邝得互教授优化AI效能研究 荣获2026年度《IEEE进化计算汇刊》杰出论文奖

岭南大学（岭大）协理副校长（策略型研究）、研究生院院长、利荣康计算智能学讲座教授邝得互教授，与国际科研团队合作撰写的论文《利用学习提升演化算法效能的优化研究》，荣获2026年度《IEEE进化计算汇刊》杰出论文奖（2026 IEEE Transactions on Evolutionary Computation Outstanding Paper Award），成为该年度唯一获奖的论文。该奖项由电机电子工程师学会（IEEE）计算智能学会设立，而该期刊于全球知名学术引文索引资料库平台 Web of Science的计算机科学及人工智能类别 204 份期刊中，排名第 11 位，充分肯定邝教授在演化计算与AI领域的领先地位。

该获奖论文于 2023 年发表，突破性地提出在AI的传统演化算法中，加入「学习」元素，使AI在复杂的情境下能够更快、更准确地寻找最佳解决方案。研究团队设计的新方法⸺「以学习辅助的演化算法」，能让人工神经网络从演化过程中的「成功经验」学习，观察哪些方案比旧方案更好，并将这些经验记录下来，供未来参考，使演化算法不再单靠「随机变异」，而是能借助汲取过往经验来提高效率。

有关研究全文内容，请浏览：Learning-Aided Evolution for Optimization | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore。