香港文匯報訊 嶺南大學(xué)協(xié)理副校長（策略型研究）、利榮康計算智能學(xué)講座教授鄺得互，與國際科研團(tuán)隊合作撰寫的論文《利用學(xué)習(xí)提升演化算法效能的優(yōu)化研究》，突破性地提出在AI的傳統(tǒng)演化算法中，加入「學(xué)習(xí)」元素，使AI在複雜的情境下能夠更快、更準(zhǔn)確地尋找最佳解決方案，榮獲2026年度《IEEE進(jìn)化計算匯刊》傑出論文獎，於全球知名學(xué)術(shù)引文索引資料庫平臺 Web of Science的計算機科學(xué)及人工智能類別 204 份期刊中，排名第 11 位，成為該年度唯一獲獎的論文。

該獎項由電機電子工程師學(xué)會（IEEE）計算智能學(xué)會設(shè)立，該獲獎?wù)撐撵?2023 年發(fā)表。研究團(tuán)隊設(shè)計的新方法「以學(xué)習(xí)輔助的演化算法」，能讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從演化過程中的「成功經(jīng)驗」學(xué)習(xí)，觀察哪些方案比舊方案更好，並將這些經(jīng)驗記錄下來，供未來參考，使演化算法不再單靠「隨機變異」，而是能借助汲取過往經(jīng)驗來提高效率。

為驗證新方法的效能，研究團(tuán)隊曾在不同國際標(biāo)準(zhǔn)測試平臺進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，無論在處理單一目標(biāo)或同時要應(yīng)付多個目標(biāo)等複雜情境下，新方法（以學(xué)習(xí)輔助的演化算法）的整體表現(xiàn)均優(yōu)於傳統(tǒng)方法，有效提升效率和準(zhǔn)確度。在處理複雜問題時亦展現(xiàn)出更高效和準(zhǔn)確度。該創(chuàng)新方案於2023年屬於高度前瞻性的概念，隨著近年AI應(yīng)用迅速發(fā)展，有關(guān)概念正延伸至多個涉及複雜計算的潛在應(yīng)用，涵蓋交通規(guī)劃、智能製造、藥物研發(fā)及綠色能源等領(lǐng)域，具有廣泛的應(yīng)用潛力。

鄺得互表示：「全球社會和產(chǎn)業(yè)面臨越來越多需要快速計算和精確預(yù)測，但傳統(tǒng)的演化算法面對龐大數(shù)據(jù)或多目標(biāo)情境時，計算效率往往受到限制。研究團(tuán)隊提出的創(chuàng)新解決方案，旨在讓人工智能從過往經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，令演化演算法少走『冤枉路』，更快找到高質(zhì)素方案，並以更高效率解決難題。在科技迅速迭代的今天，這一理念已逐漸成為AI應(yīng)用的重要方法，成果令人振奮。這項國際殊榮不僅是對研究團(tuán)隊努力的肯定，更助力鞏固香港在AI研究方面的國際領(lǐng)先地位，為人類社會創(chuàng)造長遠(yuǎn)而積極的影響。」

《利用學(xué)習(xí)提升演化算法效能的優(yōu)化研究》由南開大學(xué)人工智能學(xué)院教授詹志輝和博士黎建宇、鄺得互，以及漢陽大學(xué)教授張軍共同撰寫。