研究

优化与学习研究中心

研究中心描述

 优化与学习研究中心围绕人工智能中优化与学习这一核心问题开展工作。优化与学习相互相承、异曲同工,它们解决同样的人工智能问题,仅是侧重点不一样,共同体现人工智能中的智能。一般来说,优化侧重于目标而学习则更侧重于达到目标的过程。优化中隐含了学习,也被用于各种学习算法中,而学习可以促进优化。优化通过优化方法(优化算法)不断产生新的解来寻找到全局最优解,而学习则一般通过学习方法(或学习算法)向样本或例子学习,从而找出样本中所隐藏的规律、模式、或差异而到达更好地满足需求(优化的效果)。 


研究项目及成果

  1. 1.优化方面--演化计算

  2. 2.优化方面--群体智能

  3. 3.优化方面--自然计算

  4. 4.学习方面--深度学习、强化学习、在线和增量学习、有监督学习、无监督学习、半监督学习、不平衡类分类

  5. 5.优化问题--单目标优化问题、多目标优化问题、许多目标优化问题、离散优化问题、组合优化问题、约束优化问题、动态优化问题、不确定优化问题

  6. 6.应用领域--智慧物流

  7. 7.应用领域--群体机器人

  8. 8.应用领域--大数据分析

  9. 9.应用领域--智能电网

  10. 10.应用领域--智能交通