讲座时间:2022年4月29日15时30分
讲座地点:工B308
讲座对象:信息工程学院教师及数字科学与大数据技术研究中心成员
讲座摘要:
近几年来,受自然启发的优化算法越来越受欢迎,至少可以近似地解决许多数学问题。这些元启发式算法大多基于群集智能,即动物群集的自我组织能力,基于简单的个体行为规则。其他范式则是基于对特定动物个体行为的模仿,这给相应物种的进化带来了成功。
元启发式方法被应用于解决许多组合优化问题、非确定性的多项式时间可解问题以及各种搜索问题,如特征选择、自动聚类和机器学习。
讲座将通过对比分析进化算法和传统数学优化算法的优势,引入元启发式方法以及解决优化问题的群体智能范式的定义,并对其中典型优化算法的基本原理和应用场景进行阐述与分析。