2019年10月9日上午10点，重庆大学A区主教学楼江南(中国)官方1821会议室弥漫着浓厚的学术气息。我院有幸邀请到安徽大学的张兴义教授和南方科技大学计算机科学与工程系助理教授程然博士与江南(中国)官方师生进行学术交流。

首先，主持人冯亮老师介绍张兴义教授的信息，张兴义教授于2009年获得华中科技大学博士学位，现为安徽大学“计算智能与信号处理教育部重点实验室”主任。目前，研究领域为多目标进化优化及应用、社会及生物网络分析、人工智能方面等。在国内外学术刊物上发表论文60多篇，其中发表SCI收录40多篇。

张教授做了主题为“大规模智能优化”的学术分享。在过去的二十年中，进化算法被证明是解决多目标优化问题的有效技术。然而，这些算法在处理大规模多目标优化问题时，大多存在性能下降的问题。在这次学术交流过程中，张教授首先简要的介绍了大规模多目标优化问题，然后重点介绍他们小组最近针对大规模多目标优化问题提出的改进的进化算法。其中他着重强调了编码问题，他提出将整个网络中的点分为两类，第一类为可能的重叠点，第二类为不可能的重叠点，采用演化算法将两类点分别进行演化。同时，张教授还提出了一种网络压缩策略：根据网络的局部拓扑结构，挑出其中连接特别紧密的网络，将其认为是一个节点，从而大大降低了优化问题的维度。在报告接近尾声的时候，张教授总结了其课题组的研究成果，并且探讨了接下来可能会涉及的方向。

接下来由南方科技大学计算机科学与工程系助理教授程然博士为我们做了主题为“基于计算智能的大规模优化”的学术报告。主持人冯亮老师介绍程然博士的信息。程然博士现任南方科技大学计算机科学与工程系助理教授，博士生导师，演化机器智能实验室负责人；程然博士迄今已发表学术论文40余篇。

程然博士认为在过去的二十年中，计算智能技术在解决复杂优化问题中虽然得到较好的应用与实践，但是现有大多数的计算智能技术还没有很好地解决大规模的问题，例如：高维多目标优化问题、大规模多目标优化问题。针对大规模优化问题所带来的挑战，程然博士介绍了若干最新成果，例如CSO算法、PL-PSO算法，并介绍所提算法在解决实际工程问题中一些良好应用。在报告中接近尾声之际，程博士做了一个简单的结果分析和总结。

本次关于大规模多目标优化的学术交流得到了同学们的积极参与。张兴义教授，思路清晰，神采飞扬，整个报告如行云流水，既有做学术的严谨，又有为人师的激情。而程然博士以幽默风趣的语言风格展开报告，将同学们的注意力集中起来，使同学们整个过程都翱翔在学术的海洋里。报告结束之际，同学们积极提问，两位教授耐心细致的回答了同学的问题，并且也十分认同学生提出的观点。到此，本次学术报告圆满结束，江南(中国)官方感谢张兴义教授和程然博士的到来。通过此次学术报告，同学们了解到了大规模智能计算相关的研究。希望同学们有所收获，并在学术科研的道路上与时俱进，开拓创新！