张军旗教师主页

个人简介 Personal Profile         张军旗教授专注于仿生群体智能、群体机器人、多智能体、强化学习、无人集群系统、仿真系统等人工智能领域及其在噪声或动态环境等复杂场景下强化学习、群体智能优化与协同理论与方法的研究。已在《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《IEEE Trans. on Cybernetics》、《IEEE Trans. OnAutomatic Control》、《IEEE Trans. on Automation Scienceand Engineering》、《IEEE Trans. on Control SystemsTechnology》、《IEEE Trans. on Intelligent TransportationSystems》等国际期刊以第一或通讯作者发表论文17篇，其中影响因子大于10的1区期刊12篇，获发明专利10项。主持上海市教育委员会科研创新计划自然科学重大项目1项、国家面上自然科学基金2项、国家青年自然科学基金1项、上海市面上自然科学基金1项；获得北京大学2007-2008年度优秀博士后奖、首届中国博士后特别资助基金，2015年入选IEEE高级会员，是国际群体与演化智能学会特邀会员和北京大学研究生群体智能暑期学校主讲教师，是国家自然科学基金、教育部、中国和平利用军工技术协会、“兵器联合基金”的评审专家。入选中央高校基本科研业务费专项资金资助项目基础研究人才培养计划；入选同济大学“优青”、“培育”、“骨干”等青年英才计划。2014年，获国家留学基金委资助，作为访问学者到美国新泽西理工学院跟随IEEE Fellow周孟初教授访问一年。具有较强的科研攻关能力和项目实施组织水平，具备重大项目的主持能力与跨学科联合开发实际应用系统的能力。培养3人荣获“上海市优秀毕业研究生”称号，12人获得研究生国家奖学金，3人获得同济大学优秀硕士生奖学金。曾任上海市虹口区北外滩开发建设管理办公室副主任，助力北外滩数字化转型。        欢迎在数学、英语、编程、算法方面基础好、动手能力强、爱好钻研、在科学研究方面有潜力的考生报考攻读博士或硕士，特别是已有发表高水平文章或参与科研项目经历或参加过各种国内外竞赛并获奖，比如ACM系列、国家/国际数学建模比赛等。欢迎科研基础较好的博士生来做博士后。 研究方向Research Directions 仿生群体智能,群体机器人,群体机器人,强化学习 2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。 团队展示 已毕业学生流向为国内外高校、研究机构、一线公司等，特别是2023年度博士毕业学生，直接被上海高校录用为有编制教师，博士毕业即能成为高校教师表明本实验室的科研水平与所培养学生的社会认可度。上海市优秀毕业研究生：3人 王宇恒，张亮，李泽州 研究生国家级奖学金：12人次 刘欢（2022，2023），卢烨昊（2021，2022，2023），朱希迅，王宇恒（2次），张亮，徐林薇，李泽州，马季 同济大学优秀硕士生奖学金：3人 仇鹏展，朱善文，朱熊 陈建清： 同济大学硕士社会活动奖学金，2019 年11 月 同济大学研究生太原奖学金，2020 年11 月 2015级 王宇恒：2016年度研究生国家奖学金；2017年度研究生国家奖学金； 朱善文：2016年同济大学优秀硕士生奖学金 2014级 徐林薇：2015年度研究生国家奖学金；德国巴登符腾堡州州立奖学金；IEEE CEC会议Runner-Up Overall Paper Award奖；同济大学2015-16冬季学期赴德语地区高校（卡尔斯鲁厄理工学院KIT）交流项目； 张亮：2015年度研究生国家奖学金；上海市优秀毕业研究生；科磊企业奖学金；全国研究生数学建模竞赛二等奖 陆思宇： 2013级 李泽州：2014年度研究生国家奖学金；上海市优秀毕业研究生；新奥新能源奖学金 马季：2014年度研究生国家奖学金； 朱熊：2014年同济大学优秀硕士生奖学金 项目情况 1.   上海市教育委员会，科研创新计划自然科学重大项目，202101070007E00098，双环境下群体智能学习与优化方法研究，2021-01至2025-12, 300万元，在研, 主持        群体智能优化方法从抗噪角度分为两类，一类是不考虑环境中的噪声，性能随噪声出现急剧下降；另一类通过大量重采样精化适应值，但实际中噪声的有无不仅未知且动态变化，重采样量无法预定。本项目面向噪声或有或无的双环境，围绕群体智能的自适应排序与选择问题开展研究，重点研究解决双环境下群体智能学习与优化方法和多智能体协同、搜索与博弈对抗等关键理论和技术问题，突破传统群体智能优化方法仅适用于单一环境且自适应能力差的限制，实现在双环境下能无需重采样、无需人工干预、搜索精细、自适应抗噪能力强的高效群体智能鲁棒优化方法，形成双环境下基于学习自动机的群体智能学习理论和基于精英子群与群体决策的新型群体智能技术体系。构建双环境高维多模态标准函数库，研发双环境群体智能优化软件。完成双环境下钢铁生产制造业节能优化，多智能体协同的编队行驶与避障、目标定位与协同跟踪、目标的广域与细化搜索，无人机与无人车多智能体集群的博弈对抗3个典型任务中应用示范，研究成果达到国际领先水平，为钢铁行业实现节能提效的绿色可持续发展做出更大贡献，为未来智能化战争创建动态、协调和高度自治的群体智能致胜基石，推动新一代人工智能基础理论和应用发展。2.   同济大学学科交叉联合攻关项目，无人系统集群博弈对抗的进化计算方法，2022年6月1日-2023年11月30日，20万元, 在研,主持        无人系统集群博弈对抗为目前国家重大需求和国际科技前沿，其群体智能水平决定了无人系统集群在实际场景中的应用效能。深度强化学习是无人系统集群博弈对抗的主流方法，却因需要大量离线预训练与真实环境通信限制，存在环境依赖强、集群规模扩大难与变化态势认知慢等问题。因此，本项目通过将离线预训练问题转化为在线优化与学习问题，提炼变化态势实时认知与对抗决策在线推演两大关键科学问题，基于生物集群和无人集群的相似性与相容性，结合仿生群体智能自适应优化与基于认知结构的规则方法，提出拒止环境下以占位时效与对抗奖励为目标的群智适应度函数构建方法和基于虚拟种群在线演化最优占位的对抗决策机制，突破无人系统集群博弈对抗需要大量预训练的技术瓶颈，形成无需预训练、仅需简单规则即可自主涌现环境自适应群智行为的无人系统集群在线推演与学习方法，与深度强化学习方法形成优势互补。 