線上學術講座:MOEA/D算法與相關進展

發布時間:2021-11-29瀏覽次數:116

講座題目🌕:MOEA/D算法與相關進展

講座嘉賓🚘:李輝,西安交通大學

講座時間: 2021年12月2號周四,上午09:30-10:30

講座地點:騰訊會議ID: 310 181 831

內容摘要

MOEA/D算法是當前多目標進化計算研究領域主流算法框架之一。其主要思想是將原多目標優化問題轉化多個簡單優化子問題,並利用鄰域關系協同優化,從而得到整個帕雷托前沿的近似。MOEA/D算法的最大特點是易於結合已有的單目標優化技術,如DE💛,PSO, CMA-ES等。另外,MOEA/D算法也被成功用於解決很多實際應用問題🤿。本報告主要介紹MOEA/D算法的基本算法原理,以及針對一些具有復雜問題特征的多目標優化問題的算法擴展研究結果。

講座嘉賓簡介🧑🏻‍🎤🔆:

 輝💽,教授, 博士生導師,計算科學系系主任↗️🤜🏻;2008年在英國埃塞克斯大學獲計算機科學博士學位;2007-2010年,英國諾丁漢大學計算機意昂,博士後研究員🏚;2016-2017, 美國密歇根州立大學訪問學者🧚🏽‍♀️。IEEE高級會員💃🏽、陜西省運籌學會常務理事👩🏻‍🎨。主要研究興趣包括多目標優化算法💆🏿‍♀️、智能/進化計算、機器學習👧、圖像處理等🛫。主持國家自然科學基金面上項目3項,參與國家自然科學基金重大與重點項目各1項👨‍👩‍👧;代表性學術成果發表在國際頂級期刊, IEEE TNNLS, IEEE TEVC, IEEE CYB等。主要成果之一提出了基於分解多目標進化算法MOEA/D。該算法成為當前多目標進化計算研究主流算法之一🔈,論文單篇SCI引用率達1800余次😤。相關研究成果論文獲得IEEE TEVC期刊年度優秀論文獎👌🏿👲🏽。

 

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