10月25日至27日，机械工程学院将与计算机科学与工程学院、电气与自动化工程学院联合主办智能优化与机器学习青年学术论坛，论坛邀请了国内高校知名青年学者，将围绕“智能优化与机器学习”进行交流和研讨，凝练科学问题和重点发展方向，增强不同研究领域之间的合作，以促进我校智能优化与机器学习相关学科的快速发展。欢迎感兴趣的老师和同学们现场来感受学习。
一、主办单位
常熟理工学院
二、承办单位
机械工程学院
计算机科学与工程学院
电气与自动化工程学院
三、协办单位
智能仿真优化与调度专委会
江苏省自动化学会智能优化与应用专委会
四、会议地点
常熟理工学院东南校区五行楼F3-201
五、会议时间
2019.10.25—2019.10.27
六、日程安排
七、大会报告简介
1、智能绿色车间调度
报告人：王凌教授
摘要：绿色车间调度是绿色制造的重要环节，通过资源分配、操作排序、运作模式的合理优化，实现增效、节能、减排、降耗。绿色车间调度求解复杂，智能算法是解决大规模问题的有效途径。结合问题的特征模型与搜索结构，智能算法采用基于群智能与知识驱动的迭代搜索方式获取优良调度。本报告分析绿色调度的求解难点，分别针对资源约束并行机调度和分布式流水线调度介绍一种协作型多目标果蝇优化算法和一种竞争型混合智能算法，通过问题特性的分析给出多种搜索操作和指导性搜索策略，通过多操作与多策略的协作给出协同搜索模式，实现经济指标和绿色指标的协同优化。
王凌：清华大学自动化系长聘教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，国家精品课程主讲教授。现担任中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会副主任、中国自动化学会控制理论专委会委员、过程控制专委会委员、能源互联网专委会常务理事、北京市自动化学会常务理事；担任IJAAC主编、IEEE-TEVC和SEC副编辑、MC、控制理论与应用、控制与决策、系统工程与电子技术等期刊的编委。主要从事基于计算智能的优化调度理论方法与应用研究，已主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题等项目20余项，已出版专著5部、译著1部，在IEEE Trans等刊物上发表SCI收录论文160余篇、SCI期刊他引4600余次、Google学术搜索引用16000余次。曾获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、中国仿真学会科学技术一等奖、ICIC杰出领导力奖等。获国家杰出青年科学基金、北京市科技新星、教育部新世纪优秀人才、清华大学学术新人奖、中国自动化学会青年科学家奖等。
2、基于智能算法的蛋白质结构与功能预测
报告人：沈红斌教授
摘要：近年来，随着分子测序和成像技术的快速突破，生物分子的序列和图像数据呈现爆炸增长趋势，发展海量数据内在联系的新算法方法，实现从序列和图像精确预测及重构它们的结构和功能是一个挑战性问题。我将介绍我们组近期基于智能算法研究提出的的蛋白质结构与功能计算一点进展。
沈红斌：上海交通大学特聘教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，主要研究领域为人工智能、模式识别与生物信息学，发表SCI论文130余篇，曾入选ESI高被引科学家、中国高被引学者。建立30余个在线生物信息计算平台，已为50余个国家科学家广泛提供生物信息在线预测服务超过千万次，理论预报结果多次被生物医学实验验证，指导4名研究生连续4年入选上海市研究生优秀成果（学位论文），主持人工智能与生物医学交叉研究项目入围2018世界人工智能创新大赛最高荣誉SAIL奖榜单，曾获2015年上海市自然科学一等奖（第一完成人）。
3、机器视觉中的特征学习问题
报告人：刘青山教授
摘要：机器视觉的目标就是让机器能像人眼视觉系统一样自动“看懂”外部环境，因此是人工智能领域的一个重要研究方向。本报告将介绍机器视觉研究中特征学习方面的一些最新进展及其面临的问题，并重点从高维视觉特征表达和深度视觉特征学习两个方面，介绍我们团队近年来在目标检测、遥感图像分类等方面的研究进展。
刘青山：博士，现任南京信息工程大学教授、博导，自动化学院院长，国家杰出青年科学基金获得者。2003年4月毕业于中科院自动化所模式识别国家重点实验室获博士学位，随后留实验室工作，2006年4月赴美国Rutger大学访问、工作。2011年9月加盟南京信息工程大学。先后入选江苏省特聘教授、江苏省双创团队领军人才、江苏省优秀教育工作者、科技部中青年创新领军人才等。是江苏省人工智能学会副理事长、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会副主任、中国计算机学会多媒体专委会和计算机视觉专委会常务委员等。主要研究方向为图像与视频分析、计算机视觉、和机器学习。先后主持承担国家杰出青年基金项目，国家自然科学基金重点项目、面上项目、江苏省杰出青年基金等。以第一完成人获2016年度教育部自然科学二等奖、2017年江苏省教学成果二等奖和2018年江苏省高校自然科学一等奖，以第三完成人获2018年中国电子学会自然科学一等奖等。
