7月13日，受计算机与通信学院赵付青教授邀请，陕西师范大学邵仲世博士为计算机与通信学院师生做了题为“学习策略驱动的智能调度算法”的学术报告。计算机与通信学院的部分老师和研究生、智能优化与调度团队全体成员参加了学术会议。

在学术报告中，邵仲世博士概述了智能优化算法的特点及优势，详细阐述了基于框架的学习策略、基于个体特征的学习策略、基于搜索操作的学习策略和一些新型的学习策略，进一步围绕具体的铝工业生产流程中的调度问题实例，梳理了一些典型学习策略在复杂调度问题中的应用，涉及了学习型超启发式调度算法、基于反馈学习策略超启发式调度算法、基于元Q学习的智能调度算法和基于元Q学习的多目标智能调度算法，分别从算法设计和问题分析的角度深入展开了讲解，并对未来的研究进行展望。

在讨论和交流环节，计算机与通信学院的师生和智能优化与调度团队的成员针对学习策略结合智能优化算法求解工业生产实际调度问题进行了提问和讨论，邵仲世博士对每位师生提出的问题进行了详细解答。整场报告内容丰富、学术价值高，现场的师生们均表示受到极大的启发，学术报告得到了师生们的一致好评。（撰稿：朱宁宁；审核：高国礼）

报告人简介：

邵仲世，博士，民盟盟员，中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员，2019年获南京航空航天大学软件工程专业博士学位，同年受聘于陕西师范大学计算机科学学院。主要研究领域为智能优化方法及复杂生产过程建模、调度与优化。先后主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后基金面上项目、陕西省自然科学基础研究计划项目等。2021年入选西安市科协青年人才托举计划。在IEEE TEVC、IEEE TETCI、IEEE TASE、KBS、SWEVO、ESWA、EAAI、COR、ASOC、EO等国际权威期刊发表论文40余篇，担任IEEE TEVC、IEEE TCYB、IEEE TASE、IEEE SMC、IEEE TPDS、IEEE TII等30余本国际期刊审稿人；曾获工信创新二等奖学奖和三等奖学奖、甘肃省自然科学三等奖、江苏省高等学校科学技术研究成果三等奖、南京航空航天大学“群星创新”奖、ACM南京分会优秀博士论文。