香港文匯報訊 嶺南大學協理副校長（策略型研究）、利榮康計算智能學講座教授鄺得互，與國際科研團隊合作撰寫的論文《利用學習提升演化算法效能的優化研究》，突破性地提出在AI的傳統演化算法中，加入「學習」元素，使AI在複雜的情境下能夠更快、更準確地尋找最佳解決方案，榮獲2026年度《IEEE進化計算匯刊》傑出論文獎，於全球知名學術引文索引資料庫平台 Web of Science的計算機科學及人工智能類別 204 份期刊中，排名第 11 位，成為該年度唯一獲獎的論文。
該獎項由電機電子工程師學會（IEEE）計算智能學會設立，該獲獎論文於 2023 年發表。研究團隊設計的新方法「以學習輔助的演化算法」，能讓人工神經網絡從演化過程中的「成功經驗」學習，觀察哪些方案比舊方案更好，並將這些經驗記錄下來，供未來參考，使演化算法不再單靠「隨機變異」，而是能借助汲取過往經驗來提高效率。
為驗證新方法的效能，研究團隊曾在不同國際標準測試平台進行比較。結果顯示，無論在處理單一目標或同時要應付多個目標等複雜情境下，新方法（以學習輔助的演化算法）的整體表現均優於傳統方法，有效提升效率和準確度。在處理複雜問題時亦展現出更高效和準確度。該創新方案於2023年屬於高度前瞻性的概念，隨著近年AI應用迅速發展，有關概念正延伸至多個涉及複雜計算的潛在應用，涵蓋交通規劃、智能製造、藥物研發及綠色能源等領域，具有廣泛的應用潛力。
鄺得互表示：「全球社會和產業面臨越來越多需要快速計算和精確預測，但傳統的演化算法面對龐大數據或多目標情境時，計算效率往往受到限制。研究團隊提出的創新解決方案，旨在讓人工智能從過往經驗中學習，令演化演算法少走『冤枉路』，更快找到高質素方案，並以更高效率解決難題。在科技迅速迭代的今天，這一理念已逐漸成為AI應用的重要方法，成果令人振奮。這項國際殊榮不僅是對研究團隊努力的肯定，更助力鞏固香港在AI研究方面的國際領先地位，為人類社會創造長遠而積極的影響。」
《利用學習提升演化算法效能的優化研究》由南開大學人工智能學院教授詹志輝和博士黎建宇、鄺得互，以及漢陽大學教授張軍共同撰寫。
