2024年11月13日，智慧教育学院（计算机科学与技术学院）在泉山9#906举办了第十八期学术沙龙活动（软件工程、电子信息专场）。本次活动由智慧教育学院2022级软件工程专业研究生冯禧龙同学主持，特邀指导老师有郝国生教授、张功杰副教授、巩固副教授。我院23、24级软件工程和电子信息专业全体研究生参加了此次活动。
在活动开始前，郝国生教授发表致辞。他指出，同学们应当珍惜并充分利用课余时间，积极参与学术沙龙交流活动。郝教授强调，这不仅是一个让大家相互了解不同研究方向的平台，更是一个激励同学们拓宽知识和研究视野、在交流中发表个人见解与建议的宝贵机会。
随后，赵莹、冯禧龙、王立凯、王兴旺和闫克林五位同学依次进行了学术分享。
赵莹同学进行了题为《ADS Modeling and Safety Verification in Extreme Driving Scenarios》报告分享。她介绍了一种面向复杂高危自动驾驶场景的领域特定建模语言AC-ADSML。在AC-ADSML建模语言的设计部分，她展示了该语言的抽象语法、具体语法以及操作语义。接着，使用ATL规则将其转换为随机混合自动机网络NSHA。利用CARLA模拟器模拟自然灾害下的城市驾驶场景，并通过UPPAAL-SMC验证模型的安全性。最后，她以具有自适应巡航控制的自动驾驶车辆为例，验证了模型在不同道路条件下的安全性。
冯禧龙同学汇报了《基于熵反馈的进化算法及其应用》，介绍了一种基于熵反馈的进化算法（EFEAs）。他根据熵的反馈，自适应地调整控制参数，如排序选择概率、交叉概率和变异概率，以调整进化状态，提高进化算法的搜索性能。接着，应用状态反馈框架分析了改进进化算法的机制和性能。在实验部分，冯禧龙同学使用Python实现了算法，并在TSPLIB上的11个旅行商问题（TSP）实例上进行了测试，实验结果表明，EFEAs在解决TSP问题上优于其他比较算法。
王立凯同学进行了题为《基于多策略改进的灰狼优化算法及应用研究》的报告。他提出了一种改进的灰狼优化算法，通过可变权重、链式捕食和旋转捕食等策略，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。首先，通过动态调整权重来提高收敛速度。其次，链式捕食策略让灰狼个体同时接受最佳个体和前一个个体的引导。最后，旋转捕食策略以当前最佳个体的位置为支点，旋转其他成员以提高开发能力。实验结果表明，该算法在CEC2022基准函数和三个工程优化问题上表现出色，优于传统灰狼优化算法和其他元启发式算法。
王兴旺同学的报告题目是《基于改进鲸鱼优化算法的动态无人机路径规划》。针对复杂地形环境下无人机的路径规划问题，他提出了一种改进的鲸鱼优化算法。该算法一方面通过自适应步长高斯游走策略，增强了全局搜索和局部发掘的平衡能力，另一方面采用辅佐修正策略，结合差分进化策略，避免种群陷入局部最优的同时提高算法收敛精度。在CEC2022测试函数和无人机动态环境模型的实验中，改进算法表现出比传统鲸鱼算法更快的收敛速度和更高的精度，有效处理了无人机路径规划问题。
闫林克同学分享了《基于时空信息的知识概念推荐算法研究》。文章提出了基于时空信息的知识概念推荐算法——STKCR算法。该算法从空间和时间两个维度对学生建模，精准推荐个性化知识概念学习列表。在空间上，构建基于 MOOC 平台的异构信息网络（HIN），在时间上，使用注意力 RNN（Attention RNN，ARNN）学习学生的时间学习行为，挖掘学习过程中的兴趣偏移特征，预测学生当前的学习兴趣。在公开可用的MOOC数据集上的实验结果显示，STKCR更准确地预测和推荐学生感兴趣的知识概念。
最后，郝国生教授对本次学术沙龙做了总结。他对五位同学的出色表现给予了高度评价，并对他们的研究成果表示了充分的认可。活动结束后，与会老师和同学合影留念，本次活动在愉快的氛围中圆满落幕。
图文｜张雨琴 杨 骞
排版｜赵泽楠
审核｜黄有玉 林威宇
