11月21日学术2场学术报告(范衠,汕头大学;蔡昕烨,南京航空航天大学)
类别:未知 发布人:admin 浏览次数: 发布时间:2017-11-20 16:43
报告题目1:基于进化计算的智能机器人系统设计自动化
报告日期及时间:2017年11月21号下午2:30
报告地点:B403
报告人:范衠
报告人国籍: 中国报告人
单位:汕头大学 
报告人简介:   范衠,密西根州立大学博士、汕头大学教授、博士生导师、广东省数字信号与图像处理技术重点实验室主任、中组部国家千人计划青年人才、广东省扬帆计划紧缺急需人才、国家自然科学基金、教育部科技奖励、教育部长江学者、国家千人计划等评审专家。主要研究方向为:计算智能、机器人、设计自动化、机器学习、机器视觉等。主持近10项国家、省部级科研项目,发表包括IEEE TEVC、IEEE TIE、IEEE TCYB、IEEETASE等SCI期刊论文30多篇,他引1000多次,出版英文专著1部,多次受邀在重要国际学术会议上作主题演讲。 
报告摘要:   发展智能机器人产业实现机器换人,成为促进我国经济发展、经济转型升级的必然选择。国内机器人性能普遍难以达到国外同类水平的主要原因,在于缺乏系统化持续优化和自动设计方法。如何形成机器人系统设计自动化框架,是本报告探讨的核心问题。主要涉及:智能机器人系统多角度建模方法、融合机器学习的约束多目标进化求解框架、基于分而治之的模块化集成方法,以及融合图像处理和机器学习的机器视觉等。  
邀请人: 李元香 教授、王峰 副教授


报告题目2:Pareto-front-Robust evolutionary multiobjective optimization based on decomposition and its application
报告日期及时间:2017年11月21号下午3:30
报告地点: B403
报告人:蔡昕烨
报告人国籍: 中国
报告人单位:南京航空航天大学
报告人简介: 
蔡昕烨,南京航空航天大学计算机科学与技术学院副教授。2004获华中科技大学工学学士学位,2006年获英国约克大学研究型硕士学位,2010年获美国堪萨斯州立大学工学博士学位。研究方向为复杂条件下的优化、数据挖掘及其在“三航”领域的应用。已在IEEE Transaction on Evolutionary Computation, IEEE Transaction on Cybernetics, Information Sciences等计算智能领域重要刊物发表论文三十余篇,其中第一作者或者通讯作者SCI论文10余篇。带领团队获得了CEC2017超多目标优化竞赛第一名。
报告摘要:
Most decomposition-based multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) are very sensitive to the shapes of Pareto fronts (PFs). In this talk, I will introduce two decomposition-based MOEAs that are very robust to the shapes of PFs. This is a very desirable feature for the real-world optimization problems whose PFs are usually unknown in advance. An application of the design for the Distributed Integrated Modular Avionic (DIMA) is also given in the talk.
邀请人: 李元香 教授、王峰 副教授
 
 
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