港嶺大鄺得互教授優化AI效能獲《IEEE進化計算匯刊》杰出論文獎

嶺南大學（嶺大）協理副校長（策略型研究）鄺得互教授

人工智能（AI）研究領域頂尖學者、嶺南大學（嶺大）協理副校長（策略型研究）、研究生院院長、利榮康計算智能學講座教授鄺得互教授，與國際科研團隊合作撰寫的論文《利用學習提升演化算法效能的優化研究》（Learning-Aided Evolution for Optimization），榮獲2026年度《IEEE進化計算匯刊》杰出論文獎（2026 IEEE Transactions on Evolutionary Computation Outstanding Paper Award），成為該年度唯一獲獎的論文。該獎項由電機電子工程師學會（IEEE）計算智能學會設立，而該期刊于全球知名學術引文索引資料庫平臺Web of Science的計算機科學及人工智能類別204份期刊中，排名第11位，充分肯定鄺教授在演化計算與AI領域的領先地位。

該獲獎論文于2023年發表，突破性地提出在AI的傳統演化算法中，加入「學習」元素，使AI在復雜的情境下能夠更快、更準確地尋找最佳解決方案。研究團隊設計的新方法?「以學習輔助的演化算法」，能讓人工神經網絡從演化過程中的「成功經驗」學習，觀察哪些方案比舊方案更好，并將這些經驗記錄下來，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驗來提高效率。

為驗證新方法的效能，研究團隊曾在不同國際標準測試平臺進行比較。結果顯示，無論在處理單一目標或同時要應付多個目標等復雜情境下，新方法（以學習輔助的演化算法）的整體表現均優于傳統方法，有效提升效率和準確度。在處理復雜問題時亦展現出更高效和準確度。該創新方案于2023年屬于高度前瞻性的概念，隨著近年AI應用迅速發展，有關概念正延伸至多個涉及復雜計算的潛在應用，涵蓋交通規劃、智能制造、藥物研發及綠色能源等領域，具有廣泛的應用潛力。

鄺得互教授表示：「全球社會和產業面臨越來越多需要快速計算和精確預測，但傳統的演化算法面對龐大數據或多目標情境時，計算效率往往受到限制。研究團隊提出的創新解決方案，旨在讓人工智能從過往經驗中學習，令演化演算法少走『冤枉路』，更快找到高質素方案，并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隊努力的肯定，更助力鞏固香港在AI研究方面的國際領先地位，為人類社會創造長遠而積極的影響?！?/p>

《利用學習提升演化算法效能的優化研究》由南開大學人工智能學院詹志輝教授和黎建宇博士、嶺南大學鄺得互教授，以及漢陽大學張軍教授共同撰寫。