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學術報告:隨機啟發式搜索算法的若干理論問題

編輯: 陳亮君    發布時間:2019-07-02    次點擊

報告人:何軍教授 Nottingham Trent University

時間:2019年7月5日(星期五)上午9:00
地點:數學與信息學院201
聯系人:李康順教授


報告摘要: 受自然的啟發,人們設計了許多的智能優化算法,例如模擬退火算法,遺傳算法和粒子群優化算法等,用于求解各種不同的優化問題。這些算法具有一些共性:隨機性,啟發式,搜索算法,因此理論研究中顧名思義稱之為隨機啟發式搜索算法。和傳統的優化算法相比,隨機啟發式搜索算法直觀易懂,容易實現。然而由于算法的隨機性和啟發式,理論上如何分析評價這些算法的性能卻不是一件容易的事。本報告介紹隨機啟發式搜索算法的幾個理論問題:收斂性,解的質量,收斂速度和計算時間。首先我們引入描述這些算法的兩個數學模型:馬爾科夫鏈和上鞅。然后講述相關的理論方法和相應的理論結果,包括收斂性(馬爾科夫鏈轉移矩陣和上鞅),解的質量(有限預算分析和誤差分析),收斂速度(馬爾科夫鏈轉移矩陣)和計算時間(漂移分析)。最后商討當前理論研究所面臨的一些困難之處。

報告人簡介:何軍, 1985年考入武漢大學本科學習,1989年獲得計算數學理學學士學位,1992年獲得計算數學理學碩士學位,1995年獲得計算機軟件與理論博士學位,指導導師康立山教授。1995年至1998年在哈爾濱工業大學計算機系從事博士后研究,合作導師李曉明教授。1998年至2001年在北京交通大學計算機系任副教授。2001年至2007年在英國University of Birmingham計算機學院任Research Fellow,合作導師姚新教授。2007年-2018年在英國Aberystwyth University計算機系從事教學和研究工作,任Senior Lecturer。2018年至今在英國Nottingham Trent University 計算機系從事教學和研究工作,任Associate Professor。
研究領域計算智能。在演化計算的理論分析,算法設計和應用作了一系列工作。主要學術貢獻是提出了用于演化算法時間復雜性分析的drift analysis方法。目前該方法已經被國際同行廣泛采納,評價為one of the most powerful tools for both proving upper and lower bounds on the runtime of evolutionary algorithms。主持一項英國工程與自然科學研究理事會(EPSRC)基金項目,參加四項英國EPSRC基金項目。1996年獲得中國國家教委科技進步一等獎(演化計算及其并行處理)。


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