1、团队组成
创新团队近五年围绕智能制造这一复杂系统优化问题，在深度强化学习、智能优化算法、调度生产过程分析、优化调度理论与方法、复杂系统预测控制、大数据分析、知识挖掘与利用、模糊决策和最优化理论等方向具有扎实的理论基础。项目组成员年富力强，团结协作，在国际知名期刊发表与本项目密切相关SCI收录论文90余篇。在理论研究的同时，结合实际应用需要，将所研究模型和算法嵌入到应用软件系统中，促进了研究成果的实用化，已获批发明专利23件，进入实审发明专利10余件，已获批软著10余项。获山东省自然科学奖二等奖2项，云南省社会科学奖论文类三等奖1项。
2、团队核心成员
创新团队有教授、副教授、讲师等9名团队成员，以及20名博士/硕士研究生，项目组成员知识结构合理，在深度强化学习、智能优化算法、调度生产过程分析、优化调度理论与方法、复杂系统预测控制、大数据分析、知识挖掘与利用、模糊决策和最优化理论等方向具有扎实的理论基础和合作经历。
团队核心成员基本情况如下：
（1）李俊青，团队负责人，数学学院三级教授，博士，博士（硕士）研究生导师，云南师范大学高层次人才（五层次），IEEE Senior Member,中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会常务委员、中国运筹学会排序分委会理事，中国工业与应用数学学会（CSIAM）“智能控制与博弈专业委员会”委员，担任SCI一区期刊《Expert Systems with Applications》副主编，ESCI三区期刊《IET Collaborative Intelligent Manufacturing》副主编。主要从事深度强化学习、生产计划与调度、智能优化算法及应用、智能信息处理等方面的研究。入选2021年“全球顶尖前10万科学家”，2023~2025年“全球前2%顶尖科学家终身成就榜”，获山东省自然科学二等奖2项（位次2）、中国仿真学会自然科学二等奖1项（位次2）、江苏省科技进步二等奖1项（位次4）、吴文俊人工智能自然科学奖三等奖1项（位次4）、辽宁省自然科学学术成果二等奖1项（第1位）、山东省高等学校优秀科研成果一等奖2项（第1位）。作为主持人承担国家自然科学基金5项（其中面上项目4项）、云南省基础研究重点项目1项，作为带头人主持云南省教育厅科技创新团队项目1项。发表SCI论文90余篇（其中，IEEE Trans等顶级期刊论文15篇，18篇ESI高被引论文，5篇ESI热点论文），H-因子57。授权发明专利25件，科学出版社出版专著2部。获2025年云南省引进高层次人才政府补贴。获2026 IEEE CIS Outstanding Paper Award (IEEE CIS最佳论文奖，全球仅8篇获奖论文)。
（2）欧阳薇，现为云南师范大学副教授、硕士生导师，入选兴滇英才——青年人才，主要研究领域为变分分析与最优化理论。2021年获“红云园丁奖”，担任中国运筹学会数学规划分会第八届青年理事，美国数学评论评论员。主持国家自然科学基金项目2项，云南省应用基础研究计划项目2项，科学出版社出版学术专著1部，发表SCI论文10余篇。
（3）黄希芬，现为云南师范大学教授、硕士生导师，入选兴滇英才——青年人才，主要研究领域为生存分析、统计优化算法、高维数据分析。担任云南省应用统计学会第三届理事会理事。主持国家自然科学基金项目2项。获云南省社会科学奖（论文类）三等奖。发表SCI论文10余篇。
（4）王保云，现为云南师范大学副教授、硕士生导师，主要研究领域为深度强化学习方法、遥感影像分析与预测。担任CCF信息学奥赛云南省特派员。主持国家自然科学基金项目“基于深度迁移学习的遥感影像中泥石流孕灾沟谷识别-以云南省为例”1项。发表SCI论文5篇。
（5）张勇，现为中国矿业大学教授、博士生导师，入选江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人、江苏省“六大人才高峰”高层次人才培养对象、中国矿业大学优秀青年骨干教师，为中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会、中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会等委员，是《Applied Intelligence》和《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》等SCI检索期刊编委。