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Multi-objective evolutionary algorithms for solving complex optimization problems
文章来源:[]  作者:[]  时间:[2017-05-08]  阅读:1973 次

 

报告题目:Multi-objective evolutionary algorithms for solving complex optimization problems

报告人:张兴义,教授,安徽大学

邀请人:武燕  副教授

报告时间:2017年5月19日15:00

报告地点:信远楼II206数统院报告厅

报告人简介

张兴义,男,1982年6月出生于安徽寿县,博士,教授,博士生导师,安徽大学计算机科学与技术学院生物智能与知识发现研究所(BIMK)所长。2006年于华中科技大学获得理学硕士学位,同年进入华中科技大学控制科学与工程系攻读博士学位,从事非传统计算模型与算法、膜计算理论及应用方面的研究,并于2009年6月获得理学博士学位。从2009年7月开始,在安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室从事教学与科研工作。并于2013-2014年在英国University of Surrey金耀初教授课题组NICE访问一年,从事多目标优化算法及应用方面的研究。目前,研究领域为非传统计算模型与算法、多目标优化算法及应用、复杂网络分析等。作为项目负责人,已主持完成国家自然科学基金面上项目1项(NO.61272152),国家自然科学基金青年项目1项(NO.61003038),安徽省教育厅重点项目1项(NO.KJ2012A010),中国科技大学高性能计算与应用重点实验室开放课题1项(NO.NHPCC-KF-1102)。现主持国家自然科学基金面上项目1项(NO.61672033)。在国内外学术刊物上发表论文40多篇,其中发表SCI收录30多篇,EI收录6篇,发表的刊物包括《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Information Sciences》、《Neural Computation》、《Theoretical Computer Science》等国际具有重要影响力的期刊。现为《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《Information Sciences》、《Applied Soft Computing》、《Soft Computing》、《电子学报》、《计算机学报》等学术期刊审稿人,为国际期刊《Complex & Intelligent Systems》、《International Journal of Bio-Inspired Computation》和《International Journal of Bio-Inspired Computation》编委。


报告摘要:Multi-objective evolutionary algorithms have been verified to be a useful technology for solving optimization problems during the last two decades, however, much work still deserves further investigations when addressing complex optimization tasks. In this talk, I will first briefly introduce the multi-objective evolutionary algorithms, and then mainly focus on three multi-objective evolutionary algorithms recently suggested by us to tackle complex optimization problems. The three works included in this presentation are: 1) a knee point driven evolutionary algorithm for many-objective optimization problems, 2) a decision variable clustering based evolutionary algorithm for large-scale optimization problems, and 3) a multi-objective evolutionary algorithm for task-oriented pattern mining task.

 

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