应现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室武通海教授的邀请，澳大利亚新南威尔士大学郭毅明博士来我院开展短期合作研究工作，于2020年1月5日创新港高端装备研究所2-2057,做出题为“元启发式算法—粒子群优化算法”的学术讲座。

学者简介：

 郭毅明博士（Dr Ngai Ming Kwok）于2007年从悉尼科技大学获博士学位。现为新南威尔士大学讲师，并且是西安交通大学机械工程学院联合培养博士生的外方合作导师，在新南威尔士大学负责指导过我院2名联合培养博士生。郭博士曾为英国工程技术学会会员及特许工程师（1996-2015），美国电气电子工程师学会会员（2010-2015）。研究领域包括：智能计算、图像处理、非线性建模、智能控制等。同时，长期从事智能计算和图像处理方面的研究，在国际知名杂志及会议发表论文170余篇，被引用超过2500次。

报告简介:

    优化算法是应用数学的一个分支。几乎在工程和科学中的每个问题都可以归纳为优化或搜索问题。元启发算法是一类智能的自学习算法，其中粒子群优化算法是基于进化出种群或成群的个体（称为粒子）从而搜索到最优解。由于其算法更新是一个离散时间处理过程 ，从差分方程的角度可以对算法进行分析和改良。这报告包含我们从一阶和二阶差分方程的出发点上，开发了二阶振荡式例子群算法和一阶差分式例子群算法。提高了算法的有效性效率。