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智能科学创新讲堂第六讲 | 华南理工詹志辉:面向昂贵优化的进化计算
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最优化和智能化是人类活动的核心追求,也是人工智能未来发展的必然趋势。随着物联网、云计算、大数据、5G和区块链等技术的发展,越来越多的最优化问题呈现出大规模、动态、多峰值、约束、多目标、计算昂贵等新的挑战,给优化算法带来了极大的困难。进化计算和群体智能是一类模拟自然界生物进化过程和群体动物智能行为的先进人工智能算法,也是一种具有行为可观察、可感知、可认识、可解释和可调控等优势的动态人工智能算法,近年来被广泛应用于知识发现、搜索优化和问题求解。然而,传统进化计算方法在求解适应值评估成本昂贵等复杂优化问题时仍然存在计算效率问题。因此,本报告对进化计算如何高效求解昂贵优化问题的研究进行介绍,包括我们近年来从小样本学习、多代理集成、自适应控制和并行化处理等思路提出的多种面向昂贵优化的高效进化计算方法,为求解现代超复杂优化问题提供了重要途径,推动人工智能的新发展。
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