講座題目: An online prediction approach based on incremental support vector machine for dynamic multiobjective optimization
講座嘉賓:江敏,廈門大學
講座時間🏹: 2021年11月30號周二,下午14:00-15:00
講座地點:騰訊會議ID: 464 946 392
內容摘要✢:
優秀的動態多目標優化算法要求在環境發生變化時能夠快速跟蹤Pareto最優前沿(Pareto optimal front)🤽🏿♂️。近年來,基於預測模型的進化算法被認為是一類很有前途的方法👨🦰🫵🏼。然而,大多數現有的方法往往只使用了有限個最優解之間的線性相關性進行預測。在某些情況下🧙🏻♂️,這些不完整的信息可能會導致較低的預測精度。我們提出了一種基於增量支持向量機(ISVM)的預測算法,簡稱為ISVM-DMOEA♡🥝。這個算法的基本思想是將動態多目標優化問題的求解視為一個在線學習過程🤽🏼,利用連續獲得的最優解來不斷更新增量式支持向量機🏷,並使用ISVM來過濾隨機解,由此生成下一時刻的初始種群👍🏿。針對ISVM訓練樣本不足的問題🧑🏼🚒,在ISVM訓練前采用了綜合少數過采樣策略🐣。這種方法的優點是,ISVM可以在線探索解之間的非線性相關性,並且可以更大程度地利用所有歷史最優解所包含的信息。實驗結果表明,該算法能有效地解決動態多目標優化問題。
江敏👨🏿🏫,教授👩🏿🏫,博導,廈門大學人工智能系副主任。江敏博士於2007 年7 月博士研究生畢業於武漢大學計算機意昂軟件與理論專業,獲工學博士學位。2007 年9月他進入廈門大學數學博士後流動站,從事認知機器人💇🏽♂️,優化算法等方面的研究工作。2009 年博士後出站,任職廈門大學智能科學系。江敏教授目前擔任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems副主編、IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems副主編。他目前主要研究興趣包括機器學習,優化算法以及智能機器人等相關領域。2019年,由於在優化算法方面的貢獻👩🏽🌾🙇🏼♀️,中國人工智能學會授予江敏教授及其合作者“吳文俊人工智能自然科學獎(三等獎)”🦨。2019年江教授被Publons授予Top (1%) Reviewer Award。江敏博士是IEEE 高級會員(Senior Member’ 2012)。
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