科研项目 1.  上海市教育委员会，科研创新计划自然科学重大项目，202101070007E00098，双环境下群体智能学习与优化方法研究，2021-01至2025-12, 300万元，在研, 主持2.  同济大学学科交叉联合攻关项目，无人系统集群博弈对抗的进化计算方法，2022年6月1日-2023年11月30日，20万元, 在研,主持3.  国家自然科学基金委员会, 面上项目,61572359, 噪声环境下粒子群的个体学习与群体智能, 2016-01至2019-12, 79.2万元, 已结题,主持4.  国家自然科学基金委员会, 面上项目,61272271, 变结构学习自动机的自适应与协同优化算法, 2013-01至2016-12, 81万元, 已结题, 主持5.  国家自然科学基金委员会, 青年项目,60803065, 过程神经网络的智能学习算法研究, 2009-01至2011-12,20万元, 已结题, 主持6.  上海市自然科学基金, 面上项目, 12ZR1434000,基于粒子群与学习自动机的智能优化算法研究, 2012-07至2015-06,10万元, 已结题, 主持7.  中国博士后科学基金会, 特别资助基金, 200801029,粒子群优化算法智能搜索策略的理论研究与应用, 2008-01至2009-12,10万元, 已结题, 主持8.  中央高校基本科研业务费专项资金青年教学科研骨干计划（英才类），不确定环境下的群体智能优化算法研究，2016年-2017年, 已结题, 主持9.  中央高校基本科研业务费专项资金基础研究人才培养计划，大规模复杂网络软件的演化与协同，0800219201，2012年-2013年, 已结题, 主持10.中国博士后基金，基于历史信息与数据分析的群体计算方法研究，2007年-2008年。11.同济大学青年优秀人才培养行动计划基金，粒子群方法研究及其在服务组合与脑电检测中的应用， 2010年-2011年（考核结果为优秀）。 研究成果 著作：[1].  JunQi Zhang, Mengchu Zhou, "LearningAutomata and Their Applications to Intelligent Systems", IEEE-Wiley Press，2023(In Press).已发表或已录用期刊文章[1].  JunQi Zhang*, Huan Liu, Peng Zu, MengShi Zhao, Cheng Wang, Aiiad Albeshri, AbdullahAbusorrah, Mengchu Zhou*, "Using Tabu Search to Avoid Concave Obstaclesfor Source Location", IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems (IF: 9.551)，2023(Accepted).[2].  JunQi Zhang*,Peng Zu, Kun Liu, Mengchu Zhou*,"A Herd-Foraging-Based Approach to Adaptive Coverage Path Planning in DualEnvironments", IEEE Trans. on Cybernetics (IF: 19.118)，2023(Accepted). (DOI: 10.1109/TCYB.2023.3268844)[3].  JunQi Zhang*, YeHao Lu, YunZhe Wu, Cheng Wang, Di Zang, Abusorrah Abdullah, MengchuZhou*, "PSO-Based Sparse Sources Location in Large-Scale Environments Witha UAV Swarm", IEEE Trans. on Intelligent TransportationSystems (IF: 9.551)，vol. 24, no. 5,pp. 5249-5258, 2023.（*通讯作者）[4]. Huan Liu, JunQi Zhang*, Peng Zu, MengChu Zhou*, "Evolutionary Algorithm-basedAttack Strategy with Swarm Robots in Denied Environments", IEEE Trans. on Evolutionary Computation (IF: 16.497)，2023.（DOI:10.1109/TEVC.2022.3195668）（*通讯作者）[5].  JunQiZhang,PengZhan Qiu, MengChuZhou*, "Extensionof Stochastic Point Location for Multimodal Problems", IEEE Trans. on Cybernetics (IF: 19.118)，2023.（DOI: 10.1109/TCYB.2021.3119591）[6]. Huan Liu, JunQi Zhang*, MengChu Zhou*, "Adaptive Particle SwarmOptimizer Combining Hierarchical Learning with Variable Population"，IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems(IF: 11.471) ，vol. 53, no. 3, pp. 1397-1407, 2023.（*通讯作者）[7].  JunQi Zhang, PengZhan Qiu, ChunHui Wang, MengChu Zhou*,"Weak Estimator-based Stochastic Searching on the Line in Dynamic DualEnvironments", IEEE Trans. on Cybernetics (IF: 19.118)，vol. 52, no. 7, pp. 6109-6118, 2022.