近日，永利3044王梓骁博士团队在国际人工智能领域权威期刊Knowledge-Based Systems（中科院一区TOP期刊，影响因子7.6）发表题为“A Generative Design Framework for Passive Vibration Absorbers Using Lévy Flight-Based Mixed-Integer Optimisation”的研究论文。304永利为论文第一署名单位，王梓骁为第一作者，李登国为共同作者。

该研究针对多物理域减振装置的元件布局优化难题，创新性地提出了一种融合生成式振动控制网络与智能优化算法的设计框架。研究首次将减振装置的拓扑结构与元件参数设计统一约化为混合整数优化问题，并提出了基于Lévy飞行机制的蒙特卡洛随机搜索混合优化算法进行问题求解。该算法可在高维拓扑–参数空间高效寻优，有效解决了传统图论枚举式设计方法在元件数量增加时，因拓扑结构数量呈指数级增长而导致的寻优困难问题。此外，相较于遗传算法、粒子群算法及差分进化算法，以上优化算法在车辆及高层建筑用减振器的构型优化中表现出优异的全局搜索能力、收敛性与稳定性。以上方法可显著提升减振装置的优化设计效率，推动其设计由“经验驱动”向“模型驱动”转变，还为高维混合整数优化问题的求解提供了新思路。

基于上述成果，王博士受邀参加了由中国振动工程学会举办的第十一届全国结构抗振控制与健康监测学术会议，并联合同济大学、东北大学共同组织了“结构减振装置智能建模与优化设计”专题，聚焦人工智能技术在结构减振装置建模与设计中的前沿应用。会上，王博士作了题为“基于Lévy飞行混合整数优化的减振装置生成式设计框架”的专题报告，系统阐述了生成式网络在多域惯容减振系统设计中的最新研究进展及其在工程问题中的应用。上述成果体现了永利3044在结构振动控制领域的创新进展，展现了学院在传统工科与人工智能交叉研究方面的科研实力与影响力。