领域众多学者的关注和研究。

但该算法的特也跟优一样突。

首先从理论上讲，它不是一个全局收敛算法；其次，算法的速度与位置化公式使得粒群的随机和智能较低；此外，算法能对速度上限的依赖使其鲁降低。

人们通过对这算法的思考，引粒群优化的概念，便阶了这算法。

其应用领域主要是在多峰、多极值的函数优化问题，复杂的工程优化问题，比如随机规划、系统辨识等等……

但当休息了十分钟，第二场报告会正式开始介绍一新的随机算法时，宁为发现了不同。

这已经不是有趣不有趣的问题了，而是伴随着台上报告者不断的讲解，他的大脑再次有了反应，罗列了许多该算法亟待或者应该解决的问题。

这就很有意思了。

要知第一场报告会是一场60分钟报告会，而今天第二场报告会组委会只给了台上那位莱蒙托夫教授45分钟，别小看这十五分钟，这可代表着站在计算机算法领域最尖的那群人对两者重视程度的差别。

然而宁为在听一场报告会只觉得有趣，其他没了。

听第二场报告会却自动产生了诸多联想，还蹦了许多想法。

所以这是说明这新的随机算法对他目前的研究更价值，又或者随机算法的革新对人工智能领域的推作用更大？

这个问题宁为暂时没想明白，只是他听的更认真了，然后默默将那位教授的名字记在了心底，准备回去就仔细查阅这位教授的论文。

……

上午的三场报告会便在宁为沉浸与算法的思考中结束。

相对于这级会议来说，第一天的报告会安排的其实有些密集了，从九到十二这一百八十分钟，就有一百五十分钟的质量报告会其实对于真正的听众来说其实并不很友好。

有太多毫无关联却又货满满的东西需要消化，这并不是一件容易的事情。

宁为却只觉得收获颇多，直到最后一场发布会结束，他满脑依然满了针对随机算法改良的想法，甚至他觉隐隐摸到人工智能领域发展方向的脉搏，但却始终没想得太明白。就好像一个窈窕的人躲在朦胧的轻纱之后，他却始终无法掀开那层轻纱，一窥全貌。

这觉很闹心，甚至让他快忘了两个小时后，他也要坐在主席台上面对上千业界的英们去汇报。至于那位想要找茬的哈佛女天才，更是早已经被他抛到九霄云外。

一直到最后一场报告会结束，他依然看着之前展示ppt的大屏幕发愣。

直到余兴伟重重的拍在他的肩膀上：“我说宁为，你想啥呢？叫你两声都没听到？吃饭去了，难你不饿吗？早上那两块面包我早消化完了！”

“哦！”宁为惋惜的站起，突然问：“余师兄，博士开题方向想好了吗？”