报告题目：大规模全局优化的一个新框架

报告时间：2023年4月6日20:00—22:00

报告方式：腾讯会议

会 议 码：367577121

报 告 人：王宇平 教授

报告人简介：

  王宇平，西安电子科技大学二级教授，博导，IEEE高级会员。1993年6月在西安交通大学获博士学位。现为杂志《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》副主编， 《Integrated Computer Aided Engineering》编委,多个国际杂志的客座编辑，多个国际会议的大会合作主席和程序委员会主席。曾为陕西省计算数学学会副理事长、全国经济数学与管理数学学会副理事长。长期从事最优化算法、人工智能方法、数据挖掘和任务调度等方面研究工作。主持和完成30余项科研项目。获省部级科学技术二等奖和科技进步二等奖3项、获省级优秀教学成果一等奖1项。已发表论文260余篇，出版专著两部。

报告内容简介：

  大规模全局优化问题在实际中非常普遍，很多科学和工程问题（包括机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的重要问题）都可以建模成一个大规模全局最优化问题。然而，全局最优化问题，尤其是大规模全局最优化问题的求解是目前的一个挑战性问题。已有算法往往只能求出一个局部最优解，不能求出全局最优解。本报告介绍求解大规模全局最优化问题的一个新的算法框架，该框架不仅可以求解白盒问题，也可以求解黑盒问题，为求解大规模全局最优化问题提供了一种可行方案。

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