人工智能系列学术报告
报告题目：网络动力学优化方法与应用
报告时间：2020/10/18 14:00-15:00
报告地点：数学学院A310
报告摘要：自上个世纪八十年代Hopfield教授等提出神经动力学方法求解线性规划问题以来，这一课题的研究取得了蓬勃发展。神经动力学研究的灵感来自于生物神经网络的动力学行为特性，其研究目的是为工程问题提供实时的优化求解方法。随着大数据的发展，大规模优化问题的求解进一步成为当前研究的热点。在计算机科学和人工智能的研究中心，以网络系统为研究对象的网络科学得到广泛深入的发展，并逐渐形成多学科交叉的诸多研究方向，包括在计算机网络、通信网络、互联网络、电力网络和社交网络等环境下的理论和方法研究。本报告主要基于我们在神经动力学网络和多智能体网络研究的结果，探讨网络群集方法在人工智能研究中的一些理论方法与应用。
报告人简介：
刘庆山，东南大学数学学院、江苏省网络群体智能重点实验室教授，博士生导师。2008年毕业于香港中文大学获博士学位。研究方向包括神经动力学优化、群体智能分布式优化等。现已在国内外学术期刊和国际会议上发表学术论文70余篇；曾获2011年教育部高等学校自然科学奖一等奖（排名第二），2015年湖北省自然科学奖二等奖（排名第一），2011年IEEE计算智能学会神经网络汇刊杰出论文奖，2012年亚太神经网络联合会青年研究者奖；现担任4个国际SCI期刊的编委。