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学术报告

长江大学张涛教授学术报告

作者:   发布时间:2022-06-17


报告题目:求解多目标规划问题的深度学习方法

报告人:张涛教授

报告时间:2022年6月20日14:00-16:00

报告地点:腾讯会议200-863-208

报告摘要:

当前求解多目标规划问题的进化算法,由于种群多样性与收敛速度相互牵制,计算效率存在瓶颈问题,对于稍微复杂的问题,算法几乎失效。近来,深度卷积神经网络在图像边缘提取中的高效性备受瞩目,该方法几乎可以瞬时完成图像边缘提取。如果将多目标规划问题的像空间进行图像表征,则Pareto最优前沿通常映射为图像边缘的特定部分。基于这一原理,本文提出了多目标规划问题求解新范式:在原像空间中,提出“部分精英集的Gauss采样+部分拉丁超立方采样的混合采样新方法,其中部分样本以精英集中的Pareto最优解为中心进行Gauss采样以保证所获Pareto前沿不差于上一代,部分样本利用拉丁超立方采样以保证样本的多样性。接着,在像空间中,利用基于深度卷积神经网络图像特定边缘提取直接获取Pareto最优前沿。最后,我们进行了数值试验,结果表明,该方法具有一定的普适性且具有较高的计算效率。

报告人简介:

张涛,男,19789月生,博士,教授,博士生导师,美国德州农工大学访问学者。现任长江大学信息与数学学院院长,长江大学人工智能研究院副院长。长期从事人工智能、最优化理论与算法、复杂系统建模与仿真计算等方面的教学与研究工作。近三年,发表科研论文30余篇,其中SCI检索20余篇。主持国家自然科学基金面上项目1项,省部级项目3项,长江水利委员会项目2项,塔里木科技攻关项目2项,勘探院西北分院项目1项。获湖北省自然科学二等奖1项。



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