报告题目：机器学习辅助的自动进化计算方法
报告人：田野 安徽大学副教授、博士生导师
报告时间：2023年12月19日 下午2:30—3:30
报告地点：电气楼308
报告对象：感兴趣的教师、研究生等
主办单位：电气与十大网投平台信誉排行榜
报告人简介：田野，安徽大学副教授、博士生导师。曾为英国萨里大学访问学者、香港城市大学博士后、香港理工大学博士后。入选科睿唯安2023年度高被引科学家、爱思唯尔2023年度前2%科学家、百度全球华人AI青年学者。主要研究领域为进化计算及其在复杂优化、模式识别、智能制造和数据挖掘上的应用。在相关期刊发表论文七十余篇，被引8000余次。包含中科院一区论文48篇，高被引论文12篇。获IEEE计算智能学会2022年度唯一优秀博士论文奖，IEEE进化计算汇刊2018、2021、2024年度唯一优秀论文奖，IEEE计算智能杂志2020年度唯一优秀论文奖，安徽省自然科学一等奖。现任IEEE 进化计算汇刊副编。
内容简介：
进化算法是求解各类复杂优化问题的先进技术。在过去的二十年中，大量用于不同优化问题的进化算法被相继提出。然而在实际应用中，使用者很难针对特定的优化问题来选择、设计或微调进化算法。为了解决该问题，引入机器学习方法来增强进化算法的自适应性。本报告将介绍三个机器学习辅助的自动进化计算方法，包括基于深度循环网络的进化算法自动选择方法、基于深度强化学习的遗传算子自动选择方法和基于自学习模块的进化算法自动构建方法。以上方法可有效节省使用进化算法的专家经验和试验成本，显著提升进化算法在复杂优化场景中的实用价值。
欢迎全校师生踊跃参加！
