报告人：郑为杰
报告地点：腾讯会议 204-998-413
报告华体会网页版登陆入口：2022年11月14日星期一晚上8:00
报告题目：NSGA-II的优化理论
报告简介：
非支配排序遗传算法II（NSGA-II）是使用最广泛的多目标演化算法，原始文章的谷歌学术引用次数已经超过四万次。然而，现有关于多目标演化算法的理论研究多集中在简单算法（如SEMO，GSEMO），如何对NSGA-II建立优化理论仍为重要开放式问题。本次报告将分享报告人在NSGA-II优化理论方面的工作，包括合适种群规模下NSGA-II覆盖全部Pareto前沿面的运行华体会网页版登陆入口复杂性理论，以及小种群规模下NSGA-II对Pareto前沿面的近似能力理论。
报告人简介：
郑为杰，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院-国际人工智能研究院助理教授。研究方向为智能计算的优化理论，具体如演化计算及随机搜索启发式算法的运行华体会网页版登陆入口复杂性理论。代表性工作如：对最广泛使用的多目标演化算法NSGA-II建立首个运行华体会网页版登陆入口复杂性理论、对二进制差分进化算法建立首个运行华体会网页版登陆入口复杂性理论、建立华体会网页版登陆入口关联问题的演化理论等。
