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导语

外卖派送、物流规划、垃圾回收到机器人调度，本质上都离不开路径优化这类组合优化问题。面对规模大、约束多、变化快的现实场景，计算智能已成为主流工具，其中进化计算等群体智能方法擅长全局搜索，强化学习等个体智能方法更适合从交互中学策略。本报告将对比两类方法在路径优化中的优势与局限，梳理典型算法的设计思路与关键科学问题，并进一步讨论两者融合以兼顾求解质量与适应性的可能路径。

内容简介

路径优化问题是一类典型的组合优化问题，例如旅行商问题，车辆路径问题，机器人任务分配与调度问题，在现实生活中拥有很多典型的应用，例如外卖派送、物流规划、垃圾回收等。计算智能方法，特别是基于群体智能的进化计算方法和基于个体智能的强化学习方法，目前已经成为解决此类问题的主流。本报告将探讨两种不同的计算智能方法在求解路径优化问题时的优劣势，相关算法的设计思路，以及主要关注的科学问题。最后探讨两种方法相结合的可能性。

分享大纲

内容1：算法与问题相关概念及边界定义

内容1.1：算法相关概念介绍，优化vs学习，进化计算、强化学习、元启发、超启发

内容1.2：问题相关概念介绍，静态vs动态，TSP、VRP、MRTA

内容2：进化计算求解路径优化问题研究

内容2.1：蚁群优化算法求解电动车路径优化问题

内容2.2：粒子群优化算法求解多机器人任务分配与调度问题

内容2.3：遗传规划算法求解动态不确定性路径优化问题

内容3：深度强化学习求解路径优化问题研究

内容3.1：基本的深度强化学习求解路径优化问题框架

内容3.2：增强所训练模型的跨规模与跨分布泛化能力

内容3.3：增强所训练模型的跨问题泛化能力

内容4：群体智能与强化学习结合的协同范式

内容4.1：多种范式的可能性

内容4.2：双向协同的进化强化学习

内容4.3：总结与展望

核心概念

  • 路径优化 Path Optimization

  • 组合优化 Combinatorial Optimization

  • 旅行商问题 TSP

  • 车辆路径问题 VRP

  • 机器人任务分配与调度 Robot Task Allocation and Scheduling

  • 进化计算 Evolutionary Computation

  • 强化学习 Reinforcement Learning

  • 计算智能融合 Hybrid Computational Intelligence

主讲人介绍

主讲人：贾亚晖，华南理工大学未来技术学院副教授，博导，广东省珠江人才引进团队骨干，IEEE CIS Taskforce on Evolutionary Scheduling and Combinatorial Optimization组长，CCF协同计算专委会委员。曾担任新西兰惠灵顿维多利亚大学博士后研究员。主要研究方向为智能优化算法，包括进化计算、深度强化学习及其在智慧交通和智慧能源方面的应用，在包括IEEE TEVC, TCYB, TNNLS, WCCI等国际著名期刊和重要国际会议发表论文40余篇。担任Journal of Renewable and Sustainable Energy副编辑。

参考文献

  1. Jia Y H, Mei Y, Zhang M. A bilevel ant colony optimization algorithm for capacitated electric vehicle routing problem[J]. IEEE transactions on cybernetics, 2021, 52(10): 10855-10868.

  2. Wang Y, Jia Y H, Chen W N, et al. Distance-aware attention reshaping for enhancing generalization of neural solvers[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025.

  3. Zheng K, Jia Y H, Ye K, et al. Strategic Evolutionary Reinforcement Learning With Operator Selection and Experience Filter[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025.

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「群体智能：从自然涌现到人机共创」

集智俱乐部联合北京师范大学系统科学学院韩战钢教授、暨南大学计算传播研究中心赵甜芳副教授、新疆大学物理科学与技术学院玉素甫·艾比布拉副教授等学者，共同发起本次，尝试用一条普适的线索，把自然界的鸟群蚁群、人类社会的集群行为、以及人工智能时代的多智能体与群智优化，放在同一张地图上重新理解。读书会自2026年1月24日开始，安排在每周六下午 14:00–16:00，欢迎所有对群体智能如何涌现、如何被理解、以及如何被设计，感兴趣的朋友一起加入：带着问题来，带着更有趣的问题去。

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