中国地质大学(武汉)导师教师师资介绍简介-杨圣祥

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本站小编 Free考研考试/2021-07-31

教授博士生导师硕士生导师
主要任职：自动化学院讲座教授
性别：男
毕业院校：东北大学
学历：博士研究生毕业
学位：博士学位
所在单位：自动化学院
学科：计算机科学与技术自动化
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个人简历杨圣祥是德蒙福特大学计算机科学与信息学院计算智能中心（CCI) 主任，中国地质大学讲座教授。2010 年 7 月至 2012 年 6 月在布鲁内尔大学信息系统与计算系（现为计算机科学系）担任高级讲师。2000年11月至2010年6月，担任莱斯特大学计算机科学系讲师。从1999 年 10 月至 2000 年 10 月，在伦敦大学国王学院计算机科学系从事博士后研究。杨圣祥分别于 1993 年 7 月和 1996 年 3 月获得中国东北大学自动控制系自动控制学士和硕士学位，并于 1999 年 3 月获得中国东北大学系统工程系控制理论与控制工程博士学位。

研究兴趣包括以下领域：遗传和进化计算，群体智能（粒子群优化和蚁群优化），元启发式和超启发式算法，人工神经网络，计算智能求解组合优化，多目标优化和动态优化问题，智能系统，生物信息学，数据挖掘和智能数据分析，以及相关的实际应用。出版英文编著 2 部，编辑国际会议论文集 8 部, 发表论文 270 多篇, 其中SCI期刊论文 90 余篇，谷歌学术H指数48，谷歌学术引用 8200 余次。杨教授应邀担任8种国际刊物的副主编或编委，担任国际大会程序委员会主席和分会主席 40 余次和国际会议程序委员会委员 100 多次，做国际会议大会报告或专题报告 10 余次。

杨圣祥是电气和电子工程师协会（IEEE）高级会员，是IEEE计算智能学会（IEEE CIS）成员，IEEE CIS智能系统应用技术委员会（ISATC）成员，以及IEEE CIS演化计算技术委员会（ECTC）成员。同时是IEEE CIS ISATC智能网络系统协会（TF-INS，2012-2017）创始主席，以及IEEE CIS ECTC动态和不确定环境中进化计算协会主席（ECiDUE，2011-2017）。

入选帕尔斯伯格教授1000名具有最高H指数（广泛使用的研究影响指数）的计算机科学家，同时是英国工程与物理科学研究委员会（EPSRC）同行评审学院的成员。

教育经历 [1] 1996.3-1999.3
东北大学 | 自动化 | 博士学位
[2] 1993.9-1996.9
东北大学 | 自动化 | 硕士学位
[3] 1989.9-1993.7
东北大学 | 自动化 | 学士学位

工作经历 [1] 1999.10-2000.10
伦敦大学国王学院

[2] 2000.11-2010.6
莱斯特大学

[3] 2010.7-2012.6
布鲁内尔大学

[4] 2012.7-至今
德蒙福特大学

社会兼职 [1]2019.1-至今
IEEE Transactions on Evolutionary Computation，副主编
[2]2014.1-至今
IEEE Transactions on Cybernetics，副主编
[3]2015.1-至今
Information Sciences，副主编
[4]2015.1-至今
Enterprise Information Systems, 副主编
[5]2012.1-至今
Evolutionary Computation，编委
[6]2014.1-至今
Soft Computing，编委
[7]2019.3-至今
CAAI Transactionson Intelligence Technology, 编委
[8]2019.1-至今
International Journal of Bio-Inspired Computation，编委
[9]2016.1-2017.1
Neurocomputing，编委
[10]2011.1-2017.12
IEEE CIS ECTC动态和不确定环境中进化计算任务组主席（2011-2017）
[11]2012.1-2017.12
IEEE CIS ISATC智能网络系统工作组主席（2012-2017）