[8].  JunQi Zhang, YeHao Lu, Lei Che，MengChu Zhou*,"Moving-distance-minimized PSO for Mobile Robot Swarm", IEEE Trans. on Cybernetics (IF: 19.118)，vol. 52, no. 9, pp. 9871-9881, 2022.[9].  JunQiZhang*, XiXun Zhu, YuHeng Wang，MengChuZhou*, "Dual-Environmental Particle Swarm Optimizer in Noisyand Noise-free Environments", IEEETrans. On Cybernetics (1区，IF: 19.118)，vol. 49, no. 6, pp. 2011-2021, 2019. [10]. JunQi Zhang*, YuHengWang，Cheng Wang, MengChu Zhou*, "FastVariable Structure Stochastic Automaton for Discovering and TrackingSpatiotemporal Event Patterns", IEEETrans. On Cybernetics (1区，IF: 19.118)，vol. 48, no. 3, pp. 890-903, 2018. [11]. JunQi Zhang*, YuHeng Wang, Cheng Wang, Mengchu Zhou, "SymmetricalHierarchical Stochastic Searching on the Line in Informative and DeceptiveEnvironments", IEEE Trans. on Cybernetics (1区，IF: 19.118)，vol. 47,  no. 3, pp. 626-635, 2017.[12]. JunQi Zhang*, Liang Zhang，Cheng Wang, MengChu Zhou*, "ApproximatelyOptimal Computing-Budget Allocation for Selection of Best and Worst Designs", IEEE Trans. On Automatic Control (2区，IF: 6.549)，vol. 62, no. 7, pp. 3249-3261, 2017. [13]. JunQi Zhang*, ZeZhou Li, Cheng Wang, Di Zang, Mengchu Zhou, "Approximate Simulation Budget Allocation for Subset Ranking", IEEE Trans. on Control Systems Technology(2区， IF: 5.418)，vol. 25, no. 1, pp. 358-365, 2017.[14].Xin Wang, Cheng Wang, JunQi Zhang, Mengchu Zhou, ChangJunJiang, "Improved RuleInstallation for Real-time Query Service in Software-Defined Internet ofVehicles", IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems (2区， IF: 6.492)， vol.18,  no. 2,pp. 225-235, 2017.[15]. JunQi Zhang*, Cheng Wang, DiZang, MengChu Zhou*, "Incorporationof Optimal Computing Budget Allocation for Ordinal Optimization into Learning Automata", IEEETrans. On Automation Science and Engineering (2区， IF: 6.636), vol. 13, no. 2, pp. 1008-1017, 2016. [16].JunQi Zhang, Cheng Wang, Mengchu Zhou*, "Fastand Epsilon-optimal Discretized Pursuit Learning Automata", IEEE Trans. on Cybernetics (1区，IF: 19.118)，vol. 45, no. 10,pp. 2089-2099, 2015.[17].Jie Li（博士生）, JunQi Zhang*, ChangJun Jiang*, Mengchu Zhou, "Composite Particle Swarm Optimizer with HistoricalMemory for Function Optimization", IEEE Trans. on Cybernetics (1区，IF: 19.118)，vol. 45, no. 10,pp. 2350-2363, 2015(SCI, EI), (通讯作者).[18].JunQi Zhang, Cheng Wang, MengChu Zhou*, "Last-position Elimination-based LearningAutomata", IEEE Trans. on Cybernetics (1区，IF: 19.118)，vol. 44, no. 12,pp. 2484-2492, 2014. 学生信息 当前位置：教师主页 > 学生信息 入学日期 所学专业 学号 学位 招生信息 当前位置：教师主页 > 招生信息 招生学院 招生专业 研究方向 招生人数 推免人数 考试方式 招生类别 招生年份