信息科学与工程学院举办主题为“协同式神经动力学优化的介绍及进展”的学术报告

（通讯员 喻昕 史晓龙）4月29日上午，香港城市大学计算机科学系和数据科学学院王钧教授进行了题为“协同式神经动力学优化的介绍及进展”的学术报告。报告由信息科学与工程学院副院长肖林主持。

过去三十年见证了神经动力学优化理论与方法的诞生和发展，由于其生物学合理性和并行分布式信息处理的固有性质，神经动力学优化方法已成为约束优化的潜在强大问题解决工具。尽管此项研究取得了较大进展，但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，而非凸函数和离散变量优化问题的有效神经动力学方法很少可用。

在此次报告中，王钧教授介绍了协作神经动力学优化方法。在协同神经动力学优化框架中，多个初始状态多样化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。他通过展示特征选取、监督学习、车辆任务分配和投资组合选择等的实验结果来证实所提出方法的有效性。

报告结束后，王钧教授与在场的老师和同学进行了学术交流。

此次学术交流内容丰富，大量的实验结果展示了该方法的有效性，为老师和同学们的学术研究拓宽思路。

2020级、2021级和2022级研究生及部分老师参加学术报告会。

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。在此之前，他曾在大连理工大学、凯斯西储大学、北达科他大学和香港中文大学担任过多个学术职位。他还曾在美国空军阿姆斯特朗实验室、日本理化学研究所脑科学研究所、大连理工大学、华中科技大学、上海交通大学和斯威本科技大学担任过各种短期访问职位。他获得了学士学位电气工程学位和硕士学位大连理工大学学士及博士学位，凯斯西储大学学位。他目前的研究兴趣包括神经网络及其应用。他在这些领域发表了 300 多篇期刊论文、15 本书章节、11 本编辑书籍和大量会议论文。他在2014-2019年间曾任IEEE Transactions on Cybernetics主编，并担任IEEE Transactions on Neural Networks、IEEE Transactions on Cybernetics 及其前身和 IEEE Transactions on Systems,Man,And Cybernetics:C，担任Neural Networks 编委、International Journal of Neural Systems 顾问编委。他是许多国际会议的组织者，如第13/25届神经信息处理国际会议(2006/2018的总主席、2008 年 IEEE 世界计算智能大会和 2012 年 IEEE 国际会议的程序主席。系统、人与控制论。他是IEEE Life Fellow、IAPR Fellow、CAAI Fellow、Academia Europaea(欧洲科学院)外籍院士。他是 IEEE 计算智能学会(CIS) 和 IEEE 系统人与控制论学会(SMCS) 的杰出讲师。此外，他还曾在亚太神经网络大会 (APNNA)担任主席(2006年)、IEEE Fellow Committee、IEEE CIS Awards and Fellow Committees、IEEE SMCS Board and Fellow Committees等多个专业组织。他是APNNA 杰出成就奖、IEEE CIS 神经网络先驱奖、CAAI 吴文俊人工智能科技成就奖、IEEE SMCS诺波特-维纳奖和杰出贡献奖等奖项的获得者。

编辑：赵宝月

责编：丁美玲

审核：马铁泉