聚焦多智能体编队与高维数据特征选择邵阳学院廖柏林教授团队两成果登国际顶刊

湖南日报·新湖南客户端 2026-09-17 14:03:02

湖南日报·新湖南客户端通讯员彭浩

近日，邵阳学院廖柏林教授团队在多智能体系统编队规划与高维数据特征选择研究方面取得新进展，两项成果分别发表于国际权威期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics和IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。两本期刊均为中科院一区TOP期刊，影响因子分别为9.8和9.7，在工业信息化、神经网络与机器学习领域具有较高声誉。两篇论文的第一作者均为廖柏林。

针对复杂环境下多智能体编队规划易陷入局部最优、计算效率不足等问题，团队提出了一种协同神经动力学驱动的最优编队方法。该方法协同优化目标分配与编队构型，仿真与实体实验均验证了有效性，在无人机集群、移动机器人协同和智能交通等领域具有应用前景。

在高维数据分析方面，团队提出了协同一阶神经动力学特征选择方法。针对特征冗余和传统方法全局搜索能力不足的问题，该方法在多个公开数据集和分类任务中表现出较好的准确性、稳定性和鲁棒性，平均分类准确率提升约2%至5%，最高性能提升超过6%。

廖柏林团队长期聚焦人工神经网络、协同神经动力学、智能优化和多智能体系统等方向，目前已有4篇论文入选ESI高被引论文。该校表示，近年来学校持续加强高水平科研团队建设，鼓励科研人员面向人工智能、智能制造和地方产业发展需求开展协同攻关，推动具有国际影响力的科研成果产出。

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来源：湖南日报·新湖南客户端

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