王甲海

王甲海是中山大學數據科學與計算機學院教授、博士生導師，擔任大數據與計算智慧型研究所所長及大數據分析與套用技術國家工程實驗室大數據高性能分析處理中心主任。他是IEEE高級會員和CCF傑出會員，併入選人工智慧領域全球前2%頂尖科學家榜單（史丹福大學，2020-2024）。研究方向涵蓋智慧型最佳化方法、深度學習、強化學習和知識圖譜及其在城市大數據（智慧出行，智慧物流），健康醫療大數據，社交網路大數據和自然語言處理等領域中的套用，主持多項國家自然科學基金及科技部重大項目。在頂級會議和期刊發表論文50餘篇，培養多名研究生在學術界及企業界任職。

基本介紹

• 職稱：教授
• 職務：大數據與計算智慧型研究所所長 
• 榮譽：全球前2%頂尖科學家 
• 研究方向：智慧型最佳化與學習 
• 項目：國家自然科學基金   
• 論文：IEEE Trans等50餘篇 

學術背景

王甲海於日本富山大學獲得工學博士學位，現為中山大學數據科學與計算機學院教授、博士生導師。

研究方向

主要研究領域包括智慧型最佳化算法、深度學習、強化學習及知識圖譜技術，致力於推動可解釋、可通用的下一代人工智慧發展。近年來聚焦智慧型最佳化與學習的融通共進，以推動可解釋、可通用的下一代人工智慧發展，並致力於智慧型最佳化方法、深度學習、強化學習和知識圖譜及其在城市大數據（智慧出行，智慧物流）、健康醫療大數據、社交網路大數據和自然語言處理等領域中的套用。

學術成就

• 主持國家“985工程”三期項目《神經網路與機器人科研項目申請與實踐》，負責神經網路訓練算法研究（截至2024年12月21日）
• 主持3項國家自然科學基金項目和軍隊裝備預先研究項目
• 提出基於智慧型演化計算的神經網路模型訓練算法，有效提升機械臂運動規劃精度
• 開發新型群智感知系統架構模型EVO-CPS，套用於智慧出行場景

學術活動

• 2010年擔任CCF YOCSEF廣州學術委員會委員，主持“物聯網、雲計算及海量信息智慧型處理”專題論壇
• 2014年在東莞理工學院作“多目標車輛路徑規劃”學術報告，闡述雲物流模式發展趨勢
• 2019年在華中科技大學發表“複雜多目標選址—路徑問題求解算法”演講
• 2024年受邀在廣東外語外貿大學作大數據與深度學習專題報告

研究成果

• 提出離散差分骨幹粒子群最佳化算法（DBPSO），顯著提升組合最佳化問題性能
• 在AAAI、NeurIPS等頂級會議發表多篇論文
• 指導學生開發基於局部搜尋的多目標最佳化方法，解決車輛路徑規劃實際問題
• 獲得2011年廣州市珠江科技新星專項資助