您查看的活动已结束

主题1：启发式优化算法：原理与应用

摘要：

​在科学研究和工程技术中，许多问题最后都可以归结为求取最优解的问题，即最优化问题。相比精确算法，启发式算法能够在可接受的计算时间内为更大规模的优化问题提供高质量可行解，因而被更广泛地用于实际复杂NP难问题的求解。本报告将系统地回顾模拟退火、禁忌搜索、变邻域搜索、迭代局部搜索、路径重连、模因搜索、粒子群优化等一系列启发式算法的基本原理，并结合我们的研究工作，探讨若干典型启发式算法在求解复杂组合优化问题上的应用。最后，对启发式优化未来的发展方向进行展望。

嘉宾：

周扬名，上海交通大学中美物流研究院助理教授。于2018年在法国昂热大学获得计算机博士学位。主持和参与了包括国家自然科学基金项目、科技创新2030—“新一代人工智能“重大项目等课题的研究。研究领域：演化计算、启发式优化、组合优化、机器学习及其应用，相关研究成果发表在IEEE TEVC、IEEE TCYB、IEEE TSMC、IEEE TITS等国际高水平期刊上。曾入选上海市扬帆计划和澳门青年学者计划。

主题2：优化算法设计与调试的技巧及常见误区

摘要：

本人从事运筹优化算法研究多年，也曾带过不少学生，其中部分学生不幸成为idea killer，也就是不管导师给什么idea，学生的反馈基本都是无效。经过多次严重的自我怀疑之后，本人终于意识到主要问题不在于导师，而是学生没有掌握算法设计与调试的技巧，把研究过程弄得跟开盲盒似的全凭运气。为帮助大家尽量避免犯低级错误，拟借此次专题讲座的机会归纳总结一下优化算法设计与调试的技巧及常见误区，希望能帮初学者入下门，同时让导师们也少抓狂几次。当然，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，可别指望靠听一次讲座就立即成为高手啊。

嘉宾：

​付樟华博士现任香港中文大学（深圳）研究员，同时兼任深圳市人工智能与机器人研究院研究员。付博士长期从事运筹优化和人工智能领域研究，针对任务调度、路径规划、网络优化、多机器人协同调度等NP-hard问题，设计出一系列高性能算法，在大量国际标准算例上打破世界最佳纪录，以第一作者或通讯作者发表UTD、CCF A或JCR一区论文二十余篇，并于2014年12月夺得运筹优化领域著名的国际算法设计大赛：第11届DIMACS Implementation Challenge冠军（华人首冠），于2022年参加华为珠峰计划，帮助华为解决实际业务中的核心难题，获得华为颁发的难题火花奖。此外，付博士还以负责人身份主持科研课题和国内头部企业委托研发的合作课题十余项。