报 告 人：金耀初 院士

工作单位：比勒费尔德大学工程学院（德国）

报告题目：异构多目标问题贝叶斯进化优化中的知识迁移

报告时间：2022年8月27日（周六）15:30-16:30

会议网址：https://meeting.tencent.com/dm/3TDQ0GJ0sJEL (腾讯会议)

（会议号：963 453 406）

内容摘要：

  对于许多现实世界的多目标优化问题，评估不同目标的计算成本因目标而异，将此类问题称为异构昂贵多目标优化问题。为了提高异构多目标优化问题的性能，本报告提出三种算法，分别是通过基于参数、基于实例和基于域适应的迁移学习，将知识从更廉价的目标转移到更昂贵的目标。最后，将介绍一种通过减缓搜索偏差来解决多目标异构昂贵问题的方法，其实验结果证实了该算法的有效性。

个人简介：

  金耀初教授是欧洲科学院院士和 IEEE 会士，目前为德国比勒费尔德大学工程学院“洪堡人工智能教授”，兼任英国萨里大学计算机系“计算智能教授”；曾任芬兰于韦斯屈莱大学“芬兰特聘教授”、中国东北大学“长江特聘客座教授”、澳大利亚悉尼科技大学“杰出访问学者”。主要研究方向为：进化优化学习、可信机器学习与优化、进化发育人工智能。金耀初教授目前担任《Complex & Intelligent Systems》主编，曾任《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》主编，2013-2015年和2017-2019年的IEEE杰出讲师以及IEEE计算智能学会技术活动副主席（2015-2016）。金耀初教授获2018年和2021年IEEE Transactions on Evolutionary Computation杰出论文奖及2015年、2017年和2020 年IEEE计算智能杂志杰出论文奖，并于2019年至2021年连续入选Web of Science“高被引科学家”名单。目前，金耀初教授当选为IEEE CIS 主席。