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西安电子科技大学王晗丁教授学术报告
时间:2019-07-08 作者:


2019年7月8日上午9点,西安电子科技大学人工智能学院青年教授王晗丁应邀来访,并在计数楼102教室做了题为“Data-Driven Combinatorial Optimization with Applications”的学术报告。本次报告会由计算机与信息技术学院教师闫涛主持,部分教师及研究生参加了本次报告会。

报告中王教授提到很多工业界实际问题可建模成黑盒优化问题,优化方法需多次评价候选解,但是实际问题函数评价的运算代价高或存在多个精度,这阻碍了已有优化方法的垂直应用。因此,王晗丁教授以演化计算解决实际应用问题为出发点,讲述了数据驱动的组合优化方法。期间,王教授分享了基于在线和离线两类数据的多种数据驱动方法,以进化计算为优化方法,将实际问题函数评价看作数据,利用已有成熟的机器学习算法训练得到近似的函数评价来辅助优化方法进行搜索,大大提高了传统优化算法的实用性。

王晗丁教授简介

王晗丁,西安电子科技大学电子工程学院博士,现任西安电子科技大学人工智能学院教授,2018年入选陕西省青年千人计划,研究方向包括计算智能、机器学习、多目标优化及代理模型。近五年发表高水平论文30篇,包括计算智能领域国际顶级期刊《IEEE Trans. on Evolutionary Computation》,《IEEE Trans. on Cybernetics》,《Evolutionary Computation》等,其中一篇入选IEEE Computational Intelligence Society 当季Spotlight文章。在海外研修期间,作为主研身份参与1项英国工程与物理科学研究院资助局(EPSRC)项目。王晗丁博士现担任IEEE计算智能协会演化计算技术委员会(Intelligent Systems Applications Technical Committee of IEEE Computational Intelligence Society)Task Force 13主席。兼职计算智能国际期刊《IEEE Computation Intelligence Magazine》和模式识别国际期刊《Complex & Intelligent Systems》编委(Associate Editor)。曾担任神经计算领域国际知名期刊《Neurocomputing》、《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》与《IEEE Access》客座编委(Guest Editor),并担任演化计算领域顶级国际会议《Genetic and Evolutionary Computation Conference》、《IEEE Congress of Evolutionary Computation》及多个其他国际会议的程序委员会成员。长期担任计算智能领域多个国际顶级期刊审稿人。