暑期课程：进化计算与多目标优化

授课时间：2012年7月5号-10号，下午2:30 -5:00

授课地点：海韵园教学楼 101 教室

授课人：Prof. Gary G. Yen

Gary  G. Yen教授于1992年在美国印第安纳州圣母大学取得电气工程博士学位，目前在俄克拉荷马州立大学电气与计算机工程学院任教。主要研究方向包括智能控制，计算智能，进化多目标优化，信号处理等及其在工业和国防中的应用。 Gary G.Yen教授的研究得到了美国国防部、能源部、环保部、NASA、美国国家科学基金会以及流程工业等部门的支持。

1994-1999年期间，Gary G..Yen教授曾任IEEE Transactions on Neural Networks 、 IEEE Control Systems Magazine副主编。2000-2010年，Gary教授是IEEE Transactions on Control Systems Technology、IEEE Transactions on Systems、 Man and Cybernetics、IFAC Journal on Automatica and Mechatronics的副主编。Gary G..Yen教授目前任IEEE Transactions on Evolutionary Computation和International Journal of Swarm Intelligence Research的副主编。Gary教授在2004-2005年担任IEEE Computational Intelligence Society Technical Activities副主席。从2006年-2009年，他是IEEE Computational Intelligence Magazine的首任主编。2010-2011年，Gary G..Yen教授任IEEE Computational Intelligence Society的主席并被遴选为IEEE杰出讲师（IEEE Distinguished Lecturer）。Gary教授于2009年获得俄亥俄州立大学Regents杰出研究奖，2011年IEEE Systems, Man and Cybernetics Society授予 Gary G.Yen教授Andrew P Sage最佳学报论文奖（ Andrew P SageBest Transactions Paper Award）。Gary教授也是中国东北大学，四川大学和大连理工大学的荣誉教授。 Gary教授是IEEE会士（IEEE Fellow），同时也是IEEE Fellow遴选委员会委员。

课程摘要：

进化计算研究生物启发计算范式，它充分借鉴了自然进化和适应过程中的新想法与灵感。近年来，将基于种群的启发式方法运用于求解多目标优化问题受到了越来越多的关注。使用自然启发式的问题求解范式来寻找一类帕累托最优解，进化多目标优化算法已经成功的用于解决那些适应度甚至约束条件都不确定和随时间变化的优化问题。

在这门课程中，我将系统地介绍一些新兴的生物启发式计算范型，并讲授某些特定领域内的实践知识。同时这门课程将从全面而平衡的视角讲解一个正在成长的研究课题 - 进化多目标优化。课程要点包括，但不限于以下内容：

• 计算智能 (computational intelligence)
• 模拟退火 (simulated annealing)
• 进化计算 (evolutionary computation)
• 蚁群系统 (ant colony system)
• 粒子群智能 (particle swarm intelligence)
• 遗传算法 (genetic algorihms(search operators, search schemes, niching, constraint handling));
• 进化多目标优化 (evolutionary multiobjective optimization)
• 遗传规划 (genetic programming)
• 进化策略 (evolutionary strategy)
• 协调进化 (co-evolution)
• 人工免疫系统 (artificial immune system)
• 文化基因算法 (memetic algorithm)
• 基于社会算法 (social based algorithm)
• 理论分析 (theoretical analysis)

智能科学与技术系