报告题目：基于神经网络降维的超大规模二进制进化算法

报告人：田野   安徽大学教授、博士生导师

报告时间：2025年05月22日  下午2:00—3:00

报告地点：线上腾讯会议：445-103-699

报告对象：感兴趣的教师、研究生等

主办单位：电力电子与运动控制安徽省高等学校省级重点实验室、电气与信息工程学院

报告人简介：

田野，安徽大学教授、博士生导师，安徽省杰出青年基金获得者，香江学者，安徽省青年五四奖章获得者。他连续入选2023、2024年度科睿唯安全球高被引学者、爱思唯尔中国高被引学者和斯坦福前2%科学家，入选百度全球华人AI青年学者。主要研究领域为进化计算，在相关领域发表论文一百余篇，被引一万余次，获国际期刊会议杰出论文奖八项。现任IEEE进化计算汇刊副编。

内容简介：

针对现有启发式方法、进化算法和神经网络方法在超大规模二进制优化问题上收敛过慢、计算代价高的难题，我们提出了一种基于神经网络降维的超大规模二进制进化算法，建立了从问题数据集到单个解的映射关系。通过调整神经网络的权值便可更改输出的解，从而将超大规模二进制变量的优化任务转换为小规模连续权值的优化任务。该神经网络无需任何训练，可以有效解决样本过少的难题。实验证实，在具有一千万个变量的二进制优化问题上，当函数评价次数为一万时，本算法具有显著的性能和效率优势。

欢迎全校师生踊跃参加！