2021-2022学年，人工智能学院应用数学专业徐生兵老师前往武汉大学进行访学深造，师从邹秀芬教授，从事“粒子群优化算法及其理论分析”研究。 徐老师表示，在访学深造的一年时间里，虽然导师临近退休，仍受到导师的关心与严格指导。导师这种崇尚科学，对科学的探索精神深深感染了他，促使其以后教学和科研中，要发扬这种精神，做一名优秀城院人。
一、学习任务或项目研究
访学期间，徐生兵老师参与了导师“生物数学建模”课题，利用数学工具建立数学模型解决生物学中的实际问题；结合硕士阶段的研究领域，主要研究粒子群优化算法及其理论分析，针对高维问题提高了算法性能。同时对神经网络问题也开展相关研究。
二、研修成果
（1）研究成果发现：针对维数增加，算法的收敛精度低，速度慢，容易早熟等问题。引入粒子最优速度，最差适应值，平均收敛率和最小平均收敛代数概念，设计混合粒子群优化算法。
（2）发表论文《一种新的混合粒子群优化算法》（收录）。
（3）发表论文《Stability Analysis of Stochastic Neutral Hopfield Neural Networks with Multiple Time-varying Delays》（收录）。
（3）完成论文《基于懒蚂蚁效应的粒子群算法及其在指数跟踪中的应用》（拟投稿）。
