第八届机器学习、大数据与商务智能国际会议（MLBDBI 2026）圆满落幕

2026-10-26

4420

艾思科蓝官网-版头.gif

2026年10月24日，第八届机器学习、大数据与商务智能国际会议（MLBDBI 2026）在浙江杭州顺利举行。本次会议由浙江财经大学主办，浙江财经大学信息技术与人工智能学院承办。会议采用线上线下相结合的方式，汇聚了来自国内外高校及科研机构的100余名专家学者、青年研究人员和行业从业者，围绕机器学习、大数据与商务智能等相关领域的前沿进展与应用实践展开深入交流，旨在搭建高水平国际学术交流平台，促进学术思想碰撞与跨学科合作。

一、智汇杭州，共启学术新篇

会议开幕式由浙江财经大学信息技术与人工智能学院副院长林剑教授主持，浙江财经大学信息技术与人工智能学院院长张帅教授出席并致辞。张帅教授代表承办学院对与会专家学者表示欢迎，并围绕学校及学院的学科建设、人才培养和科研发展等方面展开介绍，强调了机器学习、大数据与人工智能等新兴技术在推动学科交叉融合、促进科技创新及服务经济社会发展中的重要作用。

二、前沿聚首，共话技术新知

本次会议设置主旨报告与口头报告两大学术交流环节，邀请多位专家学者分享研究成果，围绕智能优化、生产调度、无人系统及群体决策等方向展开深入探讨。

主旨报告环节，四位专家学者围绕相关领域的前沿研究作了精彩分享。

中国地质大学（武汉）龚文引教授作了题为《演化多任务优化》的报告。他深入剖析了如何利用不同优化任务间的相似性进行求解知识的提取与迁移，并基于计算智能中的智能优化算法，设计了任务间合适的知识迁移技术，以加速复杂NP-hard问题的求解，分享了团队在演化多任务优化领域的最新成果并展望了未来工作；

福州大学李德彪教授聚焦工业制造痛点，分享了《面向多品种PCBA制造的特征感知鲁棒调度》。他针对实际生产环境中由机器变异、产品多样性及人工干预引起的加工和准备时间不确定性，提出了一种特征感知的鲁棒随机优化框架，并结合数据驱动方法与分支定价算法，有效解决了大规模工业实例，为智能制造调度决策提供了新思路；

澳门科技大学高开周副教授带来了题为《海洋与海事场景下无人自主系统的调度：学习赋能的智能优化器》的报告。他详细阐述了海洋与海事场景下无人系统的调度问题，重点介绍了无人水面艇与无人机协同调度的应用，并深入浅出地解释了学习赋能智能优化器的概念与原理，总结了学习辅助的群体智能与演化算法框架，为该领域的未来发展指明了方向；

浙江财经大学彭娟娟教授作了题为《基于人格特质与粒球的群体共识决策方法》的报告。她指出传统大规模群体决策往往忽视决策者心理特征的影响，因此提出将球形图像模糊理论与大语言模型相结合，构建了基于人格特质和粒球聚类的群体共识决策方法，以客观量化决策者的认知波动性，并通过慢性病治疗方案选择的案例验证了该方法的有效性。