2023中国自动化大会（CAC2023）将于11月17日—19日在重庆悦来国际会议中心召开。本届大会由中国自动化学会主办，重庆邮电大学承办，大会以“自主可控强实体 新质生产创未来”为主题，聚焦自动化发展，拥抱智能新时代，共话产业新未来。大会将继续为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁，搭建展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台，加强学科交叉融合，共促发展新机遇，引领科技新风向。

本届大会设置共计近40个专题论坛，“计算社会与社会智能”论坛集结完毕，将于2023年11月19日召开！敬请期待！

计算社会与社会智能

计算社会和社会智能是计算机科学与技术（信息技术）和社会科学的交叉，主要利用数字技术、人工智能等方法和工具来研究社会结构、社会运行机制、社交关系以及人类如何理解和应对社会环境中出现的复杂情况。近年来，随着计算社会科学的发展，其在多学科、多领域得到了广泛应用，特别是在社交关系、社会网络、社会规则和行为模式等方面，为社会科学提供了新的理论框架和实证方法，同时，社会智能研究所涉及的诸多方面，如人机交互、机器学习、人工智能和协作智能等，也已经在实际应用中取得了显著的成果。本论坛将重点探讨计算社会和社会智能研究在数智化的时代背景下新的机遇与挑战。

专题主席

吕琳媛

中国科学技术大学教授

贾韬

西南大学教授

专题报告

吕欣

国防科技大学教授

报告题目：

移动计算与社会治理

报告摘要：

报告将结合大数据挖掘与应用技术前沿，以移动定位大数据为例，展示手机通讯大数据、网络服务位置大数据等的前沿挖掘方法与典型应用。

主要内容包括:

1)移动计算技术与数据基础;

2)移动定位技术;

3)移动行为挖掘;

4)移动计算在应急救援、公共管理、社会治理等中的前沿应用。

报告人简介：

吕欣，国防科技大学系统工程学院教授，博士生导师。长期在大数据、复杂网络、社会计算和应急管理领域开展前沿研究。

薛霄

天津大学教授

报告题目：

面向社会复杂系统的计算实验方法

报告摘要：

云计算、大数据和人工智能技术正不断加速人类社会的演化进程，网络化、群智化和生态化已经成为当前社会经济系统的新趋势。就像伽利略利用望远镜作为关键的观察工具最终获得对物质世界更深刻、更真实的理解一样，社会学家正在学习利用先进和日益强大的计算工具来超越传统的学科。计算社会学、计算金融学、计算组织学、计算经济学等等，都是目前国内外学术界和工业界研究的前沿和重点。在此背景下，计算实验通过将“反事实”算法化，成为解决社会复杂系统的设计、分析、管理、控制和综合等问题新型计算理论和手段。以计算实验为手段，我们重点研究了“量化评估-演化分析-诱导机制”三个层次相融合的社会生态方法体系，为不同领域社会生态系统的治理和优化提供理论依据和技术支撑。

报告人简介：

薛霄，天津大学智能与计算学部教授，博士生导师。主要研究方向为服务计算、计算实验、群体智能。担任Chairs of Young Experts in Services Computing (YESC) Committee，IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 副主编，International Journal of Crowd Science 编委。

孙杰

华为香港研究所技术专家

报告题目：

基于动力系统原理的计算优化新范式

报告摘要：

物理和物理启发的计算正在成为解决硬优化问题的新范式。在这项工作中，我们为物理和模拟动力系统建立了严格的数学条件以及新的设计原理，以求解一般伊辛模型。我们研究了模拟物理求解器何时正确求解离散优化这一悬而未决的问题，我们发现伊辛动力学在第一个分岔点处的两种根本不同的分岔行为：要么所有节点状态同时偏离零（同步分岔），要么经历一系列 这种偏差（延迟分叉）。对于同步分岔，我们证明当节点状态均匀地远离原点时，它们包含足够的信息来精确解决伊辛问题。当违反精确的映射条件时，随后的分叉就变得必要，并且常常导致收敛缓慢。受这些发现的启发，我们设计了一种捕获和校正 (TAC) 技术来加速基于动力学的Ising求解器，可以大幅加速优化计算。

报告人简介：

孙杰博士现任华为香港研究所技术专家，网络科学首席研究员，非线性技术领军，优化控制论科学家（公司级）。主要从事复杂系统与非线性动力学领域的基础理论研究和应用。担任Chaos和IEEE TNSE编委。

李阿明

北京大学研究员

报告题目：

复杂网络上群体博弈

报告摘要：

在复杂的群体行为演化中，以参与交互的个体为网络节点，个体间交互关系为网络连边，我们可构建不同类别群体交互的底层复杂网络结构。随着演化博弈论与网络科学及人工智能的深度交叉融合，网络互惠被广泛认为是促进群体协同与合作行为演化的一种基本机制，即特定群体结构的引入可使群体博弈参与者放弃对个体最优的纳什均衡策略的选择，进而促进群体最优策略的演化。本报告将介绍近年来复杂网络上群体博弈理论研究上取得的重要进展，并探讨未来潜在研究方向。

报告人简介：

李阿明，北京大学工学院研究员、博士生导师，于北京大学获理学博士学位。主要研究兴趣为群体智能、演化博弈论、群体决策与控制等。是《国家科学评论》（影响因子23.1）信息学科编辑工作组成员。

梅文俊

北京大学研究员

报告题目：

舆论意识形态化的机理建模与实证研究

报告摘要：

近年来，美国等西方社会的舆论意识形态化呈现明显加剧的趋势，已经引起了社会学、政治学、应用数学等领域研究者的广泛关注。所谓舆论意识形态化，即公众对于某些与政治没有逻辑关联的公共议题的观点，与其政治立场发生高度绑定的现象。意识形态化对健康的舆论环境构成严重威胁，使得建设性的平和的公共讨论沦为基于政治立场的盲目的选边站队。本文基于多智能体系统的理论框架，建立了具有简单的数学形式的舆论意识形态化涌现模型。该模型揭示，意识形态化现象往往更容易在公众宽容度低、或者政治立场分布两极分化的社会出现。后者得到了基于美国 General Social Survey 数据库的经验验证。

报告人简介：

梅文俊，北京大学工学院研究员。博士就读于加州大学圣巴巴拉分校。主要研究方向为社会网络、博弈与群体智能。担任SSCI国际期刊Journal of Mathematical Sociology编委。

徐梦俏

大连理工大学副教授

报告题目：

数据驱动的全球集装箱海运复杂系统分析：复杂网络视角下的建模与计算

报告摘要：

海运承担约80%国际贸易货物运输量，全球海运系统是支撑世界经济、社会发展的一个重要交通运输系统。报告将主要结合复杂网络方法，以全球集装箱班轮海运航线数据为例，对全球集装箱海运复杂系统进行网络建模与分析。主要内容包括：全球集装箱海运网络的结构特征挖掘、港口拥堵蔓延动态过程、鲁棒性提升策略。

报告人简介：

徐梦俏，大连理工大学副教授，主要研究方向为复杂网络方法、数据驱动的全球海运网络分析与建模。

来源: 中国自动化学会

内容资源由项目单位提供