研究方向 [1] 遗传和进化计算，群体智能（粒子群优化和蚁群优化），元启发式和超启发式算法，人工神经网络，计算智能求解组合优化，多目标优化和动态优化问题，智能系统，生物信息学，数据挖掘和智能数据分析，以及相关的实际应用。

教授博士生导师硕士生导师
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研究领域
Genetic and Evolutionary Algorithms
Memetic Computing
Swarm Intelligence (Particle Swarm optimization and Ant Colony Optimization)
Estimation of Distributions Algorithms
Meta-heuristics and Hyper-heuristics
Artificial Neural Networks for Scheduling
Combinatorial Optimization, Multi-objective Optimization, and Dynamic Optimization
Intelligent Network Systems
Bioinformatics, Systems and Synthetic Biology
Data Mining and Intelligent Data Analysis
Network Flow Problems and Algorithms

著作成果
S. Yang, Y.-S. Ong, and Y. Jin (guest editors), Evolutionary Computation in Dynamic and Uncertain Environments, Special Issue of Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 7, No. 4, pp. 293-404, December 2006, Springer Netherlands, ISSN: 1389-2576 (Print) 1573-7632 (Online).
H. Cheng, S. Yang, X. Yao and M. Zhang (guest editors), Computational Intelligence for Cloud Computing, Special Issue of IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Vol. 2, No. 1, pp. 1-50, February 2018, IEEE Press, ISSN: 2471-285X (Online).
F. Rothlauf et al. (eds.), Proceedings of the 2005 Workshops on Genetic and Evolutionary Computation, ACM Press, New York, USA, 2005 (DOI: 10.1145/**).
Giacobini, M.; Brabazon, A.; Cagoni, S.; Di Caro, G.A.; Drechsler, R.; Farooq, M.; Fink, A.; Lutton, E.; Machado, P.; Minner, S.; O'Neill, M.; Romero, J.; Rothlauf, F.; Squillero, G.; Takagi, H.; Uyar, A.S.; Yang, S. (eds.), EvoWorkshops 2007: Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4448, Springer, ISBN: 978-3-540-71804-8, June 2007 (DOI: 10.1007/978-3-540-71805-5).
Giacobini, M.; Brabazon, A.; Cagnoni, S.; Di Caro, G.A.; Drechsler, R.; Ekart, A.; Esparcia-Alcazar, A.I.; Farooq, M.; Fink, A.; McCormack, J.; O'Neill, M.; Romero, J.; Rothlauf, F.; Squillero, G.; Uyar, S.; Yang, S. (eds.), EvoWorkshops 2008: Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4974, Springer, ISBN: 978-3-540-78760-0, May 2008 (DOI: 10.1007/978-3-540-78761-7).
Giacobini, M.; Brabazon, A.; Cagnoni, S.; Di Caro, G.A.; Ekart, A.; Esparcia-Alcazar, A.I.; Farooq, M.; Fink, A.; Machado, P.; McCormack, J.; O'Neill, M.; Neri, F.; Preuss, M.; Rothlauf, F.; Tarantino, E.; Yang, S. (eds.), EvoWorkshops 2009: Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science, vol. 5484, Springer, ISBN: 978-3-642-01128-3, April 2009 (DOI: 10.1007/978-3-642-01129-0).
Jin, Y.; Yang, S.; Polikar, R. (eds.), Proceedings of the 2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Dynamic and Uncertain Environments, IEEE Press, ISBN: 978-1-4244-9930-4, April 2011 (DOI: 10.1109/CIDUE.2011.**).
Jin, Y.; Polikar, R; Yang, S. (eds.), Proceedings of the 2013 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Dynamic and Uncertain Environments, IEEE Press, ISBN: 978-1-4673-5849-1, April 2013 (DOI: 10.1109/CIDUE.2013.**).
S. Yang and X. Yao (eds.), Evolutionary Computation for Dynamic Optimization Problems, in the series Studies in Computational Intelligence, vol. 490. Springer, Heidelberg, ISSN: 1860-949X (Print) 1860-9503 (Online), ISBN: 978-3-642-38415-8 (Print) 978-3-642-38416-5 (eBook), May 2013 (Product Flyer, Front Matter, and DOI: 10.1007/978-3-642-38416-5). The book was one of the top 25% most downloaded eBooks in the relevant Springer eBook Collection in 2013.

