12月16日-18日，以“计算赋能加速数字化转型”为主题的2021中国计算大会（以下简称CNCC）在深圳举行。17日下午，主题为《下一代演化计算发展趋势》的论坛正式召开，本次论坛邀请到一流学者报告演化计算的现状和挑战，并展望了下一代演化计算的发展趋势，为线上线下观众奉献了一场精彩纷呈的学术盛宴。

本次学术论坛由南方科技大学教授、IEEE Fellow姚新担任主席，哈尔滨工业大学（深圳）教授、CCF杰出会员罗文坚担任共同主席。

图1. 会议现场

姚新教授致辞

论坛起始，南方科技大学讲席教授姚新为本次论坛致辞，他提到进化计算自上世纪五十年代提出后，经过七十余年的蜕变，已经取得了重大进展。在人工智能领域高速发展的背景下，进化计算将进一步扮演着重要角色。在致辞最后，姚新教授提出了对进化计算未来发展的思考，为听众留下悬念。

图2. 姚新教授致辞  

徐宗本院士-《如何学习学习方法论？》

随后，中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗本在线上带来了主题为《如何学习学习方法论？》的报告分享。该报告严谨的介绍了模拟学习方法论SLM，从问题定义、模型提出、“超参数”求解几个维度，建立了SLM泛化性理论，并应用于几个具体的机器学习自动化问题。最后，徐宗本院士表明SLM理论是一种机器学习自动化的可行框架，他同时指出了学习学习方法论面临的挑战和难点，并鼓励学者们一起攻克。

图3. 徐宗本院士分享

焦李成教授-《进化学习与优化的思考与挑战》

接着，欧洲科学院外籍院士，俄罗斯自然科学院外籍院士，IEEE Fellow，西安电子科技大学教授焦李成在线上分享了主题为《进化学习与优化的思考与挑战》的报告，详细介绍了自上世纪五十年代以来进化学习的发展历程，重点讨论了现阶段进化学习与优化的研究进展，并指出了其在人工智能领域的重要性，以及未来发展的巨大潜力。

图4. 焦李成教授分享

丁进良教授-《智能计算求解流程工业优化问题初探》

中场休息后，东北大学教授、流程工业综合自动化国家重点实验室副主任丁进良为听众带来名为《智能计算求解流程工业优化问题初探》的学术报告，详细介绍了进化计算在实际流程化工业生产中的诸多案例。丁进良教授以典型流程工业生产过程为例，深入分析问题特征，并给出了进化计算应对连续、多变量、动态、多目标和多约束等复杂实际问题的求解方法。

图5. 丁进良教授分享

唐珂教授-《从进化算法到算法进化》

压轴报告来自长江学者、南方科技大学唐珂教授，他在线上向大家分享了主题为《从进化算法到算法进化》的学术报告，从进化计算提出开始，描述了未来算法进化的蓝图和算法自动设计的未来趋势。唐珂教授随后介绍了算法进化的基本思想，以及技术挑战，并展示了团队的一些最新成果。

图6. 唐珂教授分享

罗文坚教授总结

论坛最后，罗文坚教授对本次论坛做出了总结。

图7. 罗文坚教授总结