报告题目1：基于种群分解的进化多目标和超多目标优化算法
时间：2018年10月11日周四下午3:00-4:00
地点：东莞理工学院学术会议中心301室
内容简介：该报告主要介绍了在目标空间区域分解的思想，以及基于区域分解的进化多目标算法框架。给出几种在该框架下设计的一些进化多目标和超多目标优化算法，提出了不均衡多目标最优化问题，并从理论上分析了基于区域分解的进化多目标算法在处理这类问题时的优势。
报告人简介：刘海林博士，广东工业大学应用数学学院教授，博士生导师，广东工业大学大数据研究院副院长，广东省现场统计学会副理事长，IEEE的高级会员，IEEE Transaction on Evolutionary Computation副编（Associate Editor）。长期从事进化多目标优化算法及应用研究，近5年来在IEEE Transactions on Evolutionary Computation、IEEE Transactions on Cybernetics、Evolutionary Computation、IEEE Computational Intelligence Magazine等国际期刊发表了30多篇学术论文。
报告题目2：基于信息反馈模型的元启发式算法研究
时间：2018年10月11日周四下午4:00-5:00
地点：东莞理工学院学术会议中心301室
内容简介：在元启发式算法中，提出了一种重用先前个体可用信息用以指导后续搜索的方法。在该方法中，以前的有用信息被反馈到个体更新过程中，进而提出了六种信息反馈模型。通过将六种不同的信息反馈模型应用于10种元启发式算法中，来产生新的算法并验证所提信息反馈模型的性能。
报告人简介：王改革博士，中国海洋大学副教授，硕士生导师，南亚科学与工程研究所(South Asia Institute of Science and Engineering，SAISE和SCIence and Engineering Institute，SCIEI)高级会员，担任International Journal of Bio-Inspired Computation (SCI)编委，IJCISIM副编辑。主要致力于进化计算、群体智能、大数据优化方面的研究。发表学术论文104篇(含录用)，总影响因子为140.867，其中第一/通讯作者为98.806。主持了4项基金项目，2017年获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术) 二等奖。论文总引用近2900多次，他引2500多次。7篇论文被ESI选为前1%高引论文。
