江苏科学技术奖公示材料

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(3)给出基于知识自融合的多群智能搜索架构。全面揭示知识迁移影响多群智能搜索综合性能的机理,设计基于知识融合的多群智能搜索架构,建立优化性能触发的多群知识自主迁移机制,提出基于博弈理论的多源知识冲突快速消解方法,给出多群协同知识共享策略,创立知识与多群智能搜索融合新模式,提升了多群智能搜索协同解决复杂优化问题的能力。相关方法已应用于超多进程并行软件测试、大规模车间流水线调度,以及个性化配色设计等问题。
2.209
2011年55卷1159-1169页
2011年8月1日
Li Junqing
Li Junqing
93
152

2
Incorporating mutation scheme into krill herd algorithm for global numerical optimization/Neural Computing and Applications/Wang Gaige, Guo Lihong, Wang Heqi, Duan Hong, Liu Luo, Li Jiang(ESI前1%高被引论文)
本项目在包括IEEE Transactions on Evolutionary Computation、IEEE Transactions on Cybernetics等顶级IEEE汇刊、国际模式识别学会会刊Pattern Recognition等在内的主流SCI检索期刊上发表学术论文66篇。这些论文在Web of Science数据库中他引1229次,在Google Scholar数据库中他引2938次。8篇代表性论文中,有3篇入选ESI前1%高被引论文;在Web of Science数据库中他引351次,单篇最高他引93次;在Google Scholar数据库中他引605次,单篇最高他引149次。论文得到李培根、姚新、Suganthan、Reynolds、Ishibuchi、Karaboga等院士、IEEE Fellow、IFAC Fellow及国际著名学者的正面引用和高度评价。本项目执行期间,1人入选教育部新世纪优秀人才支持计划、1人入选江苏省333高层次人才培养工程、1人入选江苏省青蓝工程中青年学术带头人、3人入选江苏省六大人才高峰高层次人才。本项目的成果已成功应用于众多先进制造和自动控制领域的实际复杂优化问题,获授权发明专利10项,具有显著的推广应用价值。
(2)建立异质知识驱动的集成进化搜索模型。剖析知识对提高优化问题智能求解性能的关键作用,深度揭示异质知识与智能求解行为的内在联系,构建知识可信度的多元综合评价体系,给出智能求解过程时空特性引导的知识利用时机,建立知识驱动的多策略集成进化搜索模型,提出基于性能需求的进化策略自选择方法,提高了优化问题智能求解效率,拓展了知识利用途径和应用领域。相关方法已应用于变异测试数据生成、救援机器人路径规划,以及混合无线传感器网络布局等问题。
(1)提出问题特性感知的知识自进化理论。突破知识表达单一和静态瓶颈,充分利用多时间尺度和空间粒度多源数据,针对决策空间、目标空间和问题特征空间构成的增广空间,提出多时间尺度和空间粒度异域知识提取方法,形成“问题领域+决策者偏好+智能优化过程”异质知识,建立知识进化自主触发机制,设计知识进化策略,丰富了优化问题智能求解过程知识提取方法,填补了知识自进化理论空白。相关理论已应用于个性化产品设计和大规模柔性资源调度,以及软件路径可达检测等问题。
2.505
2014年25卷297-308页
2014年8月1日
Wang Gaigeຫໍສະໝຸດ Wang Gaige45
64

5
An effective shuffled frog-leaping algorithm for multi-objective flexible job shop scheduling problems/Applied Mathematics and Computation/Li Junqing, Pan Quanke, Xie Shengxian
3.317
2014年128卷363-370页
2014年3月27日
Wang Gaige
Wang Gaige
45
78

4
Hybrid krill herd algorithm with differential evolution forglobal numerical optimization/Neural Computing and Applications/Wang Gaige, Amir H. Gandomi, Hao Guosheng(ESI前1%高被引论文)
三、推广应用情况
四、代表性论文论著目录(应用类可不填)
序号
论文论著名称
/刊名/作者
影响因子
年卷页码(XX年XX卷XX页)
发表时间
(年月日)
通讯作者
第一作者
SCI他引次数
他引总次数
是否国内完成
1
Pareto-based discrete artificial bee colony algorithm for multi-objective flexible job shop scheduling problems/International Journal of Advanced Manufacturing Technology/Li Junqing, Pan Quanke, Gao Kaizhou
2.505
2014年24卷
853-871页
2014年3月1日
Guo Lihong
Wang Gaige
53
93

3
Stud krill herd algorithm/Neurocomputing/ Wang Gaige, Amir H. Gandomi, Amir H. Alavi(ESI前1%高被引论文)
江苏省科学技术奖公示材料
专业评审组:先进制造与自动控制成果类别:基础类
一、项目名称
问题特性感知的知识驱动智能集成优化理论及应用
二、项目简介:
面向经济和社会发展中的复杂优化问题,充分利用优化问题及其求解过程中产生的知识,提出知识驱动的智能集成优化理论与方法,实现优化问题的精准稳定和高效求解,成为当前人工智能领域迫切需要解决的共性基础难题。围绕知识自进化及其驱动优化问题智能求解面临的3个关键科学问题,即多源数据知识提取、异质知识驱动以及群智知识融合,本项目在12项国家自然科学基金资助下,开展了深入的基础理论和应用研究,取得一系列原创性成果。主要发现和创新点体现在: