AIRS in the AIR
AIRS in the AIR | 运筹优化（二）
您对运筹优化感兴趣吗？您熟悉运筹优化的主流方法吗？如果您对运筹优化感兴趣，同时又对其主流方法不太熟悉，那么欢迎参加 AIRS in the AIR "运筹优化"系列讲座。上一期，电子科技大学肖鸣宇教授和华中科技大学吴庆华教授分享了理论算法和精确算法的相关内容。本期我们来学习启发式算法和优化算法设计及调试技巧：
（1）启发式算法，是虽然没有严格保证，但在工业界非常实用的算法，由上海交通大学周扬名助理教授（澳门青年学者计划人才、上海市扬帆计划人才）主讲；
（2）优化算法设计及调试技巧，也就是如何从纸上谈兵落实到实战，由香港中文大学（深圳）及 AIRS 研究员付樟华博士（DIMACS 算法挑战赛首位华人冠军得主、华为难题火花奖得主）主讲；
通过四场主题讲座，尽管难以让每位听众立即成为高手，但相信可以让大部分听众（尤其是初学者）对运筹优化领域的核心问题和主流方法建立起框架性概念。
通过腾讯会议报名，与嘉宾面对面交流：https://meeting.tencent.com/dm/Gpa1ZUC84ImO
通过活动行报名，观看直播：http://hdxu.cn/2aLyX
呼吸新鲜空气，了解前沿科技！AIRS 重磅推出系列活动 AIRS in the AIR。每周二与您相约线上，一起探索人工智能与机器人领域的前沿技术、产业应用、发展趋势。
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付樟华香港中文大学（深圳）及 AIRS 研究员执行主席 -
周扬名上海交通大学助理教授启发式优化算法：原理与应用周扬名，上海交通大学助理教授，于2018年在法国昂热大学获得计算机博士学位。主持和参与了包括国家自然科学基金项目、科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目等课题的研究。研究领域：演化计算、启发式优化、组合优化、机器学习及其应用，相关研究成果发表在 IEEE TEVC、IEEE TCYB、IEEE TSMC、IEEE TITS 等国际高水平期刊上。曾入选上海市扬帆计划和澳门青年学者计划。
在科学研究和工程技术中，许多问题最后都可以归结为求取最优解的问题，即最优化问题。相比精确算法，启发式算法能够在可接受的计算时间内为更大规模的优化问题提供高质量可行解，因而被更广泛地用于实际复杂 NP 难问题的求解。本报告将系统地回顾模拟退火、禁忌搜索、变邻域搜索、迭代局部搜索、路径重连、模因搜索、粒子群优化等一系列启发式算法的基本原理，并结合我们的研究工作，探讨若干典型启发式算法在求解复杂组合优化问题上的应用。最后，对启发式优化未来的发展方向进行展望。
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付樟华香港中文大学（深圳）及 AIRS 研究员优化算法设计与调试的技巧及常见误区
付樟华博士现任香港中文大学（深圳）研究员，同时兼任深圳市人工智能与机器人研究院研究员。付博士长期从事运筹优化和人工智能领域研究，针对任务调度、路径规划、网络优化、多机器人协同调度等 NP-hard 问题，设计出一系列高性能算法，在大量国际标准算例上打破世界最佳纪录，以第一作者或通讯作者发表 UTD、CCF A 或 JCR 一区论文二十余篇，并于2014年12月夺得运筹优化领域著名的国际算法设计大赛：第11届 DIMACS Implementation Challenge 冠军（华人首冠），于2022年参加华为珠峰计划，帮助华为解决实际业务中的核心难题，获得华为颁发的难题火花奖。此外，付博士还以负责人身份主持科研课题和国内头部企业委托研发的合作课题十余项。
本人从事运筹优化算法研究多年，也曾带过不少学生，其中部分学生不幸成为 idea killer，也就是不管导师给什么 idea，学生的反馈基本都是无效。经过多次严重的自我怀疑之后，本人终于意识到主要问题不在于导师，而是学生没有掌握算法设计与调试的技巧，东一榔头西一棒槌，把研究过程弄得跟开盲盒似的全凭运气。为帮助大家尽量避免犯低级错误，拟借此次专题讲座的机会归纳总结一下优化算法设计与调试的技巧及常见误区，希望能帮初学者入下门，同时让导师们也少抓狂几次。当然，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，要想成长为高手，光靠听几次讲座肯定不够，还是得勤撸代码，多调 Bug 才行。
| 时间 | 环节 | 嘉宾&题目 |
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15:00-15:40 |
主题报告 |
周扬名，上海交通大学 |
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15:50-16:30 |
主题报告 |
付樟华，香港中文大学（深圳）、AIRS |
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