The 17th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2016)大会日前在中国扬州召开，我院钱超副研究员团队的研究论文“A lower bound analysis of population-based evolutionary algorithms for pseudo-Boolean functions”获大会颁发的最佳论文奖（Best Paper Award）。
IDEAL 2016最佳论文奖证书
演化算法作为一类启发式随机优化算法，已取得许多成功应用。然而，演化算法自身蕴含的随机性和复杂性使得理论分析非常困难，其理论基础尚且薄弱。钱超等人的论文针对通用演化算法求解一大类布尔优化问题的性能进行了理论分析，首次得出了运行时间复杂度的下界，填补了通用演化算法基于问题类的时间复杂度分析的理论空白。
IDEAL是演化计算领域的重要国际会议，主要关注计算智能和智能数据分析领域最新的理论进展和成功应用。自1998年首次举办以来，至今已是第17届。IDEAL 2016于10月12日至10月14日在中国扬州召开，这是IDEAL历史上第2次在中国大陆举办。
（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）