10月27日，由中国仿真学会和常州大学信息数理学院共同主办的"2018年数据驱动--智能制造与调度常州研讨会"在信息数理学院报告厅举行。来自清华大学、华中科技大学、国防科技大学、南京工业大学、南京林业大学、中国地质大学（武汉）、常州大学等高校的80余名专家、学者、研究生参加了本次研讨会。

常州大学信息数理学院党委书记徐明华教授主持了研讨会开幕式，常州大学副校长徐守坤教授在开幕式上致欢迎辞。徐守坤副校长对各位专家的到来表示热烈的欢迎，并简要介绍了常州大学的发展历程和突出成绩，希望与会人员积极交流、深入探讨，推动常州大学大数据与智能制造等相关学科的发展。研讨会由常州大学信息数理学院副院长邹凌教授主持。

报告1

题目：数据驱动的智能工程优化调度。

清华大学王凌教授围绕工程优化调度的复杂性，分析基于数据驱动的智能优化的必要性，介绍智能优化的原理、步骤以及集成智能优化的框架与核心环节，从系统论、信息论、控制论角度阐述若干关键问题，并介绍智能优化理论、智能约束优化和智能调度方面的若干代表性研究工作。

报告2

题目：壳-填充结构的参数化水平集拓扑优化方法。

华中科技大学高亮教授针对壳-填充结构这种增材制造领域的常见结构，讨论了如何用拓扑优化的方法来设计壳-填充结构。水平集方法是一种重要的拓扑优化方法。高亮教授简要介绍了参数化水平集方法，并将其用于壳-填充结构的设计，包括单尺度的设计和多尺度设计两种情形。

报告3

题目：学习型智能优化方法及应用。

国防科技大学邢立宁研究员在分析学习型智能优化方法研究背景和动机的基础上，比较古典搜索方法、启发式搜索方法和学习型智能优化方法在搜索机制和启发机制方面的不同，构建面向复杂优化问题的智能优化新机制，设计并实现求解复杂优化问题的新型智能优化算法。提出学习型智能化方法的相关应用及展望，总结给出智能优化作用是巨大的、知识和算法结合起来是发展的趋势、未来应注重对算法的混合等结论。

报告4

题目：带有竞争关系的双代理流水车间调度问题研究。

南京林业大学白丹宇教授介绍了竞争双代理流水线作业调度问题的研究背景，首先基于双代理单机最优算法，设计了求解双代理流水车间的启发式算法，分析了该启发式的最坏性能比并证明了渐近最优性；在此基础上设计了分支定界算法，通过与cplex软件的对比验证了算法的有效性。

       本次研讨会由中国仿真学会和常州大学共同主办，常州大学信息数理学院邹凌副院长具体负责。常州大学信息数理学院姜忠义副教授为本次会议的召开做了大量工作。参加会议的代表一致认为此次研讨会，专家报告精彩纷呈，涉及最优化、智能算法、智能制造、智能调度等相关领域。既有基础的智能优化理论，又包含智能优化方法在工业制造领域的实际应用，信息量大、内容新颖，学术交流讨论热烈，组织接待工作令人满意，会议开得非常成功。全体代表对会议组织老师和同学们的辛勤劳动表示衷心感谢！会后专家们到常州相关制造企业进行了参观考察与交流。

附：与会代表合影