报告摘要：

　　“量子启发进化算法”是利用量子理论与遗传编程算法相结合的方法，构建的一种具有自组织，自适应和自主学习功能的智能算法。利用这种算法，可以从复杂系统的可观测量数据出发，自动发现其相应的科学规律。初步应用结果表明，这种算法不但可以应用于自然科学系统，也可以应用社会科学系统，具有通用性。这种智能算法，具有量子计算和遗传编程计算的双重平行性的高效率算法。在本报告中，阐述了探索复杂系统科学规律的五大难题；介绍“量子启发进化算法”的原理，方法和初步应用结果，以及进一步扩展应用领域的两个方案。

报告人简介：

　　辛厚文，教授，博士生导师。长期从事量子化学，非线性化学等化学物理领域的教育和科研工作。他是我国非线性化学的主要开创者，出版了“非线性化学”，“分形介质反应动力学”和“分子拓扑学”等著作；在国内外主要期刊发表近百余篇论文，其中在 Phys. Rev. Lett发表了三篇文章。“非平衡非线性化学问题”的研究成果获安徽省自然科学一等奖，获全国优秀博士论文导师奖。1982-1989年任中国科学技术大学副校长，为推动我校教育改革和全国超常教育事业的发展，做出了重要贡献，被安徽省人民政府授予“具有突出贡献中青年专家”奖；科大建校五十周年时，被授予“孺子牛奖”，此荣誉为建校有突出贡献的十名领导和专家颁发的。