报告题目：Evolutionary large-scale multi-objective optimization

报 告 人：张兴义 教授 安徽大学

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邀 请 人： 高卫峰

报告时间： 2020年9月9号9:00（周三）

报告地点： 腾讯会议：760 710 055

报告人简介：张兴义，男，1982年6月生，博士，教授，博士生导师，先后获得“安徽省杰青”和“国家优青”项目资助。现为安徽大学“计算智能与信号处理教育部重点实验室”主任、“物质科学与信息技术研究院智能科学与网络工程研究所”所长，计算机科学与技术学院“生物智能与知识发现研究所（BIMK）所长”。2009年6月博士毕业于华中科技大学，并于2013-2014年在英国University of Surrey访问一年。目前，研究领域为多目标进化优化及应用、社会及生物网络分析、人工智能方面等。作为项目负责人，主持科技部2030人工智能重大专项课题1项，子课题1项，国家自然科学基金面上项目2项，国家自然科学基金青年项目1项，安徽省科技攻关重大专项等省部级项目多项。在国内外学术刊物上发表论文100多篇，其中发表SCI收录80多篇，发表在包括IEEE TEVC、IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE CIM等国际具有重要影响力的期刊论文30余篇，并获得了计算智能领域顶级期刊IEEE TEVC的2018年度最佳论文奖、2021年度最佳论文奖，IEEE CIM的2020年度最佳论文奖。现为计算智能领域顶级期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》的副编，国际期刊《Complex & Intelligent Systems》和《International Journal of Bio-Inspired Computation》编委。

报告摘要：During the last two decades, evolutionary algorithms have been verified to be a useful technology for solving multi-objective optimization problems (MOPs). However, most of these algorithms suffer from the deterioration of performance when addressing large-scale multi-objective optimization problems, namely, LSMOPs. In this talk, I will first briefly introduce the large-scale multi-objective optimization problems, and then mainly focus on some evolutionary algorithms recently suggested by our group for large-scale multi-objective optimization problems.