武汉科技大学人工智能与演化计算实验室许志伟课题组参加IEEE CEC 2025 2025年IEEE 进化计算大会（IEEE Congress on Evolutionary Computation, IEEE CEC）于2025年6月8-12日于中国浙江杭州举行，作为进化计算领域的国际顶级会议之一，CEC汇聚了全球众多专家学者，共同探讨智能优化与演化算法的最新研究成果与发展趋势。武汉科技大学人工智

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此外，课题组还在会场期间参与了多个分论坛的研讨活动，就膜计算如何与神经网络、能量优化系统、群体智能方法等深度融合，拓展应用场景进行了富有前瞻性的学术对话。主办，汇聚了来自中、美、加、法等国家，以及国内30余所高校和科研机构的100余位专家学者，就膜计算、人工智能与电力系统的前沿议题展开深入交流。邀请参会，与膜计算领域内的专家学者进行了深入的学术互动，展示了课题组在生物启发计算、膜计算模型及多目标优

大会吸引了来自清华大学、东南大学、华中科技大学、华南理工大学等百余所高校、科研院所及企业的近700位专家学者，共同围绕智能优化与调度的理论前沿与工程应用展开深入交流。课题组成员围绕多目标优化算法设计、群体智能调度方法、复杂系统建模与进化策略融合等方向，积极参与分论坛汇报与交流，深入探讨了优化方法在工业调度、智慧物流、能源系统等领域的应用前景。未来，许志伟课题组将继续聚焦智能优化与演化计算的交叉融合

此外，课题组还在会场期间参与了多个分论坛的研讨活动，就膜计算如何与神经网络、能量优化系统、群体智能方法等深度融合，拓展应用场景进行了富有前瞻性的学术对话。主办，汇聚了来自中、美、加、法等国家，以及国内30余所高校和科研机构的100余位专家学者，就膜计算、人工智能与电力系统的前沿议题展开深入交流。邀请参会，与膜计算领域内的专家学者进行了深入的学术互动，展示了课题组在生物启发计算、膜计算模型及多目标优

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差分进化算法最具有特色的是它的自适应变异操作，在演化的初期阶段，因为种群中个体的差异较大，因此用来作为变异扰动的差向量也较大，个体的扰动就较大，有利于算法的全局搜索；随着演化的进行，当算法趋于收敛的时候，种群中个体的差异随之较小，因此用来变异扰动的差向量也随之自适应地变小，较小的扰动有利于局部搜索。正是由于这种简单又独具特色的变异操作有效地平衡了差分演化算法的全局搜索能力和局部搜索能力。