【公司通知】7月24日: 王改革报告会

1.题目：基于信息反馈模型的元启发式算法研究

摘要: 在大多数元启发式算法中，个体更新过程没有(充分)利用先前迭代中产生的个体信息。如果能够在后续的优化过程中充分利用这些有用信息，那么算法产生的可行解的质量将会大大提高。基于此，提出了一种重用先前个体可用信息用以指导后续搜索的方法。在该方法中，以前的有用信息被反馈到个体更新过程中，进而提出了六种信息反馈模型。在这些模型中，以固定或随机的方式选择先前迭代的个体，然后被选择个体的有用信息被应用于个体更新过程中。而后，基于基本算法产生的和被选择的个体，通过采用简单的适应度加权方法来产生新的个体。通过将六种不同的信息反馈模型应用于10种元启发式算法中，来产生新的算法并验证所提信息反馈模型的性能。实验表明，这些新算法在14个标准测试函数和10个CEC 2011现实世界问题上显著优于基本算法，进而证明了所提信息反馈模型的有效性。

同时，针对论文写作及发表过程中遇到的问题，给出了详细的解决方法。

2.主讲人

王改革，中国海洋大学副教授。

3.时间

2018年7月24日（周二），9：00

4.地点

科技大楼5楼学术报告厅

5.报告人简介

王改革博士，中国海洋大学副教授，南亚科学与工程研究所(SCIEI)高级会员，中国计算机学会会员，中国自动化学会会员，CCF YOCSEF 青岛 委员，ACM会员，IEEE会员，IEEE计算智能协会成员，IEEE计算机协会成员，IEEE系统、人力和控制论协会成员，IEEE海洋工程协会成员，IET英国工程技术学会，国际元启发式优化科学与技术协会成员，机器智能研究实验室成员，江苏省人工智能学会成员。

主要致力于进化计算、群体智能、大数据优化方面的研究。发表学术论文104篇，SCI检索68篇，其中1区Top 4篇、2区12篇、3区23篇，总影响因子为140.867，其中第一/通讯作者为98.806。论文总引用近2900多次，他引2500多次。6篇论文引用达100次以上，20篇论文引用达50次以上，7篇论文被ESI选为前1%高引论文，h-index和i10-index分别为33和53，当前RG Score是31.11。

主持4项基金项目，其中国家自然科学基金、青年项目各1项，江苏省自然科学基金、青年项目各1项。2017年获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术) 二等奖。

担任中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会2018年学术年会共同出版主席，SmartTech 2017国际顾问委员会委员，ISCMI 2019、ISCMI 2018、ISCBI 2016共同出版主席，ISCMI 2015出版主席，ICBDA 2018, ICBDA 2016和ICMMR 2017程序委员会主席，ICBDA 2017程序委员会主席、分会主席(Session Chair)和大会特邀报告，ICIC 2018分会主席，ICSI 2018分会主席，2018年生产调度与智能优化研讨会暨南京地区研讨班成立会议特邀报告，2018年大数据环境下复杂系统仿真、优化与调度研讨会特邀报告，广西高校复杂系统与智能计算重点实验室2017年学术委员会，暨计算智能技术发展前沿论坛会议特邀报告，2017年计算智能学术研讨会特邀报告。担任52个国际会议国际程序委员会委员。

6.主办单位

太阳网集团8722