报告题目：基于概率分布的演化算法

主 讲 人：陈伟能（华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师、副院长）

报告时间：2019年5月30日上午10:00

报告地点：南教202

个人简介：

陈伟能，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师、副院长。主要研究方向是演化计算、群智能、运筹优化与云计算，已发表国际期刊和国际会议论文100余篇，其中IEEE Transactions长文30余篇。2017年获国家优秀青年科学基金资助，2015年获广东省杰出青年科学基金资助；2018年获霍英东青年教师奖，2016年获IEEE CIS（计算智能学会）杰出博士学位论文奖（全球评选1篇），2012年度中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖。现任IEEE广州分会副主席，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，IEEE TNNLS及Complex and Intelligent Systems副编辑，主持国家自然科学基金等国家、省部级科研项目8项，是科技部重点领域（机器智能）创新团队的核心成员。

报告摘要：

演化计算和群体智能方法，是通过模拟自然界中群体的智能现象和行为来求解问题的一类方法。由于它不依赖于待解问题的数学模型特性，在解决复杂的优化问题时具有独特的优势。

本报告将介绍一类特殊的演化算法——基于概率分布的演化算法，提出两类基于概率分布估计的演化算法框架：多解优化概率分布演化方法，以及基于概率分布的连续-离散混合空间优化方法。前者通过将基于概率分布的EC算法思想和小生境技术相结合，通过建立具备概率模型提高算法的搜索多样性，并提高算法在不确定环境中的求解能力；后者针对如粒子群优化等部分重要的EC算法传统上定义于连续空间，难以直接用于离散优化问题的不足，引入概率分布的思想，将问题的解定义为集合，将算法的速度定义和解更新过程重定义为学习概率的更新，从而将算法拓展于连续、离散混合空间。最后，本报告将介绍上述方法在实际工程问题中的应用。

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2019-05-28