2019/04/22 08/23/51　　【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

　　致我的青春年华。

　　２０００年前，ＩＪＣＡＩ还出现了演化计算的ＳＥＳＳＩＯＮ，２０００年左右，随着上一波演化神经网络结构优化的兴起演化算法也还在火（是的，ＮＡＳ并不是这几年发明的，２０年前的东西了），之后也随着神经网络的冷淡，大家放弃启发拥抱理论更清楚的方法，演化计算也迅速在顶级会议上隐匿。

　　致谢

　　在此感谢周志华教授、俞扬教授和钱超研究员　整理这么棒的书籍！

　　【２０１９　新智元　ＡＩ　技术峰会精彩回顾】

　　２０１９　年　３　月　２７　日，新智元再汇　ＡＩ　之力，在首都泰富酒店举办　ＡＩ　开年盛典　——２０１９　新智元　ＡＩ　技术峰会。峰会以　“智能云？芯世界　“为主题，聚焦智能云和　ＡＩ　芯片的发展，重塑将来　ＡＩ　世界格局。

　　。书的名字叫

　　《ＥＶＯＬＵＴＩＯＮＡＲＹ　ＬＥＡＲＮＩＮＧ：　ＡＤＶＡＮＣＥＳ　ＩＮ　ＴＨＥＯＲＩＥＳ　ＡＮＤ　ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ》，但是对于我来说，可以叫“致青春”。

　　俞扬教授个人信息节选自：

　　钱超是中国科学技术大学副研究员。

　　《ＥＶＯＬＵＴＩＯＮＡＲＹ　ＬＥＡＲＮＩＮＧ：　ＡＤＶＡＮＣＥＳ　ＩＮ　ＴＨＥＯＲＩＥＳ　ＡＮＤ　ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ》为原书名，因为标题长度有限制，所以自行翻译成了中文：《演化学习：理论和算法的进展》。这个领域真是四处不讨好，让我深刻体验了什么叫冷板凳。他在领先的国际期刊和会议论文集上发表了２０多篇论文，包括人工智能，演化计算，ＩＥＥＥ　演化计算交易，ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＩＣＡ，ＮＩＰＳ，ＩＪＣＡＩ，ＡＡＡＩ等。演化学习（　ＥＶＯＬＵＴＩＯＮＡＲＹ　ＬＥＡＲＮＩＮＧ　）应用演化算法来解决机器学习中的优化问题，并在许多应用中产生了令人满意的结果。

　　本书是由周志华教授、俞扬教授和钱超研究员三位共同完成，这里简单介绍一下三位：

　　周志华，现任南京大学计算机科学与技术系主任、南京大学计算机软件新技术国家重点实验室　常务副主任、机器学习与数据挖掘台达变频器研究所　（ＬＡＭＤＡ）　所长，校学术委员会委员。发表论文４０余篇，包括多篇ＡＲＴＩＦＩＣＩＡＬ　ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ、ＩＪＣＡＩ、ＡＡＡＩ、ＮＩＰＳ、ＫＤＤ等人工智能、机器学习和数据挖掘国际顶级期刊和顶级会议论文。２０１１年８月加入南京大学计算机科学与技术系、机器学习与数据挖掘研究所（ＬＡＭＤＡ）从事教学与科研工作。入选２０１８年ＩＥＥＥ　ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ　ＳＹＳＴＥＭＳ杂志评选的ＡＩ＇Ｓ　１０　ＴＯ　ＷＡＴＣＨ，获２０１８　ＰＡＫＤＤ　ＥＡＲＬＹ　ＣＡＲＥＥＲ　ＡＷＡＲＤ、２０１７年江苏省计算机学会青年科技奖。其中　ＥＶＯＬＵＴＩＯＮＡＲＹ　ＬＥＡＲＮＩＮＧ　网上很多翻译成：进化学习。本书将分成系列来介绍这些努力，共分为四个部分：

　　第一部分：简要向读者介绍演化学习并提供了一些预备知识；

　　第二部分：介绍演化算法中运行时间和近似性能分析的一般理论工具；

　　第三部分：提出许多关于演化优化中主要因素的理论发现，例如ＲＥＣＯＭＢＩＮＡＴＩＯＮ，　ＲＥＰＲＥＳＥＮＴＡＴＩＯＮ，　ＩＮＡＣＣＵＲＡＴＥ　ＦＩＴＮＥＳＳ　ＥＶＡＬＵＡＴＩＯＮ，　ＡＮＤ　ＰＯＰＵＬＡＴＩＯＮ；

　　第四部分：讨论了演化学习算法的发展，为几个代表性任务提供了可证明的理论保证。

　　曾获２０１３年全国优秀博士学位论文奖、２０１１年中国计算机学会优秀博士学位论文奖。他赢得了ＡＣＭ　ＧＥＣＣＯ　２０１１年度最佳论文奖（ＴＨＥＯＲＹ　ＴＲＡＣＫ）和ＩＤＥＡＬ　２０１６年度最佳论文奖。俞教授也很爽快，没过多久就给了肯定的答复。担任　中国计算机学会　常务理事、人工智能专业委员会主任，中国人工智能学会　常务理事，江苏省计算机学会副理事长，江苏省人工智能学会理事长，ＩＥＥＥ南京分部副主席。以后只能是个拼搏的中年人了。

