讲座题目： Graph neural networks for combinatorial optimization
讲座嘉宾：金耀初，西湖大学
讲座时间：2023年10月31号周二，下午14:00-15:00
讲座地点：腾讯会议298 213 201
内容摘要： Graph neural networks have been found successful in solving combinatorial optimization problems. This talk starts with a simple example of solving the travelling salesman problem (TSP) using graph neural networks. Then, we propose an edge-aware graph autoencoder framework for solving TSP by learning on scale-imbalanced data. Finally, we showcase how a graph neural network with negative message passing can be trained using unsupervised training for solving graph coloring problems. We conclude the talk with a summary and discussion of future work.
讲座嘉宾简介：
金耀初教授于1988年、1991年和1996年分别获得浙江大学的学士、硕士和博士学位，并于2001年在德国波鸿鲁尔大学获得工学博士学位。
他于2023年10月加入中国杭州的西湖大学，担任人工智能领域的讲席教授，领导可信赖和通用人工智能实验室。曾于2021年至2023年担任德国比勒费尔德大学技术学院的亚历山大·冯·洪堡人工智能教席教授，并曾任英国萨里大学计算机科学系“计算智能”杰出讲席教授。还曾担任芬兰国家技术创新局“芬兰杰出教授”、 东北大学“长江特聘教授”以及澳大利亚悉尼科技大学的“杰出访问学者”。主要研究兴趣包括多目标和数据驱动的进化优化、进化多目标学习、可信赖人工智能和演化发育人工智能。
金教授目前担任IEEE计算智能学会候任主席，并担任《复杂与智能系统》的主编。他连续四年（2019年至2022年）入选Clarivate “全球高被引科学家”。欧洲科学院的院士和IEEE Fellow。
欢迎广大师生参加！
物流科学与工程研究院
