2017年3月29日上午，教育部长江学者、IEEE Fellow、香港城市大学张青富教授，以及西安交通大学孙建永教授应邀来访，并在计数楼102报告厅分别做了题为“Use of Traditional Optimization Methods in Multiobjective Evolutionary Computation”和“Simultaneous Bayesian Clustering and Feature Selection through Student’s Mixtures Model”的学术报告。本次报告会由计算机与信息技术学院副院长王文剑教授主持，部分教师及研究生参加了本次报告会。

张青富教授介绍了求解多目标优化问题最新研究进展，并分享了团队的研究成果。张教授详细介绍了团队提出的两种多目标进化算法MOEA/D和RM-MEDA，OEA/D方法将一个多目标问题分解成许多个子任务，再通过协同方法求解这些子任务，为多目标进化算法和传统的分解方法的结合提供了一个非常自然的桥梁，目前已被大量用于进化算法框架中。RM-MEDA方法利用多目标问题Pareto最优解集的规律性对其在搜索空间内进行建模以获得新解。张教授的报告使大家对多目标进化算法有了进一步了解，也展示了传统优化方法在新时期的生命力。

孙建永教授主要介绍了在特征选择与鲁棒聚类方面取得的最新研究成果，他提出的一种在无监督学习环境下的特征选择模型，使聚类、特征选择、孤立点检测同步进行，获得了很好的效果。该模型已经被成功应用于图像识别和基因表达数据分析中。

本次报告会使与会师生对多目标演化算法及特征选择方法有了进一步的了解，对大数据环境下面临的数据分析问题有重要的启发，开阔了学术视野。

张青富教授简介：

1980至1984年就读于det365网页版数学系，获理学学士学位，分别于1991年和1994年获西安电子科技大学硕士与博士学位，现任香港城市大学和英国Essex大学教授。2010年获IEEE进化计算汇刊最佳论文奖，2011年入选教育部“长江学者”讲座教授，2016年被Thomson Reuters列入高引用科学家名录，同年当选IEEE会士。研究领域包括计算智能、进化计算、多目标优化、启发式优化方法等。

孙建永教授简介：

西安交通大学数学与统计学院教授，博士生导师，英国埃塞克斯大学访问教授，曾在英国埃塞克斯大学任职讲师。以第一作者在美国科学院院刊（PNAS）及IEEE汇刊发表多篇论文。