　　主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘　等领域的研究工作。

　　中文仅供参考，若翻译有问题，还请指正，大家还是以英文为主。

　　回想起来在ＡＡＡＩ　２００６发表的第一篇做演化算法复杂度分析的论文，真是走运，其中一个审稿人一个字审稿意见都没写，直接打了满分。

　　同时，新智元在峰会现场权威发布若干　ＡＩ　白皮书，聚焦产业链的创新活跃，评述　ＡＩ　独角兽影响力，助力中国在世界级的　ＡＩ　竞争中实现超越。

　　看到最终成稿，收录了我们十几年努力的结果，感觉这么多年也没白做，现在从理论、算法、到应用效果都能打通，ＡＡＡＩ、ＩＪＣＡＩ、ＮＩＰＳ也都有发表了，尤其是ＮＩＰＳ　２０１７的工作，回答了一个长久以来演化计算领域面临的核心挑战：“有什么问题能证明是以往算法做不到而演化算法能做到的”。共同发起并主办了亚洲强化学习系列研讨会（ＡＷＲＬ）、中国演化计算与学习系列研讨会（ＥＣＯＬＥ），任人工智能领域国际顶级会议ＩＪＣＡＩ＇１８领域主席、ＩＣＰＲ＇１８领域主席、ＡＣＭＬ＇１７领域主席，任ＩＥＥＥ计算智能协会数据挖掘与大数据分析技术委员会委员、中国人工智能学会机器学习专委会委员、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，ＡＲＴＩＦＩＣＩＡＬ　ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ、ＩＪＣＡＩ、ＡＡＡＩ、ＫＤＤ、ＩＣＭＬ、ＮＩＰＳ、ＣＶＰＲ、ＩＣＣＶ等多个一流期刊的评审人和会议的程序委员。

　　钱超研究员个人信息节选自：

　　下面看看俞扬教授简单介绍该书的知乎原文＂致青春＂

　　正文（致青春）

　　最近与周老师、钱超一起完成了一本书。他还曾担任ＩＥＥＥ计算智能学会（ＣＩＳ）工作组“ＴＨＥＯＲＥＴＩＣＡＬ　ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮＳ　ＯＦ　ＢＩＯ－ＩＮＳＰＩＲＥＤ　ＣＯＭＰＵＴＡＴＩＯＮ”的主席。然而，由于演化优化的启发性特征，迄今为止的大多数结果都是经验性的，缺乏理论支持。

　　爱逛知乎的小编在２０１９年４月１３日，发现一直关注的俞扬教授发了一篇推文＂致青春＂，点进去一看，发现了”宝藏“！

　　许多机器学习任务涉及解决复杂的优化问题，例如处理不可微分，非连续和非唯一的目标函数；在某些情况下，甚至难以定义明确的目标函数。

　　周志华教授个人信息节选自：

　　俞扬，博士，南京大学副教授，博士生导师。

　　最近，为解决这个问题付出了相当大的努力。但我阅读了俞扬教授的原文，里面说是演化学习，所以这里为了统一，我还是标明演化学习。主持多项科研课题，出版《机器学习》（２０１６）与《ＥＮＳＥＭＢＬＥ　ＭＥＴＨＯＤＳ：　ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮＳ　ＡＮＤ　ＡＬＧＯＲＩ丹佛斯ＴＨＭＳ》（２０１２），在一流国际期刊和顶级国际会议发表论文百余篇，被引用三万余次。【新智元导读】近日，由周志华教授、俞扬教授和钱超研究员共同完成的新书——《ＥＶＯＬＵＴＩＯＮＡＲＹ　ＬＥＡＲＮＩＮＧ：　ＡＤＶＡＮＣＥＳ　ＩＮ　ＴＨＥＯＲＩＥＳ　ＡＮＤ　ＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ》正式上线！堪称“宝藏级”新书，速来收藏。即使是在演化计算领域里，对于搞应用的来说，理论太滞后，没有指导意义，甚至关注理论进展的人都很少。从２００５年硕士入学开始，抱着演化算法理论这个硬骨头开始啃。

　　我的数学基础并不好，在我同一届进入ＬＡＭＤＡ的同学中，毫无疑问是垫底，但也许优点是胆子大，周老师说这个方向重要，那就干。所以演化计算的论文要发在顶级会议上极其困难，而理论更甚，不仅要回答技术问题，还要回答诸如这个方向还有研究价值吗、这个理论怎么指导算法，之类的问题。经常担任ＮＩＰＳ、ＩＣＭＬ、ＡＡＡＩ、ＩＪＣＡＩ、ＫＤＤ等重要国际学术会议的领域主席。他的研究兴趣是人工智能伟肯变频器，演化计算和机器学习

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