4、大脑神经元结构重建算法研究
报告人：刘敏教授
摘要：神经元重建是脑科学和神经科学研究的基础。大脑的复杂功能主要取决于其神经元细胞的形态和相关的互连性，所以探讨神经元的形态结构特征对大脑的功能研究以及病理变化研究都有着极为重要的意义。如何从大量的三维图像数据中提取出神经元结构的有用特征点，如三维结构末梢点以及分支点，并且进行神经元三维形态的数字重建，是了解大脑神经网络功能的重要一步，具有至关重要的研究价值。
刘敏：男,1981年12月生,湖南大学电气与信息工程学院教授,博士生导师,院长助理。2004年和2007年分别获北京大学电子信息科学与技术系本科、硕士学位，2012年获得美国加州大学河滨分校电子工程博士学位，并在美国加州大学圣巴巴拉分校电子计算机工程系从事博士后研究。长期从事计算机视觉，模式识别以及机器学习方面的研究。迄今，以第一作者/通讯作者在人工智能领域国际权威期刊及高水平国际会议上发表论文60余篇。主持了国家自然科学基金、湖南省自然科学基金和教育部等国家级、省部级课题6项。
5、 进化优化与知识共融的软件智能测试方法
报告人：巩敦卫教授
摘要：软件测试是保证软件质量的重要手段。测试过程中，进化优化与知识共融能够提高测试效率。报告针对串行程序变异测试，给出通过占优关系约减变异体和进化生成测试数据，提高变异测试效率的方法；针对并行程序覆盖测试，给出通过选择高性能调度序列和进化生成测试数据，提高覆盖测试效率的方法。最后，指出需要进一步研究的问题
巩敦卫：中国矿业大学教授、博士生导师，教育部“新世纪优秀人才支持计划”、江苏省“333高层次人才培养工程”和“六大人才高峰”高层次人才入选者，甘肃省“飞天学者”讲座教授。为江苏省自动化学会常务理事、副秘书长，中国人工智能学会机器学习专委会、粗糙集与软计算专委会、智能空天系统专委会委员，中国计算机学会软件工程专委会委员，中国自动化学会大数据专委会委员，校学术委员会委员，院教授委员会主任。研究方向为优化问题智能求解、智能软件工程、智能感知与控制、数据智能解析与处理。主持国家“973”计划子课题1项、国家重点研发计划子课题1项、国家自然科学基金6项。研究成果获2017年高等学校科学研究优秀成果奖自然科学二等奖和2018年江苏省科学技术二等奖（均排名第1）；获授权发明专利15项；发表中科院一、二区期刊论文50余篇，其中，IEEETEVC、TCYB、TASE、TR等汇刊论文18篇，入选ESI前1%高被引论文2篇。
6、学习型智能优化方法及应用
报告人：邢立宁教授
摘要：在分析学习型智能优化方法研究背景和动机的基础上，比较古典搜索方法、启发式搜索方法和学习型智能优化方法在搜索机制和启发机制方面的不同，构建面向复杂优化问题的智能优化新机制，设计并实现求解复杂优化问题的新型智能优化算法。提出学习型智能化方法的相关应用及展望，总结给出智能优化作用是巨大的、知识和算法结合起来是发展的趋势、未来应注重对算法的混合等结论。
邢立宁，国防科技大学研究员，博士生导师，主要研究方向为智能优化、资源调度及任务规划等。中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会主任委员。发表学术论文100余篇，七篇入选ESI引用前1%和10%论文。相关成果荣获湖南省自然科学二等奖、吴文俊人工智能科学技术二等奖等。入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”；获得湖南省自然科学杰出青年基金项目。出版专著4部，获得20余项国家发明专利授权，主持和参与国家自然科学基金等项目20余项。
7、基于进化算法的非线性方程组多根求解
报告人：龚文引教授
摘要：非线性方程组（NES）的求解在多个领域具有十分重要的意义。一般而言，很多非线性方程组包含多个根，如果利用算法一次运行尽可能多的求解出NES的多个根具有很大的挑战。本报告介绍了NES求解的背景、意义，并介绍了近期我们在NES多根求解上的一些初步成果，最后对NES多根求解进行展望。
龚文引：博士，教授，博士生导师，湖北省杰出青年基金获得者。分别于2004年、2007年和2010年在中国地质大学（武汉）计算机学院获得学士、硕士和博士学位。主要研究方向为智能计算及其应用。现担任湖北省计算机学会副秘书长、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会监事长、ECOLE执委会委员，国际SCI期刊Memetic Computing、IJBIC编委。曾主持国家自然科学基金项目两项、教育部博士学科点新教师基金一项。在SCI期刊发表论文30余篇（含IEEE汇刊论文7篇），其中ESI高被引论文3篇，出版专著2部、译著1部。曾获得湖北省自然科学奖二等奖一项、湖北省优秀博士学位论文奖、湖北省优秀硕士学位论文奖、湖北省自然科学优秀学术论文一等奖、GECCO-2010最优论文奖提名等奖励。
