分解多目標優化與
帕累托多任務學習
2020年11月4日晚，香港城市大學電腦學系講座教授、博士生導師、IEEE Fellow張青富教授應我院王振坤教授的邀請，在線舉辦了一場主題為“分解多目標優化與帕累托多任務學習”的學術講座。此次講座采用線上和線下兩種渠道，線上共有188名同學參加。
多目標優化問題作為現實世界中常見的優化問題之一，近幾十年來得到了廣泛的研究。多目標優化算法是解決多目標優化問題的一種廣泛使用的算法框架。張青富教授首先結合實際生活中交通、制造業、金融業等常見的優化問題，深入淺出的介紹了多目標優化問題的背景知識。隨后通過一組形象的漫畫和示意圖對進化多目標優化算法進行了講解。緊接著張教授詳細介紹了進化多目標優化領域目前常見的三類算法。
在第二部分中，張教授圍繞基于分解的多目標優化技術展開，詳細描述了經典的分解多目標優化框架MOEA/D的機制和工作流程。講座中，張教授還分享了自己對于MOEA/D算法的獨特見解，即“分解”加“協作”的思想。作為一種基于分解思想的多目標優化框架，近些年涌現了大量關于MOEA/D的研究工作。另外，相關算法在實際應用中的表現也是令人矚目的。期間，張教授便詳細說明了基于分解的多目標優化在華為的基礎設施選址、機器學習模型結構簡化和基站天線設計等方面的實際應用。最后一個部分中，張教授結合多任務學習方面的相關知識，說明了分解策略是如何在手寫識別和圖像識別方面發揮作用的。
講座的最后，張教授介紹了明年將在我校舉辦的EMO 2021會議，并對其間華為贊助設立的多目標優化競賽進行了說明。
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