2023年10月26日，应bat365在线平台邀请，中国矿业大学张勇教授、中国矿业大学（北京）郭一楠教授分别做了题为《高维数据的进化特征选择方法》《知识引导的多目标进化优化》的学术报告。报告由bat365在线平台经理崔志华教授主持，80余名师生参加并认真听取了本次学术报告。

张勇教授的报告针对数据特征选择中的“维数灾难”和计算代价高这两个问题进行研究。针对“维数灾难”问题，利用“分而治之”的思想将高维特征空间分割为多个低维特征子空间，提出了一种变种合作型协同粒子群特征选择方法。针对计算代价高的问题提出一种三阶段快速混合进化特征选择框架。郭一楠教授在报告中首先拓展了动态多目标优化问题的定义，设计了高效的测试函数集。进而又围绕知识引导的多目标进化优化问题，介绍了其团队近几年的重点工作。

    与会师生们认真聆听了两场报告，并针对报告中的相关问题和潜在研究方向展开了深入交流和探讨。通过互动答疑、思想碰撞，加深了老师和同学们对多目标优化相关研究领域最新进展的了解，拓宽了师生们的学术视野。最后，崔志华教授做了总结发言，并代表师生对两位教授带来的精彩学术报告表示了真挚的感谢。

报告人简介：

  张勇，中国矿业大学教授，博导，江苏省“六大人才高峰”高层次人才，CAAI自然计算与数字智能城市、中国指挥与控制学会城市大脑等多个专委会委员，《Applied Intelligence》等多个期刊编委。研究领域包括智能优化、大数据处理、调度优化等。主持国家自然科学基金4项、参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重点等多项。获教育部高等学校科研优秀成果等省部级奖励6项，授权国家发明专利10余项，在TCYB、TEVC和TAI等主流期刊发表学术论文60余篇。

郭一楠，中国矿业大学（北京）机电学院教授、博士生导师，江苏省六大高峰人才，江苏省青蓝工程骨干教师，中国煤炭青年科技奖获得者。1999年至2023年任教于中国矿业大学信控学院；现任教于中国矿业大学（北京）机电学院；清华大学、美国明尼苏达大学、英国伯明翰大学访问学者。主要从事群智优化与智能控制、智能数据解析与影像理解、数字孪生与平行理论，以及相关方法在有限资源调度、复杂装备控制、主动健康、矿山智能化等领域的应用研究。主持/参与国家重点研发计划、国家973计划、国家863计划、国家自然科学基金和校企合作课题等科研项目30余项，以第一作者/通讯作者在TEVC、TNNLS、TCYB、CEP等权威期刊上发表SCI论文50余篇，授权国家发明专利19项，软件著作权14项。获教育部科技进步奖二等奖、江苏省科学技术奖二等奖、吴文俊人工智能科学技术奖二等奖等科研奖励12项。任中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会秘书长、中国人工智能学会高级会员、IJCST和IJBIC编委。