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復雜系統智能優化與決策研討會

發布時間:2019-09-24    作者:    來源:智慧交通湖南省重點實驗室    瀏覽次數:722    打印


報告時間:2019年9月28日(星期六)下午15:00-17:30

報告地點:中南大學鐵道校區交通樓513

報告專家:     清華大學        邢立寧  國防科技大學

  呂   國防科技大學          國防科技大學

  顏雪松  中國地質大學     

報告題目1:智能綠色車間調度

報告時間:2019年9月28日(星期六)下午15:00-15:30

報告內容:

綠色車間調度是綠色制造的重要環節,通過資源分配、操作排序、運作模式的合理優化,實現增效、節能、減排、降耗。綠色車間調度求解復雜,智能算法是解決大規模問題的有效途徑。結合問題的特征模型與搜索結構,智能算法采用基于群智能與知識驅動的迭代搜索方式獲取優良調度。本報告分析綠色調度的求解難點,分別針對資源約束并行機調度和分布式流水線調度介紹一種協作型多目標果蠅優化算法和一種競爭型混合智能算法,通過問題特性的分析給出多種搜索操作和指導性搜索策略,通過多操作與多策略的協作給出協同搜索模式,實現經濟指標和綠色指標的協同優化。

專家簡介:

王凌,清華大學自動化系長聘教授、博士生導師,國家杰出青年科學基金獲得者?,F擔任中國仿真學會智能仿真優化與調度專委會副主任、中國自動化學會控制理論專委會委員、過程控制專委會委員、能源互聯網專委會常務理事、北京市自動化學會常務理事;擔任IJAAC主編、IEEE-TEVC和SEC副編輯、MC、控制理論與應用、控制與決策等期刊的編委。主要從事基于計算智能的優化調度理論方法與應用研究,已主持國家自然科學基金、國家重點研發計劃課題等項目20余項,已出版專著5部、譯著1部,在IEEE Trans等刊物上發表SCI收錄論文160余篇、SCI期刊他引4500余次、Google學術搜索引用16000余次。曾獲國家自然科學二等獎、教育部自然科學一等獎、中國仿真學會科學技術一等獎、ICIC杰出領導力獎等。獲國家杰出青年科學基金、北京市科技新星、教育部新世紀優秀人才、清華大學學術新人獎、中國自動化學會青年科學家獎等。

報告題目2:基于人工智能的航天資源調度技術

報告時間:2019年9月28日(星期六)下午15:30-16:00

報告內容:

簡要綜述了國內外學者采用人工智能技術解決任務規劃問題的基本思路和相關實踐,在次基礎上展望了基于人工智能的航天資源調度技術的發展趨勢。

專家簡介:

邢立寧,國防科技大學研究員,博士生導師,主要研究方向為智能優化、資源調度及任務規劃等。中國仿真學會智能仿真優化與調度專委會主任委員。發表學術論文100余篇,七篇入選ESI引用前1%和10%論文。相關成果榮獲湖南省自然科學二等獎、吳文俊人工智能科學技術二等獎等。入選教育部“新世紀優秀人才支持計劃”;獲得湖南省自然科學杰出青年基金項目。出版專著4部,獲得20余項國家發明專利授權,主持和參與國家自然科學基金等項目20余項。

 

報告題目3:Beyond the Coverage of Information Spreading: Analytical and Empirical Evidence of Re-exposure in Large-scale Online Social Networks.

報告時間:2019年9月28日(星期六)下午16:00-16:30

報告內容:

Peer influence and social contagion are key denominators in the adoption and participation of information spreading, such as news propagation, word-of-mouth or viral marketing. In this study, we argue that it is biased to only focus on the scale and coverage of information spreading, and propose that the level of influence reinforcement, quantified by the re-exposure rate, i.e., the rate of individuals who are repeatedly exposed to the same information, should be considered together to measure the effectiveness of spreading. We show that local network structural characteristics significantly affects the probability of being exposed or re-exposed to the same information. After analyzing trending news on the super large-scale online network of Sina Weibo (China’s Twitter) with 430 million connected users, we find a class of users with extremely low exposure rate, even they are following tens of thousands of others; and the re-exposure rate is substantially higher for news with more transmission waves and stronger secondary forwarding. While exposure and re-exposure rate typically grow together with the scale of spreading, we find exceptional cases where it is possible to achieve a high exposure rate while maintaining low re-exposure rate, or vice versa.