主要研究方向为：智能优化及应用、矿山综合能源系统、机器视觉、大数据分析等。主持国家自然科学基金4项，国家重点研发计划子课题1项、中国博士后科学基金特别资助等省部级科研项目6项；作为核心成员参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等国家级项目4项。获教育部高等学校科学研究优秀成果二等奖、江苏省科学技术二等奖等省部级或一级学会科研奖励6项。在IEEE TEVC、IEEE TCYB、IEEE TCBB、IEEE TAI、Pattern Recognition和《自动化学报》等知名期刊发表SCI论文90余篇，先后9篇论文入选ESI前1%高被引论文，1篇论文入选中国精品科技期刊顶尖学术F5000论文。授权发明专利19项，出版专著1部。
（6）高开周，新加坡南洋理工大学博士、博士后，现为澳门科技大学副教授，博士/硕士生导师。中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会常务委员，中国运筹学会排序分会理事。担任lEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Swarm and Evolutionary Computation和Expert Systems with Applications等SC|一区期刊副主编，担任国家自然科学基金项目通讯评议专家。主要从事智能优化理论与方法、调度与优化、智能交通、机器学习等领域研究。主持或参与国家自然科学基金6项，新加坡研究项目3项，中英教育部智能制造合作项目1项，澳门FDCT项目1项，澳门科技大学项目1项，粤港澳联合项目1项，珠港澳产学研项目1项，广东省自然科学基金1项。在IEEETranS、EEE/CAA JAS和SWEVO等国际一流期刊发表SCI论文100余篇，ESI高被引论文7篇。组织国际期刊专刊和会议专题8次，获邀国际会议主题报告1次。入选2021年和2022年公布的“全球前2%顶尖科学家榜单(World’s Top2% Scientists)；获2021年山东省自然科学二等奖1项、2020年山东省高等学校科学技术三等奖1项；获2022年度IEEE/CAA JAS期刊颁发的“诺伯特维纳综述奖”(“NorbertWienerReview Award”)和TSINGHUA Science and Technology期刊颁发的“杰出论文奖”(“Excel-lent Paper Award”)；获中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会优秀论文一、二等奖等。
3、团队总体建设目标
团队成员深耕智能制造复杂系统优化领域十余年，在主持的10余项国家自然科学基金、省基础研究计划重点项目、省重大科技创新工程等项目的支持下，在低碳智能制造生产调度与优化控制、深度强化学习赋能智能优化方法及应用、非光滑多目标优化及产业应用等三个方面，持续开展智能制造复杂系统优化理论与方法研究。
（1）低碳智能制造生产调度与优化控制
重点围绕云南省内高耗能智能制造产业，如钢铁冶炼、装配式建筑生产制造等行业中的生产调度优化与控制问题开展研究。此类产业的生产和运行过程属于高能耗、高排放，多目标、多变量、多约束，强耦合、强不确定性的动态复杂系统，导致其建模、优化与控制异常困难，成为节能减碳、降本增效技术革命的瓶颈。因此，有效解决此类复杂系统的能量动态优化问题具有重要理论意义和应用价值。
（2）深度强化学习赋能智能优化方法及应用
考虑智能制造低碳化生产过程的非线性、非稳定性等工况特点，剖析一体化流程生产目标、工艺约束存在的不确定性，利用深度强化学习挖掘相互冲突目标间的关联关系和因果逻辑；研究不同工况下问题不确定性处理方法，利用拉格朗日等理论，分析优化问题的转化、约束放宽的优先级和偏好设置策略，构建复杂工况下合理动态调整优化目标和约束的方法；利用动态角度向量支配关系、拥挤距离度量等方法，设计多种群下多冲突目标动态协同智能优化方法。
（3）非光滑多目标优化及产业应用
针对研究对象规模庞大、采集数据困难的状况，在研究初期主要采用计算机仿真验证研究为主，在研究中期采用实验室验证为主，在研究后期采用实际系统应用验证。利用非光滑优化、多目标优化等已有理论成果，基于深度平台、智能制造过程数据、智能制造仿真平台，实现特性分析、数据处理、协同建模与动态优化算法的阶段性成果验证，为智能制造生产过程双碳战略实施提供强大的技术支持。
