南科大计算机系Hisao Ishibuchi团队系列科研成果近期获得多个奖项
2020年07月21日 科研新闻 浏览量 :633

近期,南方科技大学计算机科学与工程系(简称“计算机系”)讲席教授Hisao Ishibuchi团队的系列研究论文在2020年多个演化计算国际会议上取得较好成绩,一篇论文确认获得最佳论文奖,四篇论文进入最佳论文候选名单。 

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GECCO最佳论文奖证书

在近日于墨西哥召开的2020年ACM遗传与演化计算国际会议(GECCO2020)上,Hisao Ishibuchi团队发表题 “Another Difficulty of Inverted Triangular Pareto Fronts for Decomposition-Based Multi-Objective Algorithms”的论文获得GECCO2020最佳论文奖。

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对于不同的参数H, MOEA/D在3目标minus-DTLZ1问题上得到的解

论文研究了加权向量生成时用户定义的参数H对基于分解的多目标优化算法的影响。实验结果表明参数H的设置对基于分解的多目标优化算法在倒三角前沿问题上的性能有很大影响。论文提出了一种根据多目标问题的目标数来设置参数H的加权向量的生成方法,提高了基于分解的多目标优化算法在倒三角前沿问题上的性能。

南科大计算机系2019级南科大-新加坡国立大学联培博士生贺林君为论文第一作者,CINVESTAV Unidad Tamaulipas的访问学生Auraham Camacho为论文合作作者,Hisao Ishibuchi为论文通讯作者,南科大为论文第一通讯单位。

于英国召开的IEEE进化计算大会 (IEEECEC2020)分别提名Hisao Ishibuchi团队的两篇论文为最佳论文和最佳学生论文。

入围最佳论文奖的文章“Riesz s-energy-based Reference Sets for Multi-Objective Optimization” 提出了一种采用s-energy在线性和非线性帕累托前沿上产生均匀分布点集的方法。该方法同样可以用于产生IGD指标在不同测试问题上的参考点集。论文的主要贡献是通过提供一组均匀分布的参考点集,使基于IGD指标的演化多目标优化算法的性能对比更加可靠。Hisao Ishibuchi为论文通讯作者。


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所提方法在不同的s参数设置下产生的点集分布

入围最佳学生论文的文章“A Decomposition-based Large-scale Multi-modal Multi-objective Optimization Algorithm”在一种经典的多目标优化算法(MOEA/D)的基础上提出了一种适用于大规模、多模态、多目标优化问题的新算法。与近期提出的最新算法相比,该算法在多种主流测试问题上都取得了优秀的成绩。实验结果表明,该算法可以有效解决大规模多模态多目标优化问题。计算机系硕士研究生彭一明为论文第一作者,Hisao Ishibuchi为论文通讯作者,南科大为论文第一通讯单位。

将于2020年9月在荷兰召开的计算智能领域顶级会议Parallel Problem Solving from Nature(PPSN为CCF B类会议)提名Hisao Ishibuchi团队论文“Proposal of a Realistic Many-Objective Test Suite”为最佳论文。

论文指出了常用的多目标测试问题与现实问题的差异,并提出了一组基于系数矩阵的新的测试问题。现实中的多目标优化问题的最优解大部分是未知的,并且无法任意改变决策变量数和目标数,而人工构造的测试问题往往具有已知的最优解和可变的决策变量数与目标数。因此,人工构造的测试问题往往被用来测试算法的多样性和收敛性。论文指出了常用的一些测试问题与现实的多目标优化问题存在的差异,即改变一个决策变量对常用的测试问题与现实问题的目标向量在目标空间中的变化影响不同。为了使人工构造的测试问题更接近现实问题,论文提出了一种基于系数矩阵的测试问题构造方法。实验表明,不同的系数矩阵会影响测试问题的难度。基于这些实验和发现,论文提出了一组新的测试问题。计算机系本科生陈巍昱论文第一作者,Hisao  Ishibuchi为论文通讯作者,南科大为论文第一通讯单位。

此外,Hisao Ishibuchi还有一篇担任通讯作者的论文入选FUZZ-IEEE 2020会议(IEEE模糊系统国际会议)最佳学生论文奖候选名单。论文提出了一种演化多目标优化方法,从分类精度和分类器复杂度两方面寻找多个非支配的模糊规则分类器。

自2017年加入南方科技大学以来,Hisao Ishibuchi在计算智能领域的顶级会议和期刊上发表了多篇论文,其中不乏以南科大本科生及研究生为第一作者或共同作者的论文。课题组的本科生们表示:“无论是在课题方向、结果分析还是论文撰写上,Ishibuchi教授都会用他丰富的经验帮助我们,使我们快速入门科研。”Ishibuchi教授说:“我希望用我的学识和经验帮助南科大青年学者和学生成长。”

 

论文链接:

最佳论文(ACM GECCO 2020)

https://gecco-2020.sigevo.org/index.html/Best+Paper+Awards

 


供稿:计算机科学与工程系

通讯员:余安琪

编辑:苗雪宁

 


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