计算智能

计算智能

计算智能学术团队由长江学者特聘教授、国家杰出青年基金获得者张军教授组建,围绕国家中长期科技发展规划所提出的智能化发展需求和广东省产业发展需求,开展计算智能的基础理论和应用技术研究。研究方向包括Model Free计算智能理论、分布式计算智能方法等计算智能的前沿理论和方法,涵盖计算智能方法在大数据、云计算、运筹优化、金融管理等领域的应用技术,充分发挥了高校在基础理论和应用技术研究方面的优势。

学科方向现有教授4人、副教授2人,包括IEEE Fellow 1 人、教育部长江学者1人、国家杰出青年基金获得者1人、国家优秀青年基金获得者1人、广东省珠江学者2人、广东省杰出青年基金获得者3人。近年来主持国家863计划项目、国家自然科学基金重点项目等国家和省部级科研项目10余项,总经费达3000万元以上。团队发表IEEE Transactions论文60余篇,ESI1%高被引论文5篇,前0.1%热点论文1篇,提出的成果被欧洲航天局等国际科研机构和同行广泛应用。团队成员获得了教育部自然科学一等奖等奖项,入选2016年度“科技部重点领域创新团队”。

学术团队带头人张军教授是ACM广州分会、IEEE广州分会的创始人和现任主席,学术团队目前已与来自美国华盛顿大学和奥克拉荷马大学、英国格拉斯哥大学、澳大利亚悉尼科技大学、新西兰奥塔哥大学和香港城市大学等高校的国际知名学者建立了长期、稳定的学术交流关系,拓宽学术视野,促进国际学术合作。此外,学术团队还和中兴通讯、研祥科技等国内知名企业展开科研合作,助推研究成果的应用转化。

团队教授


张军 陈伟能 余志文 詹志辉

智能优化方法

主要研究方向包括遗传算法、粒子群优化、蚁群优化、差分演化、遗传编程、分布式估计算法等各类演化计算方法,以及在大规模优化、多目标优化、多模态优化、约束优化、动态优化等各类复杂优化问题中的理论分析、算法设计与应用改进。

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图1 分布式计算智能

大数据与云计算

主演研究基于计算智能的大数据智能处理方法,包括深度学习结构与参数的智能优化、大规模聚类、混沌时间序列分析与预测、集成学习算法、以及支撑大数据应用的云计算资源管理与调度方法等。

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图2 基于云平台的大数据智能分析算法

智能化应用研究与开发

主要研究方向为计算智能方法在工业中的应用研究和开发,包括智能交通控制、智能物流管理、工作流管理与应用、金融分析与预测、功率电子电路设计与优化、智能城市规划、智慧教育等。

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图3 大规模物流调度优化