他叫唐珂，是位“80后”的年轻教授，从事着同样年轻的计算机研究。

 

2007年6月，26岁的唐珂获得新加坡南洋理工大学博士学位。同年进入中国科学技术大学计算机系，被评为副教授。自此，他先后获得国家自然科学基金、教育部留学归国人员科研启动基金以及欧盟第七科技框架计划（FP7）国际合作项目的资助，并作为研究骨干参加了国家自然科学基金委—广东省联合基金重点项目和安徽省国际科技合作项目，其主要研究方向为演化计算与机器学习。在研究中，他遵循“基础理论—算法设计—实际应用”的研究路线，力求从基础理论的层面探索智能算法的工作原理，并以此为手段，设计更加适用于计算资源受限情况下的新型智能算法，以解决现实生活中具有若干非线性、不可导、多尺度、多区域等特点的大规模复杂问题。

 

其实，在智能算法领域已存在许多成功的计算模型，但唐珂明白，任何一个智能计算模型都必有其弱点，如何选择合适的算法并对其进行合适的调整，往往成为将智能算法应用于实际问题甚至进一步产业化所难以逾越的鸿沟。为解决这一问题，他提出了一种新的智能算法设计框架，从理论和实验两方面深入分析了这一技术路线的可信性，发现在保持问题求解时间不变的基础上，该框架通过有机融合具有不同特性的智能算法，其性能足以超越所有组件算法，即达到“1+1>2”的效果，为算法组合提供了初步的理论基础。此外，针对演化算法时间复杂度较高的缺陷，唐珂在世界上首次系统性地提出了利用协同演化思想解决大规模优化问题的思路，显著提高了演化算法的可扩展性。

 

目前，唐珂及其所在课题组的工作已获得了国际同行的广泛关注。自2004年至今，他发表相关学术论文50余篇，其中SCI检索20篇，他引100余次。此外，他还先后30余次担任国际学术会议程序委员会成员，并出任IEEE计算智能学会会刊Computational Intelligence Magazine副编辑，以及包括IEEE Transactions on Evolutionary Computation在内的20余个国际知名学术期刊审稿人之职。而在IEEE计算智能学会专门成立的大规模全局优化工作组中，他也被任命为首位主任。

 

据介绍，唐珂与其合作者已取得的科研成果可以应用在不确定环境下的智能数据分析、车辆路径规划、涡轮机叶片仿真设计，以及智能家庭环境等诸多方面。其中，在车辆路径规划问题上取得的成果，对物流、交通管理以及城市规划等领域具有广泛的应用价值，已有数家海外公司对类似产品表现出浓厚兴趣。此外，对于课题组在实值优化技术以及其在汽车涡轮机叶片设计方面取得的最新成果，日本本田公司也与其达成长期合作研究的意向。在与国外学者的合作过程中，他们不仅输出技术，还从中学习，取长补短，利用智能计算模型解决数据分析问题，与新加坡及印度的生物学家合作，提出了一种利用蛋白质序列信息辨识嗅觉结合蛋白的机器学习方法。相关论文发表后迅速获得同行关注和引用。2009年3月，知名的科学趋势观察网站也将其作为热点文章进行了报道。

 

2010年，唐珂受邀担任了演化计算领域规模最大的国际性学术会议之一 ——Congress on Evolutionary Computation的程序委员会共同主席。初出茅庐，便身手不凡，在演化计算领域，年轻的唐珂已经站住了一个高度，他的下一站高度又将在何时出现呢？

 

《科学时报》 (2011-3-9 A8 人物)