專家簡介:

欣,博士,國防科技大學系統工程學院教授。國際非營利組織Flowminder基金會創始人、理事、首席分析師。主要研究方向為大數據挖掘、應急管理、復雜網絡理論、統計抽樣、人類行為動力學等,研究成果發表在NatureCorrespondence)、Nature Microbiology、Physic Reports、PLOS Medicine、 PNAS等期刊上,得到MIT2013,2014)、BBC2011,2014,2015)、Science Daily (2017, 2019)、UNOCHA等科研機構、國際媒體、聯合國組織的高度評價,產生了深刻的國際影響。其研究促進了國際組織自然災害救援方式的轉變,在海地地震與霍亂(2010-2013)、孟加拉臺風Mahasen2013)、西非國家埃博拉爆發(2014)、中國登革熱(2014)、尼泊爾地震與洪水(2015、2016)、全球蚊媒擴散(2019)等事件中得到廣泛應用。PLOS Medicine2011)和PNAS2012,2016)三次對其研究刊發專文進行評價和前景討論。諾貝爾醫學獎、生理學獎頒布機構卡羅林斯卡學院在2011年和2012年將其兩項研究分別在主頁上作新聞發布。技術方法被MIT Technology Review列為“2013年全球十大突破性技術,Flowminder基金會獲世界移動大會最佳應用獎(GLOMO Award 2016)。

 

報告題目4:進化多目標優化:過去、現在與未來

報告時間:2019年9月28日(星期六)下午16:30-17:00

報告內容:

進化算法(智能優化)是一類基于群體的啟發式搜索優化策略,這類方法使用方便,易于理解,對所求解的問題數學性質要求不高,其應用領域越來越廣泛,得到很多研究者和工程技術領域人員的重視。2015年5月,Nature出版的機器智能??瘜⑦M化計算列為當今機器智能研究的六大代表性領域之一。多目標優化是一類常見的優化決策問題,經過不同領域的研究者30多年的努力,進化多目標優化算法的研究和應用取得了巨大成果,成為多目標決策、復雜系統優化領域的主流方法和技術。本次講座將介紹30多年來進化多目標優化算法(Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithm)的研究成果,研究熱點及幾類應用。

專家簡介:

王銳,2014年博士畢業于The University of Sheffield, 目前擔任中國仿真學會智能仿真優化與調度專委會秘書長, 國際期刊IJAAC副主編,主要從事計算智能理論方法及其應用研究,近五年發表高水平論文30余篇,其中第一/通訊作者20余篇,受理授權專利12項。研究成果榮獲省部級科學技術一等獎1項(排名3),二等獎3項(排名1,4,10),先后榮獲The Operational Research Society 優秀博士論文獎、首屆吳文俊人工智能優秀青年獎、湖南省杰出青年基金資助、入選湖湘青年英才計劃、中國科協青年人才托舉計劃等。

 

報告題目5:供水管網污染源定位問題研究

報告時間:2019年9月28日(星期六)下午17:00-17:30

報告內容:

針對供水管網中突發污染事件引起的飲用水水質污染問題,利用傳感器網絡等一系列技術手段快速準確地定位污染源位置及其影響范圍,為飲用水安全保障提供有力的技術支持,具有重要的現實意義。如何利用傳感器數據,迅速判斷污染源的可能位置,是一個多學科交叉問題。利用仿真優化方法對污染源進行準確定位是當前常用的方法。本報告提出了一種基于混合編碼的小生境優化算法對污染源定位問題進行了求解。

專家簡介:

顏雪松,博士,博士生導師。主要從事智能優化、大數據、數據挖掘和計算機應用的相關研究工作。分別于2000年、2003年和2006年在中國地質大學(武漢)和武漢大學獲得工學學士、碩士學位和工學博士學位?,F擔任中國仿真學會智能仿真優化與調度專委會委員;SCI期刊《International Journal of Bio-Inspired Computation》編委。獲得湖北省自然科學三等獎。以第一作者和通訊作者發表SCI期刊論文20余篇。主持國家自然科學基金項目2項;湖北省自然科學基金重點項目1項 ;“十一五”民用航天預研項目、“十二五”民用航天預研項目、軍口863項目以及航天技術創新基金等項目。




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