計(jì)算智能是受生物進(jìn)化啟發(fā)的模擬智能，即智能是在生物的遺傳、變異、生長以及外部環(huán)境的自然選擇中產(chǎn)生的，適應(yīng)度高的結(jié)構(gòu)被保存下來，智能水平也隨之提高。一般來說，計(jì)算智能包括神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算三大部分。我們耳熟能詳?shù)摹吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“深度學(xué)習(xí)”、“遷移學(xué)習(xí)”、“集成學(xué)習(xí)”以及“進(jìn)化計(jì)算”等都是計(jì)算智能的子分支。
王晗丁的科研世界：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化優(yōu)化
進(jìn)化優(yōu)化是一類借鑒了大自然中生物的進(jìn)化操作，它一般包括基因編碼，種群初始化，交叉變異算子，經(jīng)營保留機(jī)制等基本操作。與傳統(tǒng)的基于微積分的方法和窮舉方法等優(yōu)化算法相比，它是一種具有高魯棒性和廣泛適用性的全局優(yōu)化方法，具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的特性，能夠不受問題性質(zhì)的限制，有效地處理傳統(tǒng)優(yōu)化算法難以解決的復(fù)雜問題。
進(jìn)化優(yōu)化算法雖然具有上述優(yōu)勢，但其假設(shè)并沒有考慮實(shí)際問題函數(shù)評價(jià)的運(yùn)算代價(jià)，這阻礙了進(jìn)化優(yōu)化算法的實(shí)際應(yīng)用。比如，飛行器的設(shè)計(jì)中的函數(shù)評價(jià)是利用空氣動(dòng)力學(xué)仿真進(jìn)行的，通常一次仿真需要以小時(shí)為單位的運(yùn)算時(shí)間，那么需要上千次函數(shù)評價(jià)的進(jìn)化優(yōu)化算法無法在有限時(shí)間內(nèi)搜索到最優(yōu)解。
王晗丁致力于研究的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化優(yōu)化恰好弱化了這方面的假設(shè)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化優(yōu)化處于進(jìn)化計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的交叉領(lǐng)域，其將實(shí)際問題函數(shù)評價(jià)看作數(shù)據(jù)，利用已有成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練得到近似的函數(shù)評價(jià)來輔助優(yōu)化方法進(jìn)行搜索，大大提高了傳統(tǒng)進(jìn)化優(yōu)化算法實(shí)用性。王晗丁以實(shí)際工程應(yīng)用為導(dǎo)向，分別在大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化優(yōu)化方法研究方面進(jìn)行創(chuàng)新并取得了不俗的成績。
刻苦鉆研：在大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)中游刃有余
大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，需要處理的數(shù)據(jù)和信息量都在不斷的提高和增大，很多優(yōu)化問題往往是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。如何利用進(jìn)化優(yōu)化方法高效解決這些大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化問題是一個(gè)具有現(xiàn)實(shí)應(yīng)用意義的科學(xué)問題，在大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化問題的研究中，王晗丁要接受超高運(yùn)算量的挑戰(zhàn)。經(jīng)過刻苦深入的研究，王晗丁采用成熟的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中更高層次的知識，并以此建立不同精度的代理模型加速進(jìn)化優(yōu)化算法，該方法僅利用一年的歷史急救病例數(shù)據(jù)即可搜索得到高效且經(jīng)濟(jì)的最優(yōu)急救系統(tǒng)，為蘇格蘭政府提供了參考。相關(guān)研究成果《Data-driven surrogate-assisted multiobjective evolutionary optimization of a trauma system》于2016年發(fā)表于計(jì)算智能領(lǐng)域國際頂級期刊《IEEE Trans. on Evolutionary Computation》，并入選IEEE Computational Intelligence Society當(dāng)季Spotlight文章。
