讲座题目：Multi-objective Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms

讲座时间：2023年6月11日 10:00-11:00

讲座人：钱超副教授（南京大学）

邀请人：郑为杰（助理教授）

地点：T5206（现场提供学术小票）

讲座内容：

Machine learning tasks often involve multiple objective functions, which may make conventional optimization algorithms fail. Evolutionary algorithms (EAs), inspired by natural evolution, have yielded encouraging outcomes for solving multi-objective optimization problems in machine learning. However, due to the heuristic nature of EAs, most outcomes to date have been empirical and lack theoretical support. In this talk, I will introduce our efforts towards building the theoretical foundation of multi-objective evolutionary learning.

讲座人简介：

钱超，南京大学人工智能学院副教授、博导。主要研究演化计算与演化学习，出版专著《Evolutionary Learning》，并以第一/通讯作者在人工智能/理论方面的国际一流期刊和会议（AIJ、TEvC、ECJ、Algorithmica、TCS、AAAI、IJCAI、NeurIPS、ICLR）上发表40余篇论文，其中一作25篇；部分成果成功应用于华为工厂排产、无线网络优化等项目，获华为火花奖。担任IEEE计算智能学会“演化计算理论”工作组主席、演化计算权威期刊IEEE Trans. Evolutionary Computation副编、Science China Information Sciences青年副编，在国际人工智能联合大会IJCAI’22作Early Career Spotlight报告。获ACM GECCO’11最佳理论论文奖、IDEAL’16 最佳论文奖，指导学生获IEEE CEC’21最佳学生论文奖提名，获国家优秀青年科学基金（2020），并主持科技创新2030“新一代人工智能”重大项目（青年科学家）。