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講座報(bào)告

Recent Progress on MOEA/D

來源:期刊中心          點(diǎn)擊:
報(bào)告人 張青富 教授 時間 11月15日15:30
地點(diǎn) 騰訊會議直播 報(bào)告時間

講座名稱:Recent Progress on MOEA/D

講座人:張青富 教授

講座時間:11月15日15:30

地點(diǎn):騰訊會議直播(ID:496 594 582)


講座人介紹:

張青富,香港城市大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系計(jì)算智能講座教授,IEEE Fellow. 他曾任英國Essex大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院教授,國家級人才。他的主要研究領(lǐng)域包括計(jì)算智能,多目標(biāo)優(yōu)化與決策,啟發(fā)式算法及其應(yīng)用,他所提出的MOEA/D 算法是進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域最常用的算法框架之一。已廣泛應(yīng)用于工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域。他七次入選web of science 高被引研究者。他是IEEE Trans on Evolutionary Computation and IEEE trans on Cybernetics 副主編,是《信息與智能學(xué)報(bào)(英文)》(Journal of Information and Intelligence)的編委。


講座內(nèi)容:

Multiobjective Optimization Evolutionary Algorithms (MOEA/D) have been a widely used and studied evolutionary multiobjective optimization algorithmic framework over the last ten years. MOEA/D borrows ideas from traditional optimization. It decomposes a multiobjective problem into a number of subtasks, and then solves them in a collaborative manner. MOEA/D provides a very natural bridge between multiobjective evolutionary algorithms and traditional decomposition methods. In this talk, I will explain the basic ideas behind MOEA/D and some recent developments. I will also outline some possible research issues in multiobjective evolutionary computation.


主辦單位:期刊中心

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