姓 名：李俊青
职 称：教授、博士生导师
学术兼职：SCI一区期刊ESWA副主编、中国运筹学会排序分委会理事
人才称号：2021年度全球顶尖前10万科学家，2022全球前2%顶尖科学家终
身成就榜，2022世界计算机顶尖科学家，2024中国知网高被引学者
工作单位：云南师范大学数学学院计算数学系（部）
电子邮箱：lijunqing@ynnu.edu.cn
研究方向及招生情况
研究领域：深度学习、运筹优化、多目标优化、生产调度优化、物流优化
招生专业：运筹优化与控制（博士）、运筹优化与控制（硕士）
教育经历
2013.09——2016.07，东北大学（流程国家重点实验室），系统工程，博士
2001.09——2004.07，山东财经大学，计算机，硕士
获奖情况
2024山东省自然科学二等奖
2021山东省自然科学二等奖
2019江苏省科学技术奖二等奖
2022吴文俊人工智能科学技术奖，自然科学奖三等奖
2024云南省引进高层次人才将享受政府购房补贴和资助
学术兼职
SCI一区期刊《Expert Systems with Applications》副主编
SCI三区期刊《Discrete Dynamics in Nature and Society》副主编
EI期刊《IET Collaborative Intelligent Manufacturing》副主编
《The Chinese Journal of Artificial Intelligence》、《Research Reports on Computer Science (RRCS)》期刊编委
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、中国建筑学会绿色建筑委员会委员、中国人工智能学会自然计算及数字智能城市专委会委员，中国工业与应用数学学会会员，山东省自动化学会理事、山东计算机学会理事，中国计算机学会会员，IEEE会员、ACM会员、中国自动化学会会员、中国运筹学会会员
科研项目
(1)2025.01-2018.12，深度强化学习赋能的预制构件生产运输集成调度及低碳优化方法，国家自然科学基金面上项目，主持
(2)2022.01-2025.12，面向分布式预制构件生产调度的知识驱动智能自协同优化方法，国家自然科学基金面上项目，主持
(3)2018.01-2021.12，基于自组织云演化算法的铁水运输调度理论与方法研究，国家自然科学基金面上项目，主持
(4)2016.01-2016.12，柔性工序选择的混合流水车间调度及其离散群智能算法研究，国家自然科学基金面上项目，主持
(5)2012.01-2014.12，时间约束的多目标柔性作业车间调度及其新型离散群智能算法研究，国家自然科学基金青年项目，主持
(6)2024.03-2027.02 云南省基础研究计划重点项目，主持
(7)2018.01-2021.12，太阳能与浅表地热能驱动的超低能耗建筑热环境建模与优化国家自然科学基金面上项目，主持
著作
(1)李俊青,李佳珂,郑元杰,陈庆达.分布式流水车间调度与算法,科学出版社, 2025, ISBN: 978-7-03-081096-0.
(2)李俊青,李荣昊.资源约束混合流水车间调度优化方法,中国水利水电出版社, 141千字, 2024.12, ISBN: 978-7-5226-2920-9.
(3)李俊青，潘全科，刘闯,钢铁生产调度问题及其人工蜂群算法研究,科学出版社,320千字, 2017.11，ISBN: 978-7-03-055146-7
(4)李俊青，段培永，潘全科，刘闯，张映玉，郑志新，孙群.柔性作业车间调度问题及其智能优化算法.科学出版社, 2018.11，ISBN：9787030593672
论文
① Li, Jun-Qing(李俊青，通讯作者);Li, Jiake; Gao Kaizhou; Duan Peiyong.A hybrid graph-based imitation learning method for a realistic distributed hybrid flow shop with family setup time.IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, 2024, 54(12): 7291-7304.（SCI一区）
② Li, Jun-Qing(李俊青，通讯作者), Yuyan Han, Kaizhou Gao, Xiumei Xiao, Peiyong Duan. Bi-population balancing multi-objective algorithm for fuzzy flexible job shop with energy and transportation.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,2024,21(3):4686-4702.（SCI一区）
③ Li, Jun-Qing(李俊青，通讯作者); Du, Yu; Gao, Kai-zhou; Duan, Pei-yong; Gong, Dun-Wei; Pan, Quanke; Suganthan, P N.A hybrid iterated greedy algorithm for a crane transportation flexible job shop problem.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022, 19(3): 2153-2170.（SCI一区）
④ Li, Jun-Qing(李俊青),ChenXiaolong, Duan Peiyong, Mou jianhui, KMOEA: A knowledge-based multi-objective algorithm for distributed hybrid flow shop in a prefabricated system.IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(8): 5318-5329.（SCI一区、高被引）
⑤ Li, Jun-Qing(李俊青，通讯作者), Liu Zhengmin, Li Chengdong, Zheng Zhixin. Improved artificial immune system algorithm for Type-2 fuzzy flexible job shop scheduling problem.IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2021, 29(11):3234-3248, doi: 10.1109/TFUZZ.2020.3016225（SCI一区、ESI高被引）
⑥ Li, Jun-Qing(李俊青), Song MX, Wang L（通讯作者）, Duan PY（通讯作者）, Han YY, Sang HY, Pan QK.Hybrid artificial bee colony algorithm for a parallel batchingdistributed flow shop problem with deteriorating jobs,IEEE Transactions on Cybernetics,2020, 10.1109/TCYB.2019.2943606.（SCI一区、ESI高被引）
⑦ Li, Jun-Qing(李俊青，通讯作者), Quan-ke Pan,Pei-yong Duan(段培永).An Improved Artificial Bee Colony Algorithm for Solving Hybrid Flexible Flowshop with Dynamic Operation Skipping,IEEE Transactions on Cybernetics,46(6), 1311-1324(SCI一区)
⑧ Li, Jun-Qing(李俊青，通讯作者), Quan-ke Pan, Kun Mao. A Hybrid Fruit Fly Optimization Algorithm for the Realistic Hybrid Flowshop Rescheduling Problem in Steelmaking Systems.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,13(2): 932-949, 2016.（SCI一区）
⑨ Xiaolong Chen,Li, Jun-Qing(李俊青，通讯作者), Zunxun Wang,Qingda Chen, Kaizhou Gao, Quanke Pan. Optimizing Dynamic Flexible Job Shop Scheduling Using an Evolutionary Multi-Task Optimization Framework and Genetic Programming.IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2025.2, doi: 10.1109/TEVC.2025.3543770.（SCI一区）
⑩ Du Yu,Li, Junqing(通讯作者), Chen Xiaolong, Duan Peiyong, Pan Quanke. A knowledge-based reinforcement learning and estimation of distribution algorithm for flexible job shop scheduling problem.IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2023, 7(4): 1036-1050.（SCI二区、ESI高被引）
⑪ Du, Yu;Li, Junqing(通讯作者); Li, Chengdong; Duan, Peiyong. A reinforcement learning approach for flexible job shop scheduling problem with crane transportation and setup times.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.35 (4): 5695-5709, 2024.（SCI一区）
⑫ Mou, J., Gao, K., Duan, P.,Li, Junqing(通讯作者)., Garg, A., & Sharma, R. A Machine Learning Approach for Energy-Efficient Intelligent Transportation Scheduling Problem in a Real-World Dynamic Circumstances.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023, 24(12): 15527-15539.（SCI一区、ESI高被引、ESI热点）
