报告时间

2021年4月14日14:30时

报告地点

B306

主办单位

计算机与信息工程学院

报告题目

Evolutionary algorithms for large-scale sparse multi-objective optimization problems

报告范围

全校师生

报告人学术简历

张兴义，男，博士，教授，博士生导师，先后获得“安徽省杰青”和“国家优青”项目资助。现为人工智能学院副院长、安徽大学“计算智能与信号处理教育部重点实验室”主任。2009年6月博士毕业于华中科技大学，并于2013-2014年在英国University of Surrey访问一年。目前，研究领域为多目标进化优化及应用、社会及生物网络分析、人工智能方面等。作为项目负责人，主持科技部2030人工智能重大专项课题1项，子课题1项，国家自然科学基金面上项目2项，国家自然科学基金青年项目1项，安徽省科技攻关重大专项等省部级项目多项。在国内外学术刊物上发表论文100多篇，其中发表SCI收录100多篇，发表在包括IEEE TEVC、IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE CIM等国际具有重要影响力的期刊论文40余篇，并获得了计算智能领域顶级期刊IEEE TEVC的2018年度最佳论文奖、2021年度最佳论文奖，IEEE CIM的2020年度最佳论文奖，安徽省自然科学一等奖（排名第一）。现为计算智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》的副编，国际期刊《Complex & Intelligent Systems》和《International Journal of Bio-Inspired Computation》编委。

报告内容

框架

In the past years, evolutionary algorithms have become one of the most important optimization techniques for addressing multi-objective problems. As the scale of problem increases, existing evolutionary algorithms often suffer from considerable performance deterioration. In this talk, I will first give some concepts related to evolutionary computation and multi-objective optimization. Then, I will introduce several recent works on evolutionary large-scale multi-objective optimization.