工程優(yōu)化應(yīng)用中，很多問題由于實(shí)驗(yàn)或仿真的時(shí)間或資源代價(jià)高，均建模為小數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化問題，但小數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化問題卻要面對數(shù)據(jù)不足的困難，王晗丁將集成學(xué)習(xí)的成熟方法融入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化優(yōu)化算法以提高優(yōu)化效率，攻克了這一難題。針對有少量在線數(shù)據(jù)的問題，她采用主動(dòng)學(xué)習(xí)的方法充分利用在線數(shù)據(jù)改善集成的代理模型質(zhì)量，進(jìn)而加速優(yōu)化搜索；針對沒有在線數(shù)據(jù)的問題，采用bagging技術(shù)充分挖掘離線數(shù)據(jù)對于優(yōu)化有用信息，使得算法能搜到相對滿意的解。這兩種方法都已經(jīng)應(yīng)用于機(jī)翼外形設(shè)計(jì)，在有限計(jì)算時(shí)間內(nèi)搜索到具有更好空氣動(dòng)力學(xué)特性的解。
揚(yáng)名四海：國際學(xué)術(shù)兼職的科普“網(wǎng)紅”
在科研的修行之路上，王晗丁一直堅(jiān)持開闊視野，緊跟國際前沿，2012年，本科直博第二年的王晗丁獲得歐盟FP7 IRSES項(xiàng)目“Nature Inspired Computation and its Applications (NICaiA)”資助，遠(yuǎn)赴英國伯明翰大學(xué)計(jì)算機(jī)系進(jìn)行為期一年的學(xué)術(shù)交流訪問。這期間，王晗丁在高維多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化的研究方面多次獨(dú)樹一幟打破常規(guī)，提出了高效非支配排序方法-角排序(Corner Sort)、分別關(guān)注收斂性和多樣性的雙檔案算法（Two_Arch2）和基于生物物種多樣性定義的啟發(fā)的指標(biāo)PD，得到國內(nèi)外同行的廣泛認(rèn)可。雖然王晗丁在高維多目標(biāo)進(jìn)化優(yōu)化研究方面有突出創(chuàng)新，但是出于對科學(xué)研究的熱愛和更深層次的精神追求她毅然決然的選擇在博士畢業(yè)后去英國薩里大學(xué)計(jì)算機(jī)進(jìn)行三年的博士后研究工作，進(jìn)而拓寬研究思路。在此期間，王晗丁在將科研興趣轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化優(yōu)化的理論和應(yīng)用研究，并取得了重要成果。
目前，王晗丁已是國際計(jì)算智能研究領(lǐng)域非?；钴S的年輕學(xué)者，擔(dān)任IEEE計(jì)算智能協(xié)會(huì)演化計(jì)算技術(shù)委員會(huì)主席，且兼職進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域國際頂級期刊IEEE Computation Intelligence Magazine和模式識別國際期刊Complex & Intelligent Systems編委。曾擔(dān)任神經(jīng)計(jì)算領(lǐng)域國際知名期刊Neurocomputing、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence與IEEE Access客座編委 。此外，多次參與進(jìn)化計(jì)算國際頂級會(huì)議的組織籌辦工作，包括連續(xù)多年組織GECCO研討會(huì)和CEC特別會(huì)議。由于出色的工作能力，王晗丁將兼職CEC2019研討會(huì)主席。
2016年的一個(gè)夜晚，身在海外的王晗丁讀到《百年孤獨(dú)》：“世界上正在發(fā)生不可思議的事情，咱們旁邊，就在河流對岸，已有許多各式各樣神奇的機(jī)器，可咱們?nèi)栽谶@兒像蠢驢一樣過日子”。她合上書長嘆一口氣，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的進(jìn)化優(yōu)化有那么良好的工業(yè)應(yīng)用前景，可是國內(nèi)卻鮮有人知，于是她心里生起了一個(gè)念頭——“辦微信公眾號，做白話有趣的科普”，畢竟所有科研的最終目的是垂直應(yīng)用提高生產(chǎn)力。就這樣，微信公眾號“Handing_Wang”就創(chuàng)辦了，兩年間，王晗丁獨(dú)自一人堅(jiān)持更新了近150篇公眾號文章，內(nèi)容包括多目標(biāo)優(yōu)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化的基本科普和前沿介紹，由于其內(nèi)容通俗語言詼諧，圈粉無數(shù)，粉絲們親切的稱呼她“網(wǎng)紅丁”。
結(jié)束了博士后的研究工作后，王晗丁選擇重回母校成為一名年輕教授，因?yàn)樗X得回到祖國傳業(yè)授道解惑同樣是非常重要的事，她希望有更多年輕的學(xué)生加入計(jì)算智能的開拓研究中，為提高祖國科技實(shí)力添磚加瓦。
（文/西電新聞中心· 王 丹 田 臻 張 丹 馬晶晶）
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