第一屆中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)演化計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議正在火熱報(bào)名中
舉辦時(shí)間： 2025.12.12 ~ 12.14
報(bào)名時(shí)間：2025.09.19 ~ 12.14
主辦單位：中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)
承辦單位：CCF人工智能與模式識(shí)別專委會(huì)、CCF演化計(jì)算學(xué)組、華南理工大學(xué)
會(huì)議地點(diǎn)：廣東省 廣州市 長(zhǎng)洲街道公益大街98號(hào)院士港嶺南東方酒店
注冊(cè)鏈接：https://ccf.org.cn/CHEC2025
會(huì)議詳情：http://www.sibylla19999.cn/teamwork/showPostMessage.html?id=17458
一、大會(huì)特邀專家
張青富
香港城市大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系計(jì)算智能講座教授
- 報(bào)告主題：多目標(biāo)分解算法（MOEA/D）與 自動(dòng)化算法設(shè)計(jì)(EoH)
- 報(bào)告摘要：（1）眾多實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域問(wèn)題可建模為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。我們提出的 MOEA/D是目前應(yīng)用最廣泛的兩種多目標(biāo)進(jìn)化算法框架之一。 我將詳細(xì)講解 MOEA/D 的核心思想及最新研究進(jìn)展。（2）算法設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)性任務(wù)，但手動(dòng)設(shè)計(jì)算法往往需要投入大量人力，耗時(shí)費(fèi)力。 我將介紹我們近期研發(fā)的自動(dòng)化算法設(shè)計(jì)平臺(tái) —EoH。該平臺(tái)結(jié)合大型語(yǔ)言模型（LLMs）與進(jìn)化算法，通過(guò)迭代方式實(shí)現(xiàn)算法的自動(dòng)化設(shè)計(jì)，能夠同時(shí)對(duì)算法思路與代碼進(jìn)行進(jìn)化優(yōu)化。對(duì)一些優(yōu)化問(wèn)題，EoH 生成的算法已超越人工設(shè)計(jì)算法。
- 專家簡(jiǎn)介：張青富現(xiàn)任香港城市大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系計(jì)算智能講座教授，他的團(tuán)體以元啟發(fā)式算法與人工智能為核心研究方向。他提出的 MOEA/D 算法，是多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域最常用的兩種框架之一， 已在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。自 2016 年起，他先后八次入選科睿唯安（Web of Science）計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域高被引科學(xué)家，他是IEEE fellow。
焦李成
西安電子科技大學(xué)華山杰出教授、人工智能研究院院長(zhǎng)
- 報(bào)告主題：物理深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
- 報(bào)告摘要：諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)的公布揭示了人工智能與科學(xué)技術(shù)的密切關(guān)聯(lián)，深度學(xué)習(xí)與優(yōu)化作為人工智能的核心技術(shù)，在諸多領(lǐng)域取得了顯著成果。然而發(fā)展過(guò)程中，物理學(xué)的規(guī)律對(duì)領(lǐng)域內(nèi)的諸多難題帶來(lái)了高效解決辦法。因此，本報(bào)告著重和大家一起探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論相關(guān)的研究。首先，回顧了深度學(xué)習(xí)的思想起源與發(fā)展歷程。緊接著，討論了對(duì)深度學(xué)習(xí)再認(rèn)識(shí)與再思考，從而引出應(yīng)突破的基礎(chǔ)理論。然后，重點(diǎn)從物理啟發(fā)討論了深度學(xué)習(xí)的表征、學(xué)習(xí)與優(yōu)化理論。最后，給出了對(duì)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的一些思考。
- 專家簡(jiǎn)介：焦李成，歐洲科學(xué)院院士，IEEE Life Fellow?，F(xiàn)任西安電子科技大學(xué)華山杰出教授、人工智能研究院院長(zhǎng)，智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、智能感知與計(jì)算國(guó)際聯(lián)合研究中心主任、智能感知與計(jì)算國(guó)際合作聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任、智能信息處理科學(xué)與技術(shù)國(guó)家創(chuàng)新引智基地主任、教育部科技委學(xué)部委員、教育部人工智能科技創(chuàng)新專家組專家、國(guó)家級(jí)領(lǐng)軍人才首批入選者、教育部長(zhǎng)江學(xué)者計(jì)劃創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、“一帶一路”人工智能創(chuàng)新聯(lián)盟理事長(zhǎng)，陜西省人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟理事長(zhǎng)，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)第六-七屆副理事長(zhǎng)，全國(guó)高校人工智能與大數(shù)據(jù)創(chuàng)新聯(lián)盟副理事長(zhǎng)，亞洲計(jì)算智能學(xué)會(huì)主席，IEEE/IET/CAAI/CAA/CIE/CCF/CSIG/AAIA/ACIS/AIIA Fellow，連續(xù)十一年入選愛(ài)思唯爾高被引學(xué)者榜單。