报告主题：基于智能优化算法的大数据优化研究

报告时间：10月11日(周五) 上午9:30

报告地点：计算机学院C303

报 告 人：王改革，中国海洋大学

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111篇(含录用)，SCI检索73篇(第一作者34篇，通讯作者14篇，共48篇)，1区9篇(第一/通讯作者5篇，Top 6篇)，2区21篇(第一/通讯作者18篇)，CCF B类论文5篇，IEEE Trans 3篇(第一作者2篇)。总影响因子为223.731，其中第一/通讯作者为148.931。论文总引用近4800多次，他引4500多次。11篇论文被ESI选为前1%高引论文。

主持了4项基金项目，其中，国家自然科学基金 青年项目1项，江苏省自然科学基金 青年项目1项；参加了4项国家自然科学基金项目，其中，面上项目2项，青年项目2项。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，2018年获得江苏省自然科学奖二等奖。 

报告摘要:

随着大数据时代的到来，人们所要面对的问题越来越复杂，维数越来越高。传统的优化算法在处理高维大数据时性能急速下降。针对传统优化算法的缺点，如算法参数较多、难以调节，个体更新策略单一及问题领域知识很难利用的缺点，采用自适应理论、多策略融合及知识驱动理论，提出了自适应智能算法、多策略智能算法及基于知识驱动的智能算法。这些提出的方法，大大提高了原有算法的性能，并成功的用于解决大数据优化问题中。