近期，计算机信息工程学院“智能信息处理”团队周新宇博士课题组在智能优化算法领域取得重要进展。课题组针对多任务优化问题、单目标连续优化问题、以及混合变量优化问题开展了相关研究工作，分别提出了对应的智能优化算法进行高效求解，取得重要进展。

进展一：针对多任务优化问题，构建了基于个体适应度值的任务相似性矩阵来度量多任务之间的相似性，以自适应地调整任务之间的迁移强度。相关论文“Evolutionary Multi-Task Optimization with Adaptive Intensity of Knowledge Transfer”被智能计算领域的国际权威学术期刊《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》录用。论文第一作者为周新宇博士，其他合作者包括2021级研究生梅能、团队的钟茂生教授、以及团队带头人王明文教授。江西师范大学为唯一署名单位。

进展二：针对单目标连续优化问题，从个体层次的角度，设计了基于强化学习的自适应多邻域拓扑方式，相应算法还应用于求解压力容器设计等实际问题。相关论文“一种基于强化学习的自适应多邻域人工蜂群算法”被计算机领域的中文权威学术期刊《计算机学报》录用。论文第一作者为周新宇博士，其他合作者包括2020级本科生尹子悦、软件学院易玉根博士、以及西安电子科技大学高卫峰教授（国家级高层次人才）等。江西师范大学为第一署名单位。

进展三：针对混合变量优化问题，利用种群的协方差矩阵信息构建了问题的特征坐标系，同时设计了自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系，相应算法还应用于求解焊接梁设计问题，能取得目前已知最好解。相关论文“自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题”被计算机领域的中文权威学术期刊《计算机学报》录用。论文第一作者为周新宇博士，其他合作者包括吉林大学博士生黄君洪、以及武汉大学的王峰教授等。江西师范大学为第一署名单位。

周新宇博士简介：1987年生，博士，博士生导师，现任人工智能系主任。2014年博士毕业于武汉大学计算机软件与理论专业，2017年入选我校“青年英才计划”，2019年作为国家公派访问学者赴英国萨里大学访问一年，2021年入选我校首批“1125人才培育支持工程”。目前主要从事智能计算、人工智能等领域的研究工作，主持了3项国家自然科学基金、3项江西省自然科学基金；以第一作者和通讯作者发表了论文40余篇，含中国计算机学会CCF推荐的期刊和会议论文20余篇，1篇中文期刊论文被评为“F5000——中国精品科技期刊顶尖学术论文”，2篇国际学术会议论文获“最佳论文奖”、2篇中文期刊论文被评为“三高论文”。担任了CSCD核心期刊《系统仿真学报》青年编委、江西省计算机学会智能计算专委会秘书长、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员等。指导的硕士学位论文被评为江西省优秀硕士学位论文，指导的本科毕业论文被评为江西师范大学“十佳毕业论文”，指导学生获全国“挑战杯”大赛“黑科技”专项赛三等奖等。