新闻网讯 在7月12日结束的GECCO2020国际会议中，我校计算机学院吕志鹏教授课题组与华为云擎天架构算法团队深度合作，同时获得了最优相机布局（Optimal Camera Placement，OCP）与单一成本集合覆盖问题（Unicost Set Covering Problem，USCP）竞赛两项分赛道的冠军及总冠军。

GECCO会议始办于1999年，是进化计算领域最重要的盛会之一。本届比赛吸引了来自英国、法国等全球知名研究机构和顶尖学者，如法国的优化解决方案提供商Artelys（工业优化领域旗舰竞赛ROADEF/EURO Challenge 2018年度冠军）、英国兰卡斯特大学（ROADEF/EURO Challenge 2016年度冠军）、法国格勒诺布尔大学和英国伦敦大学学院等。

本次竞赛的主题为最优摄像头布署问题。假定一个城市需要部署一组摄像头进行监控全覆盖，而每个摄像头部署的位置（400万个可选位置）、角度及可覆盖的监控区域都不尽相同，如何使用最少的摄像头实现城市监控的全覆盖。该问题可抽象为单成本集合覆盖问题（Unicost Set Covering Problem，USCP）。而OCP和USCP作为经典的离散组合优化问题，已被证明为NP-Hard问题，其中USCP更是Karp提出的21个NP-Complete问题之一，在计算复杂性理论研究方面具有重要的意义，并被广泛应用于边缘站点选址、软件模糊测试等实际工业场景中。

两团队合作设计的Weighting-Based Parallel Local Search（WPLS）算法应用于本次比赛，实现了特定邻域设计、邻域快速评估机制、邻域解选择策略、并行化加速等方面的多项突破，方案全场景全面领先其它参赛队伍。与此同时，算法运行结果刷新了十个文献中经典数据集的世界记录。

共同参加本次竞赛的团队成员还包括李初民教授，博士生苏宙行、张庆雲等。

OCP分赛道冠军证书、USCP分赛道冠军证书及总冠军证书

据悉，吕志鹏教授团队与华为云擎天架构算法团队针对“面向云的高性能求解器”进行深度技术合作。除本次竞赛外，两团队还在云资源的规划、资源调度及其它工业优化场景持续探索实践，助力华为“智慧云脑”，实现优化算法理论与云上实践的最佳融合。

吕志鹏教授团队长期围绕NP难问题的求解及其复杂工业应用展开研究，在组合优化问题的高效求解算法方面取得了一系列重要的研究成果，并积极推动智能优化算法在工业界的真实应用。团队曾多次取得人工智能和智能优化领域国际算法竞赛全球优异成绩，如2008年国际大学排课表竞赛第二名、2010年国际护士排班竞赛第三名、2016年ROADEF/EURO“液化气库存路由”国际挑战赛第三名、2017年SAT国际竞赛第一名、2018年SAT国际竞赛第三名等。