报告人简介：

王宇平，西安电子科技大学二级教授，博导。1993年6月在西安交通大学获博士学位，1995年被评为电子工业部优秀科技青年。国家科学技术奖评审专家，国际杂志《IEEE Transactionson Emerging Topics in Computational Intelligence》副主编、《Integrated Computer Aided Engineering》编委，多个国际会议的大会合作主席和程序委员会合作主席。曾任陕西省计算数学学会副理事长、全国经济数学与管理数学学会副理事长。

主要从事人工智能方法、大数据优化建模与优化算法等分析的研究。获省部级科学技术二等奖和科技进步二等奖3项、获省级优秀教学成果一等奖1项。已在等国内、外著名刊物发表了260余篇学术论文。

报告简介：

在众多字符序列中求最长公共子序列是数据挖掘的一个重要而困难问题，在生物序列（如DNA序列）的模式发现、疾病诊断、破译人类基因密码、论文和程序查重等领域都有重要应用。目前最新和最有效的求解最长公共子序列算法通常把问题转化为求解一个有向无环图的最长路径问题。但是，其最大的缺点是构造的有向无环图规模太大，求解时间太长。为了克服这个缺点，本报告介绍几种高效的求解最长公共子序列算法，这些算法能够极大减少图的规模和节约时间，因此，可以用于大规模问题，且性能优于已有算法。