计算机工程学院联合培养博士发表最新研究成果

（计算机工程学院 通讯员 胡世平）近日，计算机工程学院联合培养博士李水佳在计算机科学领域TOP期刊Expert Systems with Applications上发表智能优化技术最新成果Solving nonlinear equation systems based on evolutionary multitasking with neighborhood-based speciation differential evolution。

该论文研究了多任务进化思想在非线性方程组领域的应用研究。目前智能优化算法已被用于求解不同类型的非线性方程组，然而他们每次运行都只能求解一个非线性方程组的根，当再次求解另一个非线性方程组时，算法需要重新开始求解，而忽略了之前非线性方程组的求解经验。受迁移学习和多任务进化思想的启发，该论文提出了一种基于多任务进化的非线性方程组求解方法，该方法利用知识迁移和分享机制，来同时求解多个不同非线性方程组，从而达到一次运行同时求解出多个不同非线性方程组的根。该算法的性能在48个不同的非线性方程组上得到了验证。该研究将智能优化技术应用于非线性方程组的求解，不仅为数学领域中的复杂求解问题提供了新的研究思路，还进一步促进了学科之间的交叉研究。

Expert Systems With Applications是中国人工智能学会认定的A级期刊，以出版信息科学和管理科学的交叉研究成果为主，主要发表有关专家和智能系统的设计、开发、测试或实施的论文，并为这些系统的开发和管理提供实用指南。

审核：谷琼 梁英

责编：卜润慧 余芳