报告题目：多模态多目标优化研究进展
报告时间：2020年8月7日下午14:30
腾讯会议ID：771 776 024
直播地址：https://meeting.tencent.com/l/kLWYqDQs6aQE
报告摘要：多模态多目标优化（Multimodal multi-objective optimization MMO）问题指具有多个全局或局部最优帕累托解集的多目标优化问题。在实际应用中全局或局部最优解的缺失可能造成不必要的困难或经济损失，因此对多模态多目标优化的研究具有极大的理论和实际意义。本次报告将介绍多模态多目标优化方向的最新研究进展，首先详细讲解多模态多目标优化问题的特点，然后介绍解决此类问题的进化计算策略，同时给出多模态多目标优化测试函数集和评价指标，最后介绍多模态多目标优化面临的挑战和未来研究方向。
专家简介：梁静，博士，郑州大学电气工程学院院长，教授，博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者。2003年毕业于哈尔滨工业大学控制科学与工程系，2003年8月获得全额奖学金赴新加坡南洋理工大学攻读博士学位，博士论文获得IEEE CIS 优秀博士论文奖。曾荣获教育部自然科学二等奖、河南省科学技术进步二等奖、河南省教育厅科技成果一等奖，河南省青年科技奖、河南五四青年奖章、郑州市五一劳动奖章等，曾获得中原千人-青年拔尖人才、河南省教育厅学术技术带头人、河南省优秀青年科技专家、河南省高层次人才（B类）等荣誉称号。梁静教授长期致力于群集智能算法及应用研究，组织过多次国际优化算法竞赛，所提出的标准测试函数集被广泛使用。兼任IEEE Transactions on Evolutionary Computation，Swarm and Evolutionary Computation等国际SCI期刊的Associate Editor，河南省青年科技工作者协会会长，河南省侨联青年委员会副会长，河南省青年联合会第十二届委员会常委及界别秘书长，河南省高校学报研究会秘书长，河南欧美同学会理事，郑州大学博士后流动站联谊会副会长，中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会委员，中国青年科技工作者协会第六届会员，新加坡南洋理工大学河南校友会副会长。主持完成了国家自然科学基金青年基金项目一项，国家自然科学基金面上项目一项，中国博士后特别资助项目一项，中国博士后面上项目一项，河南省教育厅创新人才项目一项，现主持国家自然科学基金优秀青年科学基金项目一项，国家自然科学基金面上项目一项，河南省高层次人才特殊支持计划项目一项。共发表SCI/EI学术论文120余篇， Google Citation总引频数12500余次，单篇引用频次最高3000余次，h指数为39。发表的《Comprehensive learning particle swarm optimizer for global optimization of multimodal functions》一文荣登进化计算领域十年高被引文章首位。
