5月18日上午，香港城市大学王钧教授应邀来到我院讲学。在C-517教室，王教授以《一类受生物学和社会学启发的协作式神经动力学优化方法》为题向我院师生作了精彩报告。
王教授开篇指出，过去三十年见证了神经动力学优化的诞生和成长。由于其并行和分布式信息处理和硬件可实现性的固有性质，已经成熟为实时凸优化的有效实时方法。对于许多复杂的优化问题，单个神经动力学优化模型无法求解，但可以通过多个协作完成。
在这次报告中，王教授首先简短回顾神经动力学优化发展历史，并展示了神经动力学优化的研究状态，介绍了许多求解凸面和广义凸优化问题的单个神经网络模型。随后提出一类基于多模型神经动力学模型的协作式神经动力学方法用以解决更复杂的优化问题。王教授最后提出：通过在上层使用一些全局搜索和信息交换规则（例如粒子群优化算法）协调的协作式神经动力学方法可以有效地解决许多挑战性优化问题包括有约束全局优化和多目标优化问题。
主讲人简介：王钧现为香港城市大学计算智能讲座教授。曾任香港中文大学教授、副教授，美国北达克达大学副教授、助理教授。曾兼任上海交通大学长江讲座教授。现任IEEE Transactions on Cybernetics主编。
