2019年5月30日上午，智能计算团队邀请了华南理工大学的陈伟能教授，作题为“基于概率分布的演化算法”（Probability Distribution Based Evolutionary Algorithms）的学术报告，并与听取报告的老师和同学们展开了深入交流。

陈伟能教授首先介绍了演化算法的相关背景。演化计算和群体智能方法，是通过模拟自然界中群体的智能现象和行为来求解问题的一类方法。由于它不依赖于待解问题的数学模型特性，在解决复杂的优化问题时具有独特的优势。随后，陈伟能教授介绍了基于概率分布的演化算法，提出两类基于概率分布估计的演化算法框架：基于概率分布的连续-离散混合空间优化方法，以及多解优化概率分布演化方法。前者针对如粒子群优化等部分重要的EC算法传统上定义于连续空间，难以直接用于离散优化问题的不足，引入概率分布的思想，将问题的解定义为集合，将算法的速度定义和解更新过程重定义为学习概率的更新，从而将算法拓展于连续、离散混合空间。后者通过将基于概率分布的EC算法思想和小生境技术相结合，通过建立具备概率模型提高算法的搜索多样性，并提高算法在不确定环境中的求解能力。最后，陈伟能教授介绍了上述方法在实际工程问题中的应用并展望了相关算法的未来前景。

报告后，老师和学生们积极提问，与陈伟能教授进行了互动交流。

（编辑：龚晓玲）