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讲座时间：2022年4月29日15时30分

讲座地点：工B308

讲座对象：beat365官方网站教师及数字科学与大数据技术研究中心成员

讲座摘要：

近几年来，受自然启发的优化算法越来越受欢迎，至少可以近似地解决许多数学问题。这些元启发式算法大多基于群集智能，即动物群集的自我组织能力，基于简单的个体行为规则。其他范式则是基于对特定动物个体行为的模仿，这给相应物种的进化带来了成功。

元启发式方法被应用于解决许多组合优化问题、非确定性的多项式时间可解问题以及各种搜索问题，如特征选择、自动聚类和机器学习。

讲座将通过对比分析进化算法和传统数学优化算法的优势，引入元启发式方法以及解决优化问题的群体智能范式的定义，并对其中典型优化算法的基本原理和应用场景进行阐述与分析。