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报告题目：数据驱动优化与模型发现方法及其在复杂工程问题中的应用

报告人：李帆 副教授

报告时间：2026年4月13日9:30-11:30

报告地点：爱情岛论坛 504

邀请人：程航

邀请单位：爱情岛论坛

报告内容简介：

在高精度仿真、复杂系统设计及实验驱动优化研究中，单次设计方案评估通常需要花费高昂的时间与计算成本，使得传统优化方法在性能与效率方面面临严峻挑战。数据驱动方法通过构建代理模型与高效学习策略，为解决此类昂贵优化问题提供了有效的技术路径。本报告围绕数据驱动方法在优化与模型构建中的研究进展展开，内容主要分为两个部分。第一部分聚焦数据驱动优化算法研究。将介绍我们在单目标与多目标昂贵优化、多可信度优化等方向的研究进展，重点讨论如何通过代理模型、采样策略与不确定性建模提升优化效率并降低计算成本。相关方法已在船舶设计、飞行器优化、电网调度、超参数优化及生物序列分析等多个领域得到应用验证，体现出良好的通用性与工程价值。第二部分聚焦工程应用中的数据驱动模型构建与自动模型发现。将介绍我们在复杂工程与科学问题中开展的模型构建工作，包括面向生物信息学与汽车安全预测的自动模型发现方法，展示数据驱动技术在复杂系统建模与性能预测中的应用潜力。最后，报告将对上述研究工作进行总结，并讨论未来可能的研究方向。

报告人简介：

李帆，中南大学机电工程学院特聘副教授，国家级青年储备人才（获得2024年教育部海外博后引才专项），博士毕业于华中科技大学机械工程专业，师从沈卫明院士与高亮副校长。主要研究方向数据驱动建模与智能优化、多可信度优化、贝叶斯优化及其在汽车安全预测、机器人系统辨识、生物信息等领域的应用。近年来，在国际权威期刊和会议上发表学术论文23篇（含ESI高被引论文1篇），授权发明专利1项，中国专利优秀奖1项。相关研究成果发表在ACM Computing Surveys、Nucleic Acids Research、IEEE Transactions on Cybernetics、Swarm and Evolutionary Computation等权威期刊，和AAAI 26 (CCF A)，IEEE World Congress on Computational Intelligence，IEEE Congress on Evolutionary Computation，ASME/BATH Symposium on Fluid Power & Motion Control等顶级会议。