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哈尔滨工业大学郑为杰教授学术报告

来源: 点击: 时间:2022年11月14日 08:02

报告人:郑为杰

 

报告地点:腾讯会议 204-998-413

 

报告时间:20221114日星期一晚上8:00

 

报告题目:NSGA-II的优化理论

 

报告简介:

非支配排序遗传算法IINSGA-II)是使用最广泛的多目标演化算法,原始文章的谷歌学术引用次数已经超过四万次。然而,现有关于多目标演化算法的理论研究多集中在简单算法(如SEMOGSEMO),如何对NSGA-II建立优化理论仍为重要开放式问题。本次报告将分享报告人在NSGA-II优化理论方面的工作,包括合适种群规模下NSGA-II覆盖全部Pareto前沿面的运行时间复杂性理论,以及小种群规模下NSGA-IIPareto前沿面的近似能力理论。

 

报告人简介:

郑为杰,哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院-国际人工智能研究院助理教授。研究方向为智能计算的优化理论,具体如演化计算及随机搜索启发式算法的运行时间复杂性理论。代表性工作如:对最广泛使用的多目标演化算法NSGA-II建立首个运行时间复杂性理论、对二进制差分进化算法建立首个运行时间复杂性理论、建立时间关联问题的演化理论等。

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