近日，由浙江财经大学和中共杭州市钱塘区委宣传部主办，浙江财经大学信息技术与人工智能学院承办的经济学家发展论坛（2025）“智能+绿色”赋能新一代信息技术创新发展分论坛在浙江财经大学下沙校区举行。澳大利亚皇家墨尔本大学李晓东教授，华中科技大学李新宇教授，西安电子科技大学高卫峰教授，澳门科技大学高开周教授，浙江财经大学信智学院院长张帅教授，姜罗罗教授及青年骨干教师等出席本次分论坛。论坛由信智学院副院长林剑教授主持。

浙江财经大学信智学院院长张帅教授开幕致辞

李晓东等四位专家学者分别围绕“From Nature-inspired Computation to Machine Learning”“离散制造系统调度领域大模型研究进展”“去中心化联邦学习理论与算法”“Learning Guided Swarm Intelligence and Evolutionary Algorithms for Green Scheduling and Optimization”等主题作了主旨报告。

澳大利亚皇家墨尔本大学李晓东教授作报告

西安电子科技大学高卫峰教授作报告

澳门科技大学高开周教授作报告

华中科技大学李新宇教授作报告

李晓东教授聚焦自然启发的智能算法创新路径，分享了在自然计算与机器学习领域的研究历程，从遗传算法、粒子群优化算法（PSO）的原理与应用，到多目标优化算法如 NSGA-II 的探索。结合大堡礁物种多样性、黄石公园微生物等自然现象对优化算法的启发，阐述了进化算法在矿业组合优化、飞机机翼优化等实际问题中的应用。强调机器学习与优化算法结合，通过数据驱动提升算法效率，如利用强化学习和深度学习优化组合问题，倡导跨学科思维与自然启发的创新路径。

高卫峰教授针对 AI 发展面临的数据孤岛、隐私保护及大模型训练难题，阐述去中心化联邦学习理论。团队提出基于原型学习的虚拟化联邦学习算法，通过原型信息替代模型参数传递，减少数据一致性和通信噪声影响。未来将研究异步通信下的优化理论，完善虚拟化联邦学习仿真平台，提升算法在异构设备中的鲁棒性与效率。

高开周教授聚焦绿色调度优化。探讨学习引导的群智能与进化算法在绿色调度中的应用，涉及生产调度、智慧城市交通信号灯调度、无人船调度等问题，考虑能耗和碳排放指标，列举集成Q-Learning等学习策略到算法中的方法及实验成果。

李新宇教授阐述制造系统调度与智能制造的重要性，分析大模型在调度中的应用方向，介绍团队在知识引导自动建模、算法自设计等方面的研究进展，还分享在航空、航天企业的大模型调度应用案例，提升系统效率与可靠性。

“智能+绿色”赋能新一代信息技术创新发展分论坛合影

经济学家发展论坛（2025）搭建了跨学科交流平台，推动“智能+绿色”技术从理论创新到产业应用的转化，本次分论坛为解决数据孤岛、隐私保护、能耗优化等现实问题提供了技术路径，助力数字经济与绿色发展的深度耦合，既深化了学术研究的前沿探索，也为政策制定、企业数字化转型和可持续发展提供了实践参考，彰显了高校服务国家战略与产业升级的责任担当。