学术报告 — 协同式神经动力学优化

报告题目：协同式神经动力学优化

主讲嘉宾：王钧（香港城市大学计算机科学系和数据科学学院计算智能讲座教授、IEEE Life Fellow、IAPR Fellow、CAAI Fellow、Academia Europaea外籍院士）

报告时间：2023年12月22日15:00

报告地点：望江校区学院报告厅（基础教学大楼B302）

报告内容：

过去三十年见证了神经动力学优化的诞生和发展，由于其生物学合理性和并行分布式信息处理的固有性质，神经动力学优化已成为约束优化的潜在强大问题解决工具。尽管此项研究取得了很大进展，但之前几乎所有现有的神经动力学方法都只适用于具有广义凸函数的优化问题。对非凸函数和离散变量优化问题的有效神经动力学方法很少可用。

本次演讲将介绍协作神经动力学优化方法。在协同神经动力学优化框架中，多个初始状态多样化的神经动力学优化模型被并行用于分散局部搜索，并使用元启发式规则在局部收敛时重新定位神经元状态以避开局部最小值并走向全局最优解。所提出方法的有效性将通过特征选取、监督学习、车辆任务分配、投资组合选择和冷气机运行优化等的实验结果得到证实。

讲座嘉宾简介：

王钧，香港城市大学计算机科学系和数据科学学院计算智能讲座教授。他曾在大连理工大学、凯斯西储大学、北达科他大学和香港中文大学担任过各种学术职务，还曾在日本理化学研究所脑科学研究所、大连理工大学、华中科技大学、上海交通大学和斯威本科技大学担任过各种兼职访问职位。他获得了大连理工大学电气工程学士学位和系统工程硕士学位，并在美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学获得了系统工程博士学位。目前的研究兴趣包括神经网络及其应用，发表 300余篇论文、攥写15个书的章节以及编辑11本书籍。在2014-2019年间曾任IEEE Transactions on Cybernetics主编；并担任《IEEE Transactions on Neural Networks》、《IEEE Transactions on Cybernetics》及其前身和《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: C》的副主编；担任《Neural Networks》编委会成员以及《International Journal of Neural Systems》的顾问编委。他是多个国际会议的组织者，如担任第13届和第25届神经信息处理国际会议的总主席，以及2008年IEEE世界计算智能大会和2012年IEEE国际会议的程序主席；他还曾在亚太神经网络大会（APNNA）担任主席，并担任IEEE Fellow Committee（2011-2012）等多个组织的主席。他是IEEE Life Fellow、IAPR Fellow、Academia Europaea外籍院士，上海市政府自然科学奖获得者（2009年）和中国教育部自然科学奖（2011年），并荣获2011年APNNA杰出成就奖、IEEE计算智能学会颁发的神经网络先锋奖（2014年）和 IEEE Systems, Man and Cybernetics Society颁发的Norbert Wiener奖（2019年）等奖项。

四川大学计算机学院国际交流科

         2023年12月14日