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金耀初教授应邀作题为 “Recent Advances in Infill Criterion Driven Surrogate-Assisted Evolutionary Optimization

2018-05-04


2018年5月2日上午,英国萨里大学金耀初教授应邀在安徽大学磬苑校区理工D楼318会议室作了题为“Recent Advances in InfillCriterion Driven Surrogate-Assisted Evolutionary Optimization ”的报告。报告会由计算机科学与技术学院院长仲红教授和生物智能与知识发现研究所所长张兴义教授主持,学院师生到场聆听。


本次报告会,金耀初教授,首先介绍了基于代理模型辅助的数据驱动下的多目标优化算法的基本概念,然后介绍了多种解决代理模型辅助问题的模型,包括RBF、SVM等确定性模型和高斯过程这一随机模型。重点介绍了基于高斯过程下的模型管理过程:如何在一群解中选择能够推动优化的解。这些解大致地被金教授分为:好的适应度解以及不确定解。为了在确定性模型上体现不确定性解的推动作用,金教授提出基于ensemble机制的模型管理方法,其性能和效果与最新的高斯过程大体相当。最后,金教授简单地总结了代理模型辅助下优化问题的难点及研究方向。报告会后,金教授与在场师生就相关课题的研究进行了广泛的讨论。 


金耀初教授简介:

金耀初分别于1988、1991及1996年在浙江大学电机系获学士、硕士及博士学位,并于2001年在德国波鸿鲁尔大学神经信息研究所获工学博士学位。现为英国萨里大学计算科学系“计算智能”首席教授, “自然计算与应用”研究组主任,萨里大学“数学与计算生物学中心”共同负责人。金耀初博士是中组部“千人计划”专家,教育部“长江学者”讲座教授,芬兰国家技术创新局“芬兰讲座教授”。目前担任《IEEE认知与发育系统汇刊》主编, Springer《复杂与智能系统》共同主编,IEEE 杰出演讲人。IEEE Fellow。已出版专/编著及会议论文集9本,发表学术论文200余篇。论文被引用总次数13500余次 (据GoogleScholar), 其中SCI引用4200余次,h-index 为55。获美国、欧盟和日本专利共9项。先后在30多个国际会议上作特邀大会或主题报告。