【科研成果】

在《自动化学报》（CCF-A中文）；关于梯度信息启发的多群体协同进化算法的论文在《Expert Systems with Applications》（中科院一区，IF=7.5）；关于大语言模型驱动进化算法在汽油调和调度中的应用的论文在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（中科院一区Top，IF=9.9）发表论文多篇。研究方向覆盖Agent设计、LLM应用等前沿热点。

【研究方向】

大方向：多目标优化、进化计算、生成式AI

细分方向：约束多目标进化算法、LLM辅助进化优化、LangGraph智能体架构设计

【可指导区位】

SCI一区至四区国际期刊及会议论文撰写，聚焦进化计算、多目标优化、大模型应用等方向。

【指导经验】

指导经验丰富，累计指导本科生及低年级研究生近十人，多名本科生发表一区/二区论文并成功获得985院校保研资格，多名研究生发表一区论文。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

• 理论与实践并重：结合算法研究与工程项目双重经验，帮助学生建立从数学建模、算法推导到系统实现、性能优化的完整知识体系。

• 精细化论文指导：围绕进化计算与多目标优化方向，从问题定义、创新点挖掘、实验设计到写作逻辑，提供全流程精细指导。

• 代码与实验教学：精通Python、PyTorch等工具，能够手把手指导学生完成算法实现、实验复现与结果分析。

• 跨学科融合：善于将进化算法与大语言模型、电力系统、医疗健康等领域交叉结合，启发学生探索创新应用方向。

【科研成果】

在《自动化学报》（CCF-A中文）；关于梯度信息启发的多群体协同进化算法的论文在《Expert Systems with Applications》（中科院一区，IF=7.5）；关于大语言模型驱动进化算法在汽油调和调度中的应用的论文在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（中科院一区Top，IF=9.9）发表论文多篇。研究方向覆盖Agent设计、LLM应用等前沿热点。

【研究方向】

大方向：多目标优化、进化计算、生成式AI

细分方向：约束多目标进化算法、LLM辅助进化优化、LangGraph智能体架构设计

【可指导区位】

SCI一区至四区国际期刊及会议论文撰写，聚焦进化计算、多目标优化、大模型应用等方向。

【指导经验】

指导经验丰富，累计指导本科生及低年级研究生近十人，多名本科生发表一区/二区论文并成功获得985院校保研资格，多名研究生发表一区论文。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

• 理论与实践并重：结合算法研究与工程项目双重经验，帮助学生建立从数学建模、算法推导到系统实现、性能优化的完整知识体系。

• 精细化论文指导：围绕进化计算与多目标优化方向，从问题定义、创新点挖掘、实验设计到写作逻辑，提供全流程精细指导。

• 代码与实验教学：精通Python、PyTorch等工具，能够手把手指导学生完成算法实现、实验复现与结果分析。

• 跨学科融合：善于将进化算法与大语言模型、电力系统、医疗健康等领域交叉结合，启发学生探索创新应用方向。