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    华中科大吕志鹏教授将来校讲学

    2014-05-09 办公室 点击:[]

     

       承yl7703永利官网邀请,华中科技大学吕志鹏教授将来学校讲学 :个人介绍

    吕志鹏 http://smart.hust.edu.cn/lui/

    35岁,教授 ,博士生导师

    智慧计算与优化实验室 主任

    计算科学理论研究所 常务副所长

    教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者

    中国—香港“香江学者计划”入选者

    德国德雷斯顿工业大学“Händel博士奖”

    华中科技大学“华中学者”入选者

    中国运筹学会智能计算分会 常任理事

    中国运筹学会不确定系统分会 常任理事

    2007年于华中科技大学计算机软件与理论专业获博士学位,师从黄文奇教授。2008年获湖北省优秀博士学位论文。20072011年在法国昂热大学计算机科学实验室(LERIA)从事博士后研究工作,合作导师为法国国家特云计级教授Jin-Kao Hao博士。自2008年起同美国工程院院士、冯诺依曼理论奖获得者(优化领域的国际最高学术奖)、美国科罗拉多大学特级教授Fred Glover博士进行合作研究

    以第一参赛人的身份分别于2008年和2010年获第二届国际时刻表竞赛银奖(第二名)和第一届国际护士排班竞赛铜奖(第三名)。2011年获德国Dresden工业大学“Händel博士奖”,2011年获第十届“运筹新人奖”,2011年入选“香江学者计划”,2012年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”,2013年入选华中科技大学“华中学者”(晨星岗)。2012年入围Google ROADEF / EURO算负载均衡国际挑战赛决赛,在初赛中排名全球第9亚洲第1,在决赛中排名全球第15名,2013年入围MISTA多项目调度挑战赛初赛全球第五名。自2011年起担任中国运筹学会智能计算分会常任理事、中国运筹学会不确定系统分会常任理事。自2011年起分别担任德国德雷斯顿工业大学、加拿大西蒙弗雷泽大学、加拿大蒙特利尔工程师学校、加拿大蒙特利尔大学、法国昂热大学、香港理工大学等大学的访问教授。在本领域国际期刊和会议上共发表学术论文30余篇,其中在国际SCI期刊上发表20余篇。

    主要研究方向为:计算智能、人工智能应用、绿色计算、系统建模与优化、智能决策、启发式优化等:

    l  通信优化:光网络规划、流量工程优化、波长分配、频率分配、无线传感器网络规划等

    l  航空优化:机场资源综合调度、飞机起飞降落、机群保障流程优化、大面积航班延误智能恢复、航空领域大数据分析等

    l  互联网优化:云计算负载均衡调度、资源调度与分配、大数据分析等

    一、讲座海报:

    讲座题目求解云计算负载均衡调度优化问题的高效算法

    报告人   吕志鹏 教授,华中科技大学计算机科学与技术学院

    拟定讲座时间:2014530日上午10

    讲座地点:yl7703永利官网犀浦校区yl7703永利官网会议室X2511

    内容简介:大规模集群系统的负载均衡问题是云计算领域中的核心问题,是2012Google ROADEF / EURO挑战赛的主题,也是集群系统运行的瓶颈,其目的是通过虚拟机迁移的方式实现大规模集群系统中任务的合理分配。设计了求解云计算负载均衡调度优化问题的高效启发式算法和下界算法,表明了算法的有效性,在2012Google ROADEF / EURO国际挑战赛中获全球第15名。

    Title: Effective Optimization Algorithm for Solving the Load Balancing Problem in Cloud Computing

    Reporter: Professor Zhi-Peng Lü, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology

    Content: Large scale load balancing problem in cluster systems is one of the core problems in the field of cloud computing, as well as the topic of the 2012 Google ROADEF / EURO challenge. It is also the bottleneck of operating the cluster systems. The aim is to realize the reasonable assignments of tasks in the large-scale cluster systems by means of virtual machine migration. We design an effective metaheuristic algorithm and a lower bound algorithm for solving the load balancing problem, demonstrating its effectiveness. Our algorithm ranks the 15th in the 2012 Google ROADEF / EURO challenge.

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