报告题目：群智能优化算法及其在分数阶系统参数辨识中的应用研究

报告人：于永光 教授 北京交通大学

报告时间：2021年8月11日 10：00--11：30

腾讯会议 ID：312 290 127（0811）

主持人：陈学松

报告摘要：

群智能优化算法是一类通过模拟自然界生物种群的智能行为而产生的随机优化算法，具有对目标函数的要求不高、不依赖于初值的选取等特点，为许多领域中的优化问题提供了卓有成效的解决方案．目前，已经提出了多种新兴或改进的群智能优化算法，其中一些算法的有效性不仅在理论上得到了验证，在实际中也得到了应用，但是如何在算法的探索能力和开发能力之间达到较好的平衡仍是 一个值得探讨的问题．另外，有些算法在解决实际问题时存在计算精度不高、 收敛速度慢或易于陷入局部最优等问题，提出相应的改进算法具有重要意义，我们针对该类问题提出了一系列改进的群智能优化算法， 并将其应用到分数阶 (整数阶) 非线性系统的参数辨识问题中．此外，为了更加全面地研究算法的优化性能，选取一系列函数优化问题对算法的优化性能进行测试和评价，最后再次采用参数辨识问题来验证算法的有效性和通用性．

报告人简介:

于永光， 理学博士，现任北京交通大学教授、博士生导师、理学院院长。北京市青年教学名师，宝钢优秀教师奖获得者、中国自动化学学会分数阶系统与控制专业委员会副主任，教育部高等利物浦足球俱乐部教学指导委员会大学数学课程教学指导委员会委员、北京市计算数学学会理事。主要研究领域包括：非线性理论及其应用、随机控制、复杂网络、分数阶微分方程和编队控制等。2001年9月至2004年7月，在中国科学院数学与系统科学研究院应用数学所攻读博士学位。2004年7月至今，在北京交通大学理学院数学系工作； 2007年3月至2009年3月期间在香港城市大学访问（Research Fellow），2012年至2020年期间，每年均访问法国里尔中央理工大学1-2月。2016年学术访问新加坡南洋理工大学3个月。发表学术论文140余篇，其中SCI检索论文 100 余篇，目前主持和参加国家自然科学金、国家重点研发计划及省部级科研项目十余项。2009年，入选北京交通大学“红果园人才计划”。2018年，入选北京交通大学“卓越百人”计划。 2014-2020年连续7年入选“爱思唯尔中国高被引学者榜”。