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An Effective Modeling Approach for Complex Systems Based on Transfer Learning and Simulation Technology(一種基于遷移學習與仿真技術的復雜系統有效建模方法)

時間:2024-06-17 09:53    來源:     閱讀:

光華講壇——社會名流與企業家論壇第6577

主題: An Effective Modeling Approach for Complex Systems Based on Transfer Learning and Simulation Technology(一種基于遷移學習與仿真技術的復雜系統有效建模方法)

主講人: 喬治梅森大學 Chun-Hung Chen

主持人: 管理科學與工程學院 肖輝

時間:6月17日 9:00-12:00

地點通博樓D-301

主辦單位:管理科學與工程學 科研處

主講人簡介:

Chun-Hung Chen教授畢業于美國哈佛大學,現任喬治梅森大學系統工程與運籌學系教授、IEEE Fellow。 陳教授長期從事仿真領域的相關研究工作并做出突出貢獻,先后出版學術專著2本,其中包括暢銷書Stochastic Simulation Optimization: An Optimal Computing Budget Allocation,并曾擔任多個國際SCI期刊編輯或編委,如: IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, IISE Transactions, Asia-Pacific Journal of Operational Research以及 Journal of Simulation Modeling Practice and Theory等。

內容簡介:

現代新興工業技術的涌現以及社會生產力的提升,使得復雜系統具有內部結構高度復雜化和系統狀態高度隨機化的顯著特點,傳統數學解析方法已難以滿足對復雜系統進行準確建模的需求,這對復雜系統的評估與優化帶來巨大挑戰。仿真建模技術是復雜系統理想的建模工具之一,然而系統的高度復雜性使得快速仿真建模變得異常困難、系統的高度復雜性給仿真建模的精度保障帶來了嚴峻的考驗,仿真方法在建模與評估復雜系統時也面臨重要挑戰。現今,海量的復雜系統多源數據,為遷移學習方法與系統仿真方法深度融合提供了嶄新的契機。本次演講將介紹一種數據驅動的復雜系統仿真方法,該方法利用遷移學習等技術,從豐富的系統多源數據中有效識別系統關鍵信息,精準提取各類數據間潛在的相互關聯機制,將其有機融入復雜系統仿真模型中,以有效克服復雜系統建模的諸多難點,實現復雜系統的高質量評估與分析。



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