题 目：协同式神经动力学优化的介绍及进展
时 间：2023年4月10日（星期一）9:30
主讲人：王钧
地 点：电子信息工程学院3楼报告厅
主办单位：电子信息工程学院
主讲人简介：
王钧，香港城市大学计算机科学系和数据科学学院计算智能讲座教授，欧洲科学院外籍院士。王钧教授1985年获大连理工大学系统工程硕士学位，1991年获美国凯斯西储大学系统工程博士学位，曾在在大连理工大学、凯斯西储大学、北达科他大学和香港中文大学担任多个学术职位，曾担任IEEE Transactions on Cybernetics的主编。
讲座简介：
过去三十年见证了神经动力学优化的诞生和发展，由于其固有的生物学合理性和并行与分布式信息处理性质，神经动力学优化已成为面向约束优化问题的强大求解工具。尽管已经取得了很大进展，但之前几乎所有现有的神经动力学方法都只适用于具有广义凸函数的优化问题，很少有可用的神经动力学方法来求解具有非凸函数与离散变量的优化问题。在本次报告中，将介绍协同式神经动力学优化方法，在该优化框架中，多个不同初始状态的神经动力学优化模型被并行用于分散局部搜索，并使用元启发式规则（如 PSO）在局部收敛时重新定位神经元状态以逃避局部最小值并走向全局最优解。所提出方法的有效性在特征选取、监督学习、车辆任务分配和投资组合等应用中得到了证实。