华中科技大学学术前沿青年团队探索论坛——2017年群体智能优化算法研讨会成功举办

作者:李帆 编辑:吴仰天编辑:张丽如发布:2017-11-22点击量:

1119日至20日,由华中科技大学主办,机械科学与工程学院承办的“华中科技大学学术前沿青年团队探索论坛—2017年群体智能优化算法研讨会”在华中科技大学一号楼顺利召开。新加坡南洋理工大学的Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan 教授、印度统计研究院的Swagatam Das教授、西班牙塞维利亚大学的Jose Manuel Framinan 教授等国际知名学者以及来自全国多所985/211高校和科研院所的一百多位专家学者参加了会议。

开幕式由我校数字制造装备与技术国家重点实验室副主任高亮教授主持并致欢迎辞。

本次会议围绕群体智能优化算法的国际前沿动态进行了深刻的交流与讨论。

    新加坡南洋理工大学的Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan教授作了题为“An Introduction to Differential Evolution(差分进化算法的介绍)”和“Non-iterative Methods for Classification and Forecasting(非迭代方法在分类和预测上的应用)”的报告。报告分别介绍差分进化算法在单目标、约束、动态、多目标、大规模、多峰优化问题上的研究及非迭代方法在分类和随机森林上的应用。

 

南方科技大学的史玉回教授围绕“Developmental Brain Storm Optimization Algorithms(头脑风暴优化算法的发展)的主题,详细阐述了头脑风暴算法的原理及其发展。华东师范大学的周爱民教授作了题为“Learning Guided Evolutionary Multi- objective Optimization: A Short Survey(关于学习引导的多目标进化算法的研究)”的报告。南洋理工大学的研究员高开周作了题为“Meta-heuristics for Flexible Job Shop Scheduling and Urban Traffic Light Scheduling(元启发式算法在柔性作业车间调度与城市交通灯调度上的应用)”的报告。

印度统计研究院的Swagatam Das教授作了题为“Pattern Clustering – Center Based Approaches and Beyond(模式聚类——基于中心的方法及其发展趋势)”的报告。报告对聚类问题中的一些关键问题展开了讨论和分析。南方科技大学的唐珂教授作了题为“Optimization through Automatic Decomposition – A Heuristic Search Perspective(利用自动分解的方法进行优化——启发式搜索视角)报告。

西班牙塞维利亚大学的Jose Manuel Framinan教授作了题为“Assembly Scheduling: A Classification and Review of Contributions(对装配调度问题的分类及现有成果回顾)”的报告。汕头大学的范衠教授作了题为“Design Automation of Intelligent Robotic Systems Based on Evolutionary Computation(基于进化计算的智能机器人系统的自动化设计)”的报告。郑州大学的梁静教授作了题为“Something about Multimodal Optimization(关于多峰优化问题的研究)”的报告。

沈阳化工大学的白丹宇副教授作了题为“Flow Shop Learning Effect Scheduling Problem with Release Dates(考虑释放时间的流水车间在线调度)”的报告。我校计算机学院的吕志鹏教授作了题为“A Hybrid Metaheuristic/Exact Algorithm for Optical Network Design Problem(基于混合启发式/精确算法的光纤网络设计)”的报告。

我校数字制造装备与技术国家重点实验室潘全科教授对本次研讨会作了总结性发言,并对国内外专家学者的不远到来表示由衷的感谢,最后希望未来能有更多类似这样的学习交流机会。

本次研讨会促进了对群体智能优化算法国际前沿动态的了解,为广大国内同行搭建了与国际知名学者学术交流的平台,进一步促进了工业工程、运筹与优化等相关学科的发展。

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