計算智能是受生物進化啟發的模擬智能，即智能是在生物的遺傳、變異、生長以及外部環境的自然選擇中產生的，適應度高的結構被保存下來，智能水平也隨之提高。一般來說，計算智能包括神經計算、模糊計算和進化計算三大部分。我們耳熟能詳的“神經網絡”、“深度學習”、“遷移學習”、“集成學習”以及“進化計算”等都是計算智能的子分支。
王晗丁的科研世界：數據驅動的進化優化
進化優化是一類借鑒了大自然中生物的進化操作，它一般包括基因編碼，種群初始化，交叉變異算子，經營保留機制等基本操作。與傳統的基于微積分的方法和窮舉方法等優化算法相比，它是一種具有高魯棒性和廣泛適用性的全局優化方法，具有自組織、自適應、自學習的特性，能夠不受問題性質的限制，有效地處理傳統優化算法難以解決的復雜問題。
進化優化算法雖然具有上述優勢，但其假設并沒有考慮實際問題函數評價的運算代價，這阻礙了進化優化算法的實際應用。比如，飛行器的設計中的函數評價是利用空氣動力學仿真進行的，通常一次仿真需要以小時為單位的運算時間，那么需要上千次函數評價的進化優化算法無法在有限時間內搜索到最優解。
王晗丁致力于研究的數據驅動的進化優化恰好弱化了這方面的假設，數據驅動的進化優化處于進化計算、機器學習和數據挖掘的交叉領域，其將實際問題函數評價看作數據，利用已有成熟的機器學習算法訓練得到近似的函數評價來輔助優化方法進行搜索，大大提高了傳統進化優化算法實用性。王晗丁以實際工程應用為導向，分別在大數據和小數據驅動的進化優化方法研究方面進行創新并取得了不俗的成績。
刻苦鉆研：在大數據與小數據中游刃有余
大數據時代背景下，需要處理的數據和信息量都在不斷的提高和增大，很多優化問題往往是大數據驅動的。如何利用進化優化方法高效解決這些大數據驅動的優化問題是一個具有現實應用意義的科學問題，在大數據驅動的優化問題的研究中，王晗丁要接受超高運算量的挑戰。經過刻苦深入的研究，王晗丁采用成熟的數據挖掘技術學習數據中更高層次的知識，并以此建立不同精度的代理模型加速進化優化算法，該方法僅利用一年的歷史急救病例數據即可搜索得到高效且經濟的最優急救系統，為蘇格蘭政府提供了參考。相關研究成果《Data-driven surrogate-assisted multiobjective evolutionary optimization of a trauma system》于2016年發表于計算智能領域國際頂級期刊《IEEE Trans. on Evolutionary Computation》，并入選IEEE Computational Intelligence Society當季Spotlight文章。
工程優化應用中，很多問題由于實驗或仿真的時間或資源代價高，均建模為小數據驅動的優化問題，但小數據驅動的優化問題卻要面對數據不足的困難，王晗丁將集成學習的成熟方法融入數據驅動的進化優化算法以提高優化效率，攻克了這一難題。針對有少量在線數據的問題，她采用主動學習的方法充分利用在線數據改善集成的代理模型質量，進而加速優化搜索；針對沒有在線數據的問題，采用bagging技術充分挖掘離線數據對于優化有用信息，使得算法能搜到相對滿意的解。這兩種方法都已經應用于機翼外形設計，在有限計算時間內搜索到具有更好空氣動力學特性的解。
揚名四海：國際學術兼職的科普“網紅”
在科研的修行之路上，王晗丁一直堅持開闊視野，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項目“Nature Inspired Computation and its Applications (NICaiA)”資助，遠赴英國伯明翰大學計算機系進行為期一年的學術交流訪問。這期間，王晗丁在高維多目標進化優化的研究方面多次獨樹一幟打破常規，提出了高效非支配排序方法-角排序(Corner Sort)、分別關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的指標PD，得到國內外同行的廣泛認可。雖然王晗丁在高維多目標進化優化研究方面有突出創新，但是出于對科學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后去英國薩里大學計算機進行三年的博士后研究工作，進而拓寬研究思路。在此期間，王晗丁在將科研興趣轉移到數據驅動的進化優化的理論和應用研究，并取得了重要成果。
目前，王晗丁已是國際計算智能研究領域非常活躍的年輕學者，擔任IEEE計算智能協會演化計算技術委員會主席，且兼職進化計算領域國際頂級期刊IEEE Computation Intelligence Magazine和模式識別國際期刊Complex & Intelligent Systems編委。曾擔任神經計算領域國際知名期刊Neurocomputing、IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence與IEEE Access客座編委 。此外，多次參與進化計算國際頂級會議的組織籌辦工作，包括連續多年組織GECCO研討會和CEC特別會議。由于出色的工作能力，王晗丁將兼職CEC2019研討會主席。
2016年的一個夜晚，身在海外的王晗丁讀到《百年孤獨》：“世界上正在發生不可思議的事情，咱們旁邊，就在河流對岸，已有許多各式各樣神奇的機器，可咱們仍在這兒像蠢驢一樣過日子”。她合上書長嘆一口氣，數據驅動的進化優化有那么良好的工業應用前景，可是國內卻鮮有人知，于是她心里生起了一個念頭——“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用提高生產力。就這樣，微信公眾號“Handing_Wang”就創辦了，兩年間，王晗丁獨自一人堅持更新了近150篇公眾號文章，內容包括多目標優化和數據驅動的優化的基本科普和前沿介紹，由于其內容通俗語言詼諧，圈粉無數，粉絲們親切的稱呼她“網紅丁”。
結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，因為她覺得回到祖國傳業授道解惑同樣是非常重要的事，她希望有更多年輕的學生加入計算智能的開拓研究中，為提高祖國科技實力添磚加瓦。
（文/西電新聞中心· 王 丹 田 臻 張 丹 馬晶晶）
陜公網安備61019002002681號
