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[學術報告]Data-Driven Bayesian Evolutionary Optimization-金耀初
2019-04-01 09:52   審核人:

報告題目:Data-Driven Bayesian Evolutionary Optimization

報告人:金耀初教授(University of Surrey

報告時間:201942日(星期四) 15:00-16:00

報告地點:大學城校區工學一號館201

 

報告摘要:

Data-driven surrogate-assisted evolutionary optimization has attracted increasing attention in the communities of evolutionary computation, engineering design and machine learning as well. This talk is going to introduce the basic ideas of surrogate-assisted evolutionary optimization, followed by a detailed discussion of different Bayesian approaches to surrogate management. We will then present a few recent advances in Bayesian evolutionary optimization aiming to address various limitations of Bayesian optimization. The talk is concluded by examples of surrogate-assisted optimization in solving real-world problems.

報告人簡介:

金耀初教授現為英國薩里大學計算系“計算智能”杰出講席教授,IEEE Fellow,中國教育部“長江學者獎勵計劃”講座教授日博体育平台注册,芬蘭國家技術創新局“芬蘭講座教授”日博体育平台注册。目前擔任IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems主編日博体育平台注册,Complex & Intelligent Systems (Springer) 共同主編日博体育平台注册,IEEE Transactions on Evolutionary Computation,IEEE Transactions on Cybernetics日博体育平台注册,IEEE Transactions on Nano Bioscience,Evolutionary Computation (MIT), BioSystemsElsevier),Soft ComputingSpringer)及Natural Computing (Springer)的副編輯/編委。曾任IEEE計算智能學會副主席,IEEE計算智能學會理事日博体育平台注册,智能系統應用技術委員會主席,本田研究院(歐洲)主任科學家等社會職務。已出版專/編著及會議論文集9本,發表學術論文200余篇。論文被引用總次數16,000余次, Google Scholar h-index60, SCI引用5200余次日博体育平台注册。長期從事計算智能日博体育平台注册,機器學習,計算生物學和計算神經科學,形態發育機器人學等交叉學科的理論研究和工程應用。研究成果已成功應用于實際復雜工程系統優化,機器人控制,汽車自適應巡航控制,多機器人系統和復雜網絡自組織,多機器人自組織日博体育平台注册,圖像特征提取和醫學圖像處理,人類行為識別,動物口蹄疫疫苗預測,抗生素生產過程基因調控建模等。

 

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