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报告题目：数据驱动的复杂大规模问题进化优化

报告人：孙超利 太原科技大学教授、博士生导师

报告时间：2025年06月20日 下午2:00—3:00

报告地点：线上腾讯会议：173-479-211

报告对象：感兴趣的教师、研究生等

主办单位：电力电子与运动控制安徽省高等学校省级重点实验室、国产偷拍

报告人简介：孙超利，太原科技大学教授、博士生导师，计算机科学与技术国产偷拍 副院长。长期从事数据驱动的智能优化以及机器学习等方向的科学研究。近五年以第一/通信作者在IEEE TEVC、自动化学报等计算智能领域国际顶级期刊上发表论文50余篇,其中高被引论文2篇。到目前为止主持国家自然科学基金3项，山西省重点研发创新项目等10余项, 出版中英文学术专著2部。目前担任IEEE CIS 智能系统应用技术委员会主席（2024.01-2025.12），山西计算机学会监事长，IEEE TEVC、IEEE TAI、EAAI等期刊的编委。

内容简介：

随着实际应用中优化问题的复杂化，其决策空间和目标空间维度逐渐增大，且存在目标函数评价昂贵的情况。进化优化方法由于其在获得最优解之前往往需要大量的目标函数评价，因此其无法直接用于求解目标函数评价昂贵的复杂问题。且当搜索的决策空间大规模时，在评价资源有限的情况下，进化优化算法很难获得较好的优化性能。本报告分别针对复杂大规模单目标和多目标优化问题，介绍不同的数据驱动进化优化方法，并探讨今后的研究思路。

欢迎全校师生踊跃参加！