地學(xué)中心付昊桓副教授研究小組論文獲選為ICTAI國(guó)際會(huì)議最佳論文
清華新聞網(wǎng)12月31日電 日前，在意大利維耶特里舉行的第27屆人工智能工具國(guó)際會(huì)議（ICTAI 2015）上，清華大學(xué)地學(xué)中心付昊桓副教授研究小組所發(fā)表的論文“指向變異：一種新型的差分進(jìn)化變異算子”（Targeted Mutation: A novel Mutation Strategy for Differential Evolution）獲選為3篇最佳論文之一。該論文是獲獎(jiǎng)?wù)撐闹形ㄒ灰黄獊?lái)自中國(guó)科研機(jī)構(gòu)的文章。
獲獎(jiǎng)證書(shū)。
論文的第一作者為付昊桓副教授和楊廣文教授共同指導(dǎo)的博士生鄭為杰。論文的主要思想是實(shí)現(xiàn)差分向量（指導(dǎo)差分進(jìn)化搜索方向）的隨機(jī)性和確定性折中，進(jìn)而提出了提高性能的新變異算子。
在進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域，差分進(jìn)化簡(jiǎn)單、高效、穩(wěn)健。為維持變異方向的多樣性，通常差分向量由兩個(gè)隨機(jī)選擇的個(gè)體生成。然而，強(qiáng)隨機(jī)性雖然能保證取到最優(yōu)解的可能性，但這也會(huì)導(dǎo)致無(wú)效的搜索和緩慢的收斂速度。差分向量中引入確定信息將會(huì)使種群更有效地進(jìn)化。該論文提出了指向變異算子，將確定的個(gè)體選作差分向量的起點(diǎn)，同時(shí)維持差分向量終點(diǎn)的隨機(jī)性。此外，選擇當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體作為變異基準(zhǔn)。大量的試驗(yàn)展示了該方法的強(qiáng)勁性能（在總共20個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試程序中，該方法在70%的基準(zhǔn)測(cè)試程序中得到了更優(yōu)或相當(dāng)?shù)男阅埽?。相?yīng)算法可以運(yùn)用到科學(xué)領(lǐng)域中不可微優(yōu)化問(wèn)題的求解。
人工智能工具國(guó)際會(huì)議（ICTAI 2015）是人工智能領(lǐng)域重要的綜合性會(huì)議，為學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界以及政府機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)產(chǎn)生和交流人工智能創(chuàng)意的重要國(guó)際平臺(tái)。會(huì)議促進(jìn)了這些創(chuàng)意的交叉融合，并將它們轉(zhuǎn)化成實(shí)際工具，為智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和追求智能應(yīng)用提供了極大方便。2015年，會(huì)議共接收投稿278篇，收錄長(zhǎng)文84篇（錄取率30%），由大會(huì)程序委員會(huì)最終討論選出3篇最佳論文。
供稿：地學(xué)中心 編輯：襄樺