主要研究方向?yàn)橹悄芨兄c圖像理解、深度學(xué)習(xí)與類腦計(jì)算、進(jìn)化優(yōu)化與遙感解譯。曾獲國(guó)家自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、吳文俊人工智能杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)、“求是人工智能”杰出貢獻(xiàn)獎(jiǎng)、霍英東青年教師獎(jiǎng)、全國(guó)模范教師稱號(hào)、中國(guó)青年科技獎(jiǎng)、及省部級(jí)一等獎(jiǎng)以上科技獎(jiǎng)勵(lì)十余項(xiàng)。
辛斌
北京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師
- 報(bào)告主題：超構(gòu)造——組合優(yōu)化問(wèn)題的一種新型高效求解方法
- 報(bào)告摘要：報(bào)告主要介紹一種針對(duì)組合優(yōu)化問(wèn)題求解的新型高效優(yōu)化方法——“超構(gòu)造式算法”（Hyper-constructive algorithms），包括其設(shè)計(jì)思想以及在背包問(wèn)題和隨機(jī)資源分配問(wèn)題這兩類典型組合優(yōu)化問(wèn)題求解方面的實(shí)踐。與常見的智能優(yōu)化方法相比，這種方法在求解速度、結(jié)果穩(wěn)定性、適用范圍等方面都具有顯著的優(yōu)勢(shì)，特別適合實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性要求較高的情形。
- 專家簡(jiǎn)介：辛斌，北京理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。長(zhǎng)期從事多智能體系統(tǒng)協(xié)同決策與控制理論方法研究，發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，授權(quán)發(fā)明專利30余項(xiàng)，出版學(xué)術(shù)專著5部。主持科研項(xiàng)目20余項(xiàng)，獲得國(guó)家自然科學(xué)基金委杰出青年基金項(xiàng)目。獲省部級(jí)一等獎(jiǎng)2項(xiàng)。擔(dān)任《Unmanned Systems》、《Advanced Control for Applications》、《信息對(duì)抗技術(shù)》等國(guó)際/國(guó)內(nèi)期刊副主編/編委。
嚴(yán)駿馳
上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院、計(jì)算機(jī)學(xué)院（兼）教授
- 報(bào)告主題：面向偏微分方程求解與發(fā)現(xiàn)的人工智能方法
- 報(bào)告摘要：近年來(lái)，偏微分方程的機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的關(guān)注日益增多。本報(bào)告將介紹面向人工智能賦能的偏微分方程求解開展近期工作的介紹。相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)方法涵蓋高維偏微分的、及其帶約束形式，以及偏微分方程的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。并結(jié)合最優(yōu)控制、金融風(fēng)控等場(chǎng)景介紹相關(guān)應(yīng)用。
- 專家簡(jiǎn)介：嚴(yán)駿馳，上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院、計(jì)算機(jī)學(xué)院（兼）教授，ICML Board Member、IAPR Fellow，IEEE CS AI'10 to Watch、IEEE CIS Outstanding Early Career Award、省部級(jí)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)獲得者。IEEE TPAMI、Pattern Recognition編委。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)及交叉應(yīng)用，主持基金委重大研究計(jì)劃重點(diǎn)、優(yōu)秀青年基金、科技部重大專項(xiàng)。發(fā)表CCF-A類第一/通訊作者論文超200篇，谷歌引用超3萬(wàn)次，獲CVPR24/IROS25最佳論文候選、ACL25杰出論文。
唐珂
南方科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系講席教授、系主任
- 報(bào)告主題：基于協(xié)同演化的算法自動(dòng)設(shè)計(jì)
- 報(bào)告摘要：近年來(lái)，激增的智能應(yīng)用場(chǎng)景引發(fā)了巨大的“需求過(guò)載、算法過(guò)載”挑戰(zhàn)，算法設(shè)計(jì)自動(dòng)化因而引起了大量關(guān)注。本報(bào)告將介紹算法設(shè)計(jì)自動(dòng)化的一些關(guān)鍵難點(diǎn)，以及借助協(xié)同演化解決這些難點(diǎn)的一些初步成果。
- 專家簡(jiǎn)介：唐珂，南方科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系講席教授、系主任，IEEE Fellow、教育部特聘專家。近年來(lái)主要關(guān)注通用黑盒優(yōu)化方法、優(yōu)化算法自動(dòng)設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化等方面的研究。
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