2016年10月24-26日，第六届自然计算与应用国际研讨会（IWNICA2016）在中国科学技术大学召开。IWNICA旨在定期邀请演化计算、神经网络、机器学习等研究领域的国际著名专家做特邀报告，为国内相关领域学者提供一个良好的学习交流平台。
会议由中国科学技术大学计算机科学与技术学院陈欢欢教授担任大会主席，南方科技大学和英国伯明翰大学姚新教授担任大会荣誉主席，唐珂教授、李斌教授、李金龙副教授、Thomas Weise副教授担任大会程序主席。本次会议吸引了来自全国多个高校的近100余位师生参加。
本次会议邀请了美国罗德岛大学Haibo He教授（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems主编）、日本大阪府立大学Hisao Ishibuchi教授（IEEE Fellow）、德国莱比锡大学Martin Middendorf教授（IEEE Transactions on Evolutionary Computation副主编）、英国伯明翰大学Peter Tino教授（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems副主编、Nature子刊Scientific Report 副主编）、英国伯明翰大学姚新教授（IEEE计算智能学会前主席、IEEE Fellow、伯明翰大学首席教授、南方科技大学计算机系系主任）等五位计算智能和机器学习领域的国际权威专家。每位特邀专家都分别与参会者分享了两场精彩的专题报告。
Peter Tino教授在题为“Probabilistic Modelling in Machine Learning: topographic mapping”的报告中，对机器学习中的高斯模型、隐变量模型及其应用进行了详细介绍。此外，他还在题为“Machine Learning in the Model Space for Time Series Data (non-parametric case)”的报告中，对分类、在线核构造、单类学习等机器学习算法进行了详细介绍。
Martin Middendorf教授在题为“Ant Colony Optimization – An Introduction with a Focus on Population Based ACO”的报告中，对基于种群的蚁群算法进行了详细介绍。此外，他还在题为“3 Topics in Metaheuristics: Multiobjecive Optimization, Correlated Objecties and Visualization”的报告中，对多目标优化算法、关联目标以及可视化方面的工作进行了详细介绍。
Haibo He教授在题为“Big Data: An Imbalanced Learning Perspective”的报告中，对大数据、类别不平衡学习进行了详细介绍。此外，他还在题为“Toward Intelligent and Secure Cyber Physical Systems”的报告中，对计算智能、网络化物理系统及其应用进行了详细介绍。
Hisao Ishibuchi教授在题为“Introduction to Evolutionary Computation”的报告中，对演化计算、演化多目标优化和演化多目标优化中的评价指标进行了详细介绍。此外，他还在题为“Introduction to Evolutionary Multi-Objective and Many-Objective Optimization”的报告中对演化多目标优化和众目标优化的相关算法、理论基础进行了详细介绍。
姚新教授在题为“Global Optimization by Landscape Approximation and Evolutionary Search”的报告中，对将优化函数的Landscape近似方法和演化优化方法结合用于求解全局优化问题的算法、理论进行了详细介绍。此外，他还在题为“Large Scale Global Optimization Through Co-operative Co-evolution”的报告中，对基于协同演化的大规模全局优化的相关理论、算法进行了详细介绍。
本次会议得到了校国际合作与交流部（暨港澳台事务办公室）和IEEE CIS Hefei Chapter的支持。
（计算机学院、中国科大－伯明翰大学智能计算与应用联合研究所）
