美国俄克拉荷马州立大学Gary G. Yen教授应邀来团队做学术报告
2024年7月11日
导读：7月11日上午，应人工智能与计算机学院不确定性人工智能与脑认知研究团队的邀请，美国俄克拉荷马州立大学的Gary G. Yen教授在图书馆508报告厅作了题为“Generative Model-based Large-Scaled Dynamic Multi-Objective Optimization（基于生成式模型的大规模动态多目标优化）”的学术报告。 报告由人工智能与计算机学院院长，不确定性人工智能与脑认知研究团队负责人丁卫平教授主持，本团队的教师和研究生共同聆听了此次报告。 报告伊始，丁卫平院长热烈欢迎并感谢Gary G. Yen教授的光临，并介绍了Yen教授的主要研究领域和他在学术界的重要贡献。 在报告中，Gary G. Yen教授深入讲解了动态多目标优化问题（DMOPs）的研究现状及其面临的挑战。他指出，在实际应用中，DMOPs往往扩展到大规模场景，需应对巨大的搜索空间、动态环境变化和多目标冲突。Yen教授详细介绍了一种基于对抗自编码器的大规模动态多目标进化框架，通过将深度生成模型技术与多目标进化算法相结合，有效解决了这一难题。他还讲解了一种用于大规模DMOPs中高维决策变量的深度生成网络训练架构，利用历史帕累托最优解的移动轨迹，将当前环境下训练的生成模型顺利转移到新环境中，从而生成高质量的初始种群。Yen教授用深入浅出的讲解和生动形象的例子，令本团队师生对大规模动态多目标优化有了更深刻的理解，引发了广泛关注和热烈讨论。 报告结束后，丁卫平院长对讲座内容进行了总结，并再次感谢Gary G. Yen教授的到来。此外，Yen教授也与本团队的师生进行了深入的互动交流，耐心解答了各类学术问题。 此次学术报告不仅是一次知识的传递与碰撞，更是一次心灵的启迪与视野的拓展。它不仅加深了本团队师生对人工智能尤其是动态多目标优化领域的理解，更激发了本团队师生的科研热情与创新精神。未来，本团队期待与更多国际顶尖学者携手合作，共同探索人工智能的无限可能。 专家介绍： Gary G. Yen教授是美国俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程学院的董事讲席教授(Regents Professor) 、国际电气与电子工程师协会Fellow (FIEEE) 、英国工程科技院Fellow (FIET)、计算机辅助干预协会Fellow (FIAPR)。 Gary G. Yen教授于1992年在美国圣母大学获电气与计算机工程专业的博士学位，是国际智能控制、计算智能、进化多目标优化等领域著名专家学者，在智能控制、多目标优化、健康监测及其工业/国防应用做出了突出的工作。 2010-2011年，Gary G. Yen教授任IEEE计算智能协会(CIS)主席。曾担任IEEE Transactions on Neural Networks, IEEE Control Systems Magazine, IEEE Transactions on Control Systems Technology, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics 和Automatica的编委。目前是IEEE Transactions on Evolutionary Computation 和 IEEE Transactions on Cybernetics的编委。 Gary G. Yen教授是IEEE Computational Intelligence Magazine的创始主编。2011年获得IEEE系统、人与控制协会的Andrew P Sage最佳会刊论文奖。2013年获得由IEEE计算智能协会颁发的卓越功勋奖。2014年获得Lockheed Martin航空卓越教学奖。 （文字：姜舒、朱林星/ 摄影：周天奕）
7月11日上午，应人工智能与计算机学院不确定性人工智能与脑认知研究团队的邀请，美国俄克拉荷马州立大学的Gary G. Yen教授在图书馆508报告厅作了题为“Generative Model-based Large-Scaled Dynamic Multi-Objective Optimization（基于生成式模型的大规模动态多目标优化）”的学术报告。 报告由人工智能与计算机学院院长，不确定性人工智能与脑认知研究团队负责人丁卫平教授主持，本团队的教师和研究生共同聆听了此次报告。 报告伊始，丁卫平院长热烈欢迎并感谢Gary G. Yen教授的光临，并介绍了Yen教授的主要研究领域和他在学术界的重要贡献。 在报告中，Gary G. Yen教授深入讲解了动态多目标优化问题（DMOPs）的研究现状及其面临的挑战。他指出，在实际应用中，DMOPs往往扩展到大规模场景，需应对巨大的搜索空间、动态环境变化和多目标冲突。Yen教授详细介绍了一种基于对抗自编码器的大规模动态多目标进化框架，通过将深度生成模型技术与多目标进化算法相结合，有效解决了这一难题。他还讲解了一种用于大规模DMOPs中高维决策变量的深度生成网络训练架构，利用历史帕累托最优解的移动轨迹，将当前环境下训练的生成模型顺利转移到新环境中，从而生成高质量的初始种群。Yen教授用深入浅出的讲解和生动形象的例子，令本团队师生对大规模动态多目标优化有了更深刻的理解，引发了广泛关注和热烈讨论。 报告结束后，丁卫平院长对讲座内容进行了总结，并再次感谢Gary G. Yen教授的到来。此外，Yen教授也与本团队的师生进行了深入的互动交流，耐心解答了各类学术问题。 此次学术报告不仅是一次知识的传递与碰撞，更是一次心灵的启迪与视野的拓展。它不仅加深了本团队师生对人工智能尤其是动态多目标优化领域的理解，更激发了本团队师生的科研热情与创新精神。未来，本团队期待与更多国际顶尖学者携手合作，共同探索人工智能的无限可能。 专家介绍： Gary G. Yen教授是美国俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程学院的董事讲席教授(Regents Professor) 、国际电气与电子工程师协会Fellow (FIEEE) 、英国工程科技院Fellow (FIET)、计算机辅助干预协会Fellow (FIAPR)。 Gary G. Yen教授于1992年在美国圣母大学获电气与计算机工程专业的博士学位，是国际智能控制、计算智能、进化多目标优化等领域著名专家学者，在智能控制、多目标优化、健康监测及其工业/国防应用做出了突出的工作。 2010-2011年，Gary G. Yen教授任IEEE计算智能协会(CIS)主席。曾担任IEEE Transactions on Neural Networks, IEEE Control Systems Magazine, IEEE Transactions on Control Systems Technology, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics 和Automatica的编委。目前是IEEE Transactions on Evolutionary Computation 和 IEEE Transactions on Cybernetics的编委。 Gary G. Yen教授是IEEE Computational Intelligence Magazine的创始主编。2011年获得IEEE系统、人与控制协会的Andrew P Sage最佳会刊论文奖。2013年获得由IEEE计算智能协会颁发的卓越功勋奖。2014年获得Lockheed Martin航空卓越教学奖。 （文字：姜舒、朱林星/ 摄影：周天奕）