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校園時(shí)訊
計(jì)通學(xué)院朱寧寧副教授、梁浩鵬博士舉辦學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)
來(lái)源：計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院
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2025-04-01

近日，計(jì)通學(xué)院在彭家坪校區(qū)敦雅樓D201順利舉辦了兩場(chǎng)學(xué)術(shù)報(bào)告會(huì)。學(xué)院朱寧寧副教授與梁浩鵬博士分別圍繞“學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化算法在生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用”與“旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究成果分享及研究發(fā)展方向”兩大主題，分享了他們的最新研究成果與未來(lái)展望，報(bào)告會(huì)吸引眾多研究生參加。

報(bào)告會(huì)上，朱寧寧副教授詳細(xì)介紹了如何設(shè)計(jì)能夠根據(jù)環(huán)境自適應(yīng)調(diào)整、快速響應(yīng)的復(fù)雜系統(tǒng)，以及學(xué)習(xí)與反饋驅(qū)動(dòng)的智能優(yōu)化算法。她提出，通過(guò)融合模型與數(shù)據(jù)、結(jié)合智能算法與領(lǐng)域知識(shí)，可設(shè)計(jì)出具有自適應(yīng)性、快速響應(yīng)能力的智能優(yōu)化系統(tǒng)。其團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)引導(dǎo)的超啟發(fā)式算法框架”成為亮點(diǎn)，該框架通過(guò)將分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)引導(dǎo)的超啟發(fā)式作為算法推薦器選擇底層算法，基于動(dòng)態(tài)信息崎嶇度的自適應(yīng)分類(lèi)引入上層強(qiáng)化學(xué)習(xí)，確定問(wèn)題的復(fù)雜程度決策動(dòng)作，再基于知識(shí)的在線(xiàn)色散度量區(qū)分詳細(xì)的地形特征，為下層強(qiáng)化學(xué)習(xí)空間配置算法，將種群的實(shí)時(shí)進(jìn)化成功率和收斂率作為分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，并且設(shè)計(jì)三種動(dòng)作選擇策略避免早然收斂，顯著提升了生產(chǎn)調(diào)度效率。

梁浩鵬博士長(zhǎng)期致力于A(yíng)IGC（生成式人工智能）和工業(yè)數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的研究，重點(diǎn)聚焦AIGC模型優(yōu)化、工業(yè)故障診斷、多模態(tài)信息融合、視頻目標(biāo)跟蹤等方向。報(bào)告會(huì)上，他圍繞“旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究成果分享及研究發(fā)展方向”主題展開(kāi)報(bào)告，展示了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究的重要意義和工程價(jià)值，詳細(xì)剖析了在實(shí)際故障診斷過(guò)程中所面臨的挑戰(zhàn)與難題，分享了在噪聲環(huán)境故障診斷、小樣本故障數(shù)據(jù)擴(kuò)充、壽命預(yù)測(cè)等領(lǐng)域具有極高創(chuàng)新性與實(shí)用價(jià)值的研究成果，展望了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷領(lǐng)域未來(lái)的研究方向，包括物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、預(yù)訓(xùn)練大模型微調(diào)等前沿研究方法。

此次學(xué)術(shù)報(bào)告拓寬了同學(xué)們?cè)谥悄軆?yōu)化算法及生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)用方面的學(xué)術(shù)視野，激發(fā)了同學(xué)們對(duì)相關(guān)領(lǐng)域研究的興趣和熱情，對(duì)推動(dòng)學(xué)院的學(xué)術(shù)研究和學(xué)科發(fā)展起到了積極的促進(jìn)作用。（圖/文：劉鵬程；審核：郭備)