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拉斯维加斯注册秒送39讲座通知:学习驱动的动态多目标优化方法

2019/07/09  作者:

报告题目:学习驱动的动态多目标优化方法

主讲人:江敏

报告摘要:动态多目标优化问题(DMOPS)的主要特征之一是优化目标会随时间或环境的变化而变化,因此准确跟踪变化的帕累托最优前沿相当困难。一个有前途的解决方案是通过学习来构建预测模型。然而,大多数现有的方法存在不同的问题。在这个报告中,我将介绍如何利用不同的基于机器学习的方法来辅助求解动态多目标优化问题。这些方法的一个共同特点是,任何基于种群的多目标算法都可以受益于这些方法,而不需要任何进行侵入式的修改。

报告时间:2019年7月11日 15:00

报告地点:精工楼7-104

主讲人简介:江敏,男,教授,博士,IEEE 高级会员(Senior Member’2012)。 IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems副主编, IEEE计算智能学会智能系统与应用技术委员会主席,IEEE 计算智能学会厦门分会主席,厦门大学智能科学与技术系副主任。江教授也是IEEE 计算智能学会社会媒体委员会副主席, 分 会 委 员 会 委 员,中国计算机学会理论计算机专业委员会专委,福建省人工智能学会理事。江博士于 2007 年 7 月博士研究生毕业于武汉大学计算机学院软件与理论专业,获工学博士学位。 2007 年 9 月进入厦门大学数学博士后流动站,从事认知机器人,认知逻辑和计算智能等方面的研究工作。2009 年博士后出站,现任职厦门大学智能科学系。江敏博士在包括IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Cybernetics, Information Science等期刊和国际会议上发表论文近60篇,他曾经担任 IEEE Systems Journal 客座编辑(Human-like Intelligence and Robotics 专辑,2017 年出版)。江博士是AAAI 2019, CEC 2019, IEEE SSCI 2019, CEC 2018, IEEE WCCI2016(加拿大),ISNN 2015(韩国),CIHLI2015(南非),ISNN’2014,ISNN’2013, AGI’2011 等多个国际会议程序委员会委员,也担任 IEEE Transaction on SMC,IEEE Transaction on Neural Network and Learning Systems,Computational Intelligence Magazine, Theoretical Computer Science,Neurocomputing 和 Journal of Computer Science and Technology 等多个国际期刊的审稿人。他目前主要研究兴趣包括智能机器人,计算智能,优化算法以及机器学习等相关领域。

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