優化之路 盡心盡責

馬夢珂

優化是科學研究和工程管理中一個永恒的話題，一般而言，優化方法是指在一個復雜問題求解過程中尋找最優解或者最需要的解集。其中，群智能算法是該領域一種新興的演化計算技術，它在生物群體演化規律的啟迪下應運而生，近年來一直是計算智能和人工智能領域的研究熱點，且已成為交叉學科中一個非常活躍的前沿性研究課題。

從博士生時期，北京郵電大學教授趙新超就開始致力于該方向的研究，已在群智能優化算法模型研究與分析、群智能優化與經典最優化方法和多元統計方法等交叉科學領域做出了一系列創新性工作。目前，群智能算法在我國的發展十分迅速，其應用領域也在不斷擴大，而趙新超也在不斷跟隨前沿，探索著更加新穎的優化方法和思路。

深入探索，尋找新方法

在碩士期間，趙新超學習的是基礎數學。不過，進入博士學習階段后，他跟隨導師高小山研究員開始從事生物信息學研究，由此接觸到群智能算法，并最終確定以此為研究方向。

“群智能算法是一種隨機的優化算法，它和數學里面的隨機分析或概率論很相似，所以我想能不能將這兩個方向結合起來用。”為此，趙新超于2013年主持了國家自然科學基金項目“基于多元統計分析的群智能優化算法相關問題研究”對這一個方向做了一些初步嘗試。

雖然該項目按期完成，并達到了預期目標，但是趙新超坦言，他仍覺得項目研究沒有達到令他滿意的程度。“那個項目其實還有提升的空間。所以我現在所進行的項目其實在一定意義上也是之前那個項目的延伸。”趙新超說。

立足于前期在群智能優化、多元統計數據分析、最優化理論與算法等領域豐富的科研經驗和知識體系，趙新超率領團隊從多元數據分析和經典優化的視角研究了數據驅動的群智能優化算法。他們以不同的數據分析方法、經典優化思想和群智能優化算法的交叉融合為研究核心，在算法樣本的統計數據特征數據導引的群智能算法內在機理研究、樣本協方差矩陣驅動的導引方向研究、搜索方向的協方差矩陣驅動的二階群智能優化算法模型和機理分析3個方面開展了深入研究。

目前，項目正在順利進行當中，已經取得了部分成果。項目有望促進群智能優化、多元數據分析和最優化理論與方法的學科交叉融合和拓展群智能優化算法領域的新研究。

醉心教學，調動積極性

在教學工作中，趙新超注重培養學生的積極性和獨立自主性。他認為他在其中應該起到的是引導和輔助作用。他鼓勵學生勇敢朝著自己感興趣的方向努力，多做嘗試，不要怕失敗。他表示，科研這條道路本就是一條崎嶇的道路，困難、彷徨在所難免，即便他從事工作多年也時常遭遇彷徨期。“這個時候你就盡自己最大努力去做，失敗了也沒關系，失敗的經驗是在為成功做鋪墊。”

在本科生教學中，趙新超還善于引導學生思考問題，一堂課的時間他大部分時間都在教授思考問題的思路和方法，剩下的時間再具體講述問題的推導過程。即便有學生提出了錯誤的思路，他也會根據學生的思路講述一下，引導學生從錯誤的思路中找到正確的方法。

趙新超表示，他很喜歡教學工作，也很喜歡和同學們相處。為了減少學生們對高等數學的恐懼與抵觸，他還專門開設了“微高數”的微信公眾號，以一些有趣、接地氣的方式講述一些數學知識和數學思考方式。他說道：“我希望讓同學們看到的高數不是枯燥無味的，也不是真的一副高冷范兒，它其實與我們的生活息息相關。”

工作上認真負責的趙新超對于家庭也盡職盡責，工作之余，他會盡可能地承擔家務，照顧家人。對工作盡責，對家人盡心，在人生這條路上，責任與愛是趙新超永恒的主題。