主 講 人 :賀喆南 四川大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師
時(shí) 間:2025年8月19日(星期二)下午15:30-17:00
地 點(diǎn):屏風(fēng)校區(qū)7307
主辦單位:數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院
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報(bào)告摘要:
不確定性擾動(dòng)下的魯棒優(yōu)化是智能優(yōu)化的重要研究方向。本報(bào)告深入剖析魯棒優(yōu)化問(wèn)題擾動(dòng)特性,聚焦于魯棒優(yōu)化的進(jìn)化計(jì)算理論方法及應(yīng)用。首先,針對(duì)變量擾動(dòng)導(dǎo)致的多目標(biāo)優(yōu)化魯棒性問(wèn)題,建立不確定性對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化的擾動(dòng)度量機(jī)制,提出了不確定性擾動(dòng)下的變量域修復(fù)進(jìn)化方法;以進(jìn)化之后的變量域,保證變量擾動(dòng)下的多目標(biāo)優(yōu)化魯棒性,形成個(gè)體“解”自修復(fù)、種群“解”自組織能力。第二,針對(duì)函數(shù)擾動(dòng)導(dǎo)致的多目標(biāo)優(yōu)化魯棒性問(wèn)題,挖掘若干典型場(chǎng)景的多目標(biāo)優(yōu)化“解”分布特征,針對(duì)每一個(gè)典型場(chǎng)景,確定相應(yīng)的魯棒變量域;提出了不確定性擾動(dòng)下的變量域聚合進(jìn)化方法,以若干魯棒變量域的公共區(qū)域,作為進(jìn)化之后的變量域,保證函數(shù)擾動(dòng)下的多目標(biāo)優(yōu)化魯棒性。第三,針對(duì)約束擾動(dòng)下的多目標(biāo)路徑規(guī)劃問(wèn)題,設(shè)計(jì)了優(yōu)先度編碼與貪心解碼機(jī)制,結(jié)合時(shí)間窗信息與魯棒指標(biāo)的定向鄰域搜索,確保解在不確定環(huán)境下的可行性與收斂性能。最后,針對(duì)魯棒性評(píng)估的大規(guī)模顯式采樣受限于計(jì)算資源等問(wèn)題,提出了隱式采樣方法,在進(jìn)化求解過(guò)程中,以鄰域范圍內(nèi)的生成“解”,作為隱式采樣點(diǎn),當(dāng)生成規(guī)模足夠大時(shí),則無(wú)需采樣。
賀喆南教授簡(jiǎn)介:
賀喆南,四川大學(xué)教授,博士生導(dǎo)師,發(fā)展規(guī)劃處副處長(zhǎng),國(guó)家優(yōu)青。全國(guó)學(xué)位與研究生教育學(xué)會(huì)工程專(zhuān)業(yè)學(xué)位工作委員會(huì)委員。于2008年在北京科技大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,2014年在美國(guó)俄克拉荷馬州立大學(xué)獲博士學(xué)位。擔(dān)任計(jì)算智能?chē)?guó)際一流學(xué)術(shù)雜志 IEEE Computational Intelligence Magazine副主編。主要從事智能優(yōu)化理論、算法、及應(yīng)用體系研究。近年來(lái)在信息科學(xué)國(guó)際一流期刊和會(huì)議發(fā)表論文40余篇,主持10余項(xiàng)科研項(xiàng)目,包括國(guó)家青年基金B(yǎng),國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目課題、軍委科技委項(xiàng)目、以及中石油和中核集團(tuán)等國(guó)家支柱企業(yè)基金項(xiàng)目。