报告时间：2022年6月23日 19:00-21:00
报告地点：bat365中文官方网站2号楼300会议室；腾讯会议199879168
报告题目：
大规模多目标优化的最新研究进展
报告简介：
面对大规模多目标优化问题时，传统优化算法难以高效地获得收敛且多样化的解集。为了克服“维数灾难”问题，报告人提出了一系列进化算法用于求解现实中特定类型的大规模多目标优化问题。本报告将介绍四类面向大规模多目标优化问题的前沿进化计算技术，包括决策变量聚类、稀疏搜索、硬件加速和梯度辅助。此外，本报告将介绍两个大规模多目标进化算法的典型应用，包括神经结构搜索和调强放疗计划。
报告人介绍：
田野，2018年博士毕业于安徽大学，现为安徽大学物质科学与信息技术研究院副教授。曾为英国萨里大学访问学者、香港城市大学博士后、香港理工大学博士后，入选2019年香江学者计划。主要研究领域为进化计算，在相关期刊上发表论文50余篇，被引四千余次，多次获得期刊年度最佳论文奖。入选百度2022年全球华人人工智能青年学者榜单。
