新瓶老酒:进化计算中的经典优化思想
报告人: 香港城市大学张青富教授
报告时间: 2019年7月8日周一上午10: 30
报告地点:工科楼N201
会议室主持人: 邹娟教授
报告内容：
进化计算是计算智能的重要分支，其早期发现常受自然进化或其它生物群体行为启发。进化计算已成为众多应用领域的重要优化方面，但其理论发展严重滞后。本报告将试图讨论进化优化方法与传统优化的关系，将主要探讨如下这几个问题: 1.遗传算法与梯度法之关系，2.蚁群算法与梯度法之关系，3.多目标进化算法与传统分解方法之关系。对这些关系的深入研究也许将对进化计算的进步发展起到积极推动作用。
报告人简介：
香港城市大学电脑学系计算智能讲座教授，教育部长江学者讲座教授。主要从事智能计算、多目标优化及机器学习方面的研究。他提出的多目标分解算法框架已成为目前多目标进化计算领域最常用的框架，他在多目标优化领域的最高单篇文章引用超过三千五百次，总引用近一万七千篇次。他是IEEE会士，连续三年入选Thomson Reuters 高被引科学家。
