进化算法和智能控制国际学术研讨会（ISEAIC 2025）
重要信息
会议官网：www.icaace.net
会议时间：2025年3月21-23日
会议地点：中国-上海
简介
2025进化算法和智能控制国际学术研究会议（ISEAIC 2025）是2025第八届先进算法与控制工程国际学术会议（ICAACE 2025）分会场，将于2025年3月21-23日在中国-上海举行。ICAACE 2025旨在为从事“先进算法”与“控制工程”研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者，企业界人士及其他相关人员参会交流。本次国际研讨会（ISEAIC 2025)旨在汇聚来自学术界和工业界的研究人员和专家，共同探讨进化算法与智能控制领域的最新研究进展、技术应用及未来发展方向。
主题
| Track Ⅰ: 进化算法 | Track Ⅱ: 智能控制 | Track Ⅲ: 人工智能 |
|---|---|---|
| 遗传算法 遗传编程 基于进化策略的自适应优化 多目标优化中的进化算法 免疫算法 智能体系统 进化计算与机器学习 微分进化 进化策略 粒子群优化 生物启发算法 自然启发算法 | 自适应控制 自调整控制 模糊控制 强化学习 分布式控制 自主控制 非线性控制 鲁棒控制 网络控制系统 智能交通控制 智能机器人控制 模型预测控制（MPC） | 机器学习 数据挖掘 机器感知 虚拟现实 自然语言处理 神经网络 深度学习 计算机视觉 图像处理 |
进化算法
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定义 ：进化算法是一类基于自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，它模拟了生物进化过程中的繁殖、变异、竞争和选择等现象，用于解决各种复杂的优化问题。
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主要类型 * 遗传算法 ：是进化算法中最典型的一种，它将问题的解表示为染色体（通常是一串二进制或实数编码），通过选择、交叉和变异等遗传操作，不断生成新的种群，逐步逼近最优解。
- 进化策略 ：主要用于连续空间的优化问题，强调个体的变异和选择操作，通常使用正态分布等方式进行变异，以搜索最优解。
- 进化规划 ：侧重于对个体的行为进行进化，通过对个体的预测和选择，使种群朝着适应环境的方向进化。
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特点 * 全局搜索能力强 ：能够在整个解空间中进行搜索，不容易陷入局部最优解，适用于解决复杂的非线性、多峰优化问题。
- 不需要问题的梯度信息 ：对于一些难以求导或导数不存在的问题，进化算法可以通过模拟进化过程来寻找最优解，具有很强的通用性。
- 并行性 ：可以同时处理多个解，即种群中的多个个体，能够在较短的时间内搜索到较优的解，适合并行计算。
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应用领域 * 工程优化 ：在机械设计、电子电路设计、建筑结构设计等领域，用于优化设计参数，提高产品性能和质量。
- 生产调度 ：如车间生产调度、物流配送调度等，帮助企业合理安排生产和物流资源，提高生产效率和降低成本。
- 机器学习 ：用于优化神经网络的结构和参数、特征选择等，提高机器学习模型的性能。
智能控制
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定义 ：智能控制是一门交叉学科，它将人工智能、自动控制、计算机科学等多学科的理论和技术相结合，旨在设计出具有智能行为的控制系统，使系统能够自主地适应环境变化、学习和优化控制策略，以实现复杂的控制任务。
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主要技术 * 模糊控制 ：利用模糊数学的理论和方法，将人类的模糊语言和经验转化为计算机可处理的模糊规则，通过模糊推理和决策来实现对系统的控制，适用于难以建立精确数学模型的复杂系统。
- 神经网络控制 ：基于人工神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，通过训练神经网络来逼近系统的动态特性，实现对系统的控制，能够处理复杂的非线性、时变系统。
- 专家系统控制 ：将领域专家的知识和经验以规则的形式存储在知识库中，通过推理机根据系统的当前状态和输入信息，运用知识库中的规则进行推理和决策，实现对系统的控制。
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特点 * 自适应性 ：能够根据环境的变化和系统的运行状态，自动调整控制策略和参数，以保持良好的控制性能。
- 学习能力 ：可以通过学习和积累经验，不断优化控制行为，提高控制效果，适应不同的任务和环境。
- 鲁棒性强 ：对于系统的不确定性、干扰和模型误差等具有较强的容忍能力，能够在复杂和恶劣的条件下稳定运行。
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应用领域 * 工业自动化 ：如化工过程控制、电力系统控制、机器人控制等，提高生产过程的自动化水平和生产效率，保证产品质量和生产安全。
- 交通运输 ：在智能交通系统中，用于交通流量控制、自动驾驶等，提高交通运输的效率和安全性。
- 航空航天 ：在飞行器的姿态控制、导航与制导等方面发挥着重要作用，确保飞行器在复杂的飞行环境下能够准确地完成任务。