复杂大规模系统经常出现在各种学科如社会经济、企业管理、人口资源、生态环境、电力系统、通信和交通。一般来说,大规模系统的操作机制很难理解由于结构复杂和异构。针对这一点,复杂大规模系统的运营管理和优化一直是一个具有挑战性的问题。

随着云计算的快速发展,大数据,特别是人工智能技术,智能方法与模型数据和知识的融合变得越来越吸引人的经营和管理复杂大规模系统的优化。这种方法可以极大地简化复杂大规模系统的需求模型,因此可以广泛应用于参数识别,运行调度和管理大规模系统的优化。的运作和管理复杂的大型系统的帮助下智能方法在学术和工业已经成为迫切的圆圈。

这个特殊的问题因此旨在汇集学术界或行业研究人员讨论新的和现有问题对智能方法对于复杂的大系统,特别是,促进学术研究和工业应用程序之间的协作,并刺激进一步参与用户社区。提交在大规模系统的智能方法的最新进展和新视野是受欢迎的,例如,机器学习方法开发大型系统管理、调度。此外,我们感兴趣的各种研究讨论了现实世界的大规模系统,例如,混合能源系统和无人驾驶群系统。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 复杂大规模系统的多目标优化
• 管理/动态不确定环境下的复杂大系统
• 在复杂的大系统优化问题
• 智能建模和仿真方法对复杂大规模系统
• 多准则评价复杂的大系统
• 鲁棒优化方法对复杂大系统
• 多标准决策复杂大规模系统的技术
• 深入学习方法在复杂的大系统
• 基于进化计算复杂大规模系统优化方法
• 真实的案例研究的混合能源系统,无人群系统,网络系统