论文成果More>>
S. Yang and D. Wang. Solving optimization and scheduling problems with neural network methods. Systems Engineering, 15(Suppl.): 66-71, December 1997 (PDF File).
S. Yang and D. Wang. Genetic algorithm and adaptive neural network hybrid method for job-shop scheduling problems. Control and Decision, 13(Suppl.): 402-407, July 1998 (PDF File).
S. Yang and D. Wang. Using constraint satisfaction adaptive neural network and efficient heuristics for job-shop scheduling. Information and Control, 28(2): 121-126, April 1999 (PDF File).
S. Yang and D. Wang. A neural network and heuristics hybrid strategy for job-shop scheduling problem. Journal of Systems Engineering, 14(2): 140-144, June 1999 (PDF File).
S. Yang and D. Wang. Constraint satisfaction adaptive neural network and heuristics combined approaches for generalized job-shop scheduling. IEEE Transactions on Neural Networks, 11(2): 474-486, March 2000. IEEE Press (DOI: 10.1109/72.839016 and PDF File).
S. Yang and D. Wang. A new adaptive neural network and heuristics hybrid approach for job-shop scheduling. Computers and Operations Research, 28(10): 955-971, September 2001. Elsevier Science Ltd (DOI: 10.1016/S0305-0548(00)00018-6 and PDF File).
S. Yang. Adaptive group mutation for tackling deception in genetic search. WSEAS Transactions on Systems, 3(1): 107-112, January 2004 (PDF File).
S. Yang and X. Yao. Experimental study on population-based incremental learning algorithms for dynamic optimization problems. Soft Computing, 9(11): 815-834, November 2005. Springer (DOI: 10.1007/s00500-004-0422-3 and PDF File).
H. Wang, D. Wang, and S. Yang. Evolutionary algorithms in dynamic environments. Control and Decision, 22(2): 127-131+137, February 2007. (URL: http://www.kzyjc.net:8080/CN/Y2007/V22/I2/127)
S. Yang and R. Tinos. A hybrid immigrants scheme for genetic algorithms in dynamic environments. International Journal of Automation and Computing, 4(3): 243-254, July 2007. Springer (DOI: 10.1007/s11633-007-0243-9, PDF File, and Source Code in GNU C++).
S. Yang and X. Yao. Population-based incremental learning with associative memory for dynamic environments. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 12(5): 542-561, October 2008. IEEE Press (DOI: 10.1109/TEVC.2007.913070, PDF File, and Source Code in GNU C++).
H. Cheng, X. Wang, S. Yang, and M. Huang. A multipopulation parallel genetic simulated annealing based QoS routing and wavelength assignment integration algorithm for multicast in optical networks. Applied Soft Computing, 9(2): 677-684, March 2009. Elsevier (DOI: 10.1016/j.asoc.2008.09.008 and PDF File).
H. Cheng, J. Cao, X. Wang, S. K. Das, and S. Yang. Stability-aware multi-metric clustering in mobile ad hoc networks with group mobility. Wireless Communications and Mobile Computing, 9(6): 759-771, June 2009. John Wiley & Sons, Ltd (DOI: 10.1002/wcm.627 and PDF File).
H. Wang, D. Wang, and S. Yang. A memetic algorithm with adaptive hill climbing strategy for dynamic optimization problems. Soft Computing, 13(8-9): 763-780, July 2009. Springer (DOI: 10.1007/s00500-008-0347-3, PDF File, and Source Code in Java).
H. Richter and S. Yang. Learning behavior in abstract memory schemes for dynamic optimization problems. Soft Computing, 13(12): 1163-1173, October 2009. Springer (DOI: 10.1007/s00500-009-0420-6 and PDF File).

教授博士生导师硕士生导师
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[1]S. Yang, Y.-S. Ong, and Y. Jin (guest editors), Evolutionary Computation in Dynamic and Uncertain Environments, Special Issue of Genetic Programming and Evolvable Machines, Vol. 7, No. 4, pp. 293-404, December 2006, Springer Netherlands, ISSN: 1389-2576 (Print) 1573-7632 (Online).
[2]H. Cheng, S. Yang, X. Yao and M. Zhang (guest editors), Computational Intelligence for Cloud Computing, Special Issue of IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Vol. 2, No. 1, pp. 1-50, February 2018, IEEE Press, ISSN: 2471-285X (Online).
[3]F. Rothlauf et al. (eds.), Proceedings of the 2005 Workshops on Genetic and Evolutionary Computation, ACM Press, New York, USA, 2005 (DOI: 10.1145/**).
[4]Giacobini, M.; Brabazon, A.; Cagoni, S.; Di Caro, G.A.; Drechsler, R.; Farooq, M.; Fink, A.; Lutton, E.; Machado, P.; Minner, S.; O'Neill, M.; Romero, J.; Rothlauf, F.; Squillero, G.; Takagi, H.; Uyar, A.S.; Yang, S. (eds.), EvoWorkshops 2007: Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4448, Springer, ISBN: 978-3-540-71804-8, June 2007 (DOI: 10.1007/978-3-540-71805-5).
[5]Giacobini, M.; Brabazon, A.; Cagnoni, S.; Di Caro, G.A.; Drechsler, R.; Ekart, A.; Esparcia-Alcazar, A.I.; Farooq, M.; Fink, A.; McCormack, J.; O'Neill, M.; Romero, J.; Rothlauf, F.; Squillero, G.; Uyar, S.; Yang, S. (eds.), EvoWorkshops 2008: Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science, vol. 4974, Springer, ISBN: 978-3-540-78760-0, May 2008 (DOI: 10.1007/978-3-540-78761-7).
[6]Giacobini, M.; Brabazon, A.; Cagnoni, S.; Di Caro, G.A.; Ekart, A.; Esparcia-Alcazar, A.I.; Farooq, M.; Fink, A.; Machado, P.; McCormack, J.; O'Neill, M.; Neri, F.; Preuss, M.; Rothlauf, F.; Tarantino, E.; Yang, S. (eds.), EvoWorkshops 2009: Applications of Evolutionary Computing, Lecture Notes in Computer Science, vol. 5484, Springer, ISBN: 978-3-642-01128-3, April 2009 (DOI: 10.1007/978-3-642-01129-0).
[7]Jin, Y.; Yang, S.; Polikar, R. (eds.), Proceedings of the 2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Dynamic and Uncertain Environments, IEEE Press, ISBN: 978-1-4244-9930-4, April 2011 (DOI: 10.1109/CIDUE.2011.**).
[8]Jin, Y.; Polikar, R; Yang, S. (eds.), Proceedings of the 2013 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Dynamic and Uncertain Environments, IEEE Press, ISBN: 978-1-4673-5849-1, April 2013 (DOI: 10.1109/CIDUE.2013.**).
[9]S. Yang and X. Yao (eds.), Evolutionary Computation for Dynamic Optimization Problems, in the series Studies in Computational Intelligence, vol. 490. Springer, Heidelberg, ISSN: 1860-949X (Print) 1860-9503 (Online), ISBN: 978-3-642-38415-8 (Print) 978-3-642-38416-5 (eBook), May 2013 (Product Flyer, Front Matter, and DOI: 10.1007/978-3-642-38416-5). The book was one of the top 25% most downloaded eBooks in the relevant Springer eBook Collection in 2013.

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教授博士生导师硕士生导师
主要任职：自动化学院讲座教授
性别：男
毕业院校：东北大学
学历：博士研究生毕业
学位：博士学位
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[1] S. Yang and D. Wang. Solving optimization and scheduