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【学术报告】7月24日: 王改革报告会
发布时间: 2018-07-23

【学术报告】724: 王改革报告会

1.题目:基于信息反馈模型的元启发式算法研究

摘要: 在大多数元启发式算法中,个体更新过程没有(充分)利用先前迭代中产生的个体信息。如果能够在后续的优化过程中充分利用这些有用信息,那么算法产生的可行解的质量将会大大提高。基于此,提出了一种重用先前个体可用信息用以指导后续搜索的方法。在该方法中,以前的有用信息被反馈到个体更新过程中,进而提出了六种信息反馈模型。在这些模型中,以固定或随机的方式选择先前迭代的个体,然后被选择个体的有用信息被应用于个体更新过程中。而后,基于基本算法产生的和被选择的个体,通过采用简单的适应度加权方法来产生新的个体。通过将六种不同的信息反馈模型应用于10种元启发式算法中,来产生新的算法并验证所提信息反馈模型的性能。实验表明,这些新算法在14个标准测试函数和10CEC 2011现实世界问题上显著优于基本算法,进而证明了所提信息反馈模型的有效性。

同时,针对论文写作及发表过程中遇到的问题,给出了详细的解决方法。

2.主讲人

王改革,中国海洋大学副教授。

3.时间

2018724日(周二),900

4.地点

科技大楼5楼学术报告厅

5.报告人简介

王改革博士,中国海洋大学副教授,南亚科学与工程研究所(SCIEI)高级会员,中国计算机学会会员,中国自动化学会会员,CCF YOCSEF 青岛 委员,ACM会员,IEEE会员,IEEE计算智能协会成员,IEEE计算机协会成员,IEEE系统、人力和控制论协会成员,IEEE海洋工程协会成员,IET英国工程技术学会,国际元启发式优化科学与技术协会成员,机器智能研究实验室成员,江苏省人工智能学会成员。

主要致力于进化计算、群体智能、大数据优化方面的研究。发表学术论文104篇,SCI检索68篇,其中1Top 4篇、212篇、323篇,总影响因子为140.867,其中第一/通讯作者为98.806。论文总引用近2900多次,他引2500多次。6篇论文引用达100次以上,20篇论文引用达50次以上,7篇论文被ESI选为前1%高引论文,h-indexi10-index分别为3353,当前RG Score31.11

主持4项基金项目,其中国家自然科学基金、青年项目各1项,江苏省自然科学基金、青年项目各1项。2017年获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术) 二等奖。

担任中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会2018年学术年会共同出版主席,SmartTech 2017国际顾问委员会委员,ISCMI 2019ISCMI 2018ISCBI 2016共同出版主席,ISCMI 2015出版主席,ICBDA 2018, ICBDA 2016ICMMR 2017程序委员会主席,ICBDA 2017程序委员会主席、分会主席(Session Chair)和大会特邀报告,ICIC 2018分会主席,ICSI 2018分会主席,2018年生产调度与智能优化研讨会暨南京地区研讨班成立会议特邀报告,2018年大数据环境下复杂系统仿真、优化与调度研讨会特邀报告,广西高校复杂系统与智能计算重点实验室2017年学术委员会,暨计算智能技术发展前沿论坛会议特邀报告,2017年计算智能学术研讨会特邀报告。担任52个国际会议国际程序委员会委员。

6.主办单位

信息科学与工程学院



 

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