主讲人： 王甲海（中山大学 教授/博士生导师）
标题： 学习优化方法及其在车辆路径规划问题中的应用
时间： 2024年6月6日(周四) 14:30 – 15:30
地点： 第一教学楼12楼计算机科学学院1212会议室
摘要： 学习优化是一种新兴的方法，它利用机器学习方法自动学习或者设计优化方法。当前的学习优化方法，主要是利用深度神经网络学习一个优化方法，也可称为优化方法神经网络化。近年来，学习优化方法快速发展，受到了学术界和产业界的极大关注，但现有的学习优化方法在复杂约束处理，泛化能力，多目标优化方面存在一些挑战。报告以车辆路径规划这一典型的组合优化问题为例，汇报我们在学习优化方法的复杂约束处理，泛化能力提升和多目标处理方面的一些最新进展。
主讲人简介：王甲海，工学博士，中山大学计算机学院教授/博士生导师，大数据与计算智能研究所所长，大数据分析与应用技术国家工程实验室大数据高性能分析处理中心主任，研究兴趣包括人工智能（智能优化与学习），大数据分析与挖掘。提出了多种先进智能算法，有效求解复杂优化问题，推动智能优化算法在智慧物流等领域的实际应用；对深度学习有深入研究，并应用于社交网络分析和自然语言处理，研制了舆情分析等实用算法和系统；利用数据驱动的深度学习方法，研究面向城市感知的群智涌现机理与计算方法，在智慧城市中得到应用验证。在IEEE Transactions，AAAI等国际知名期刊和会议上发表系列文章，主持/完成4个国家自然科学基金和多个省部级基金，主持科技部“新一代人工智能”重大项目课题1项，主持完成军队装备预研项目1项。参与国家自然科学基金联合基金重点项目1项。2011年获广州市首届珠江科技新星人才专项资助。IEEE高级会员，CCF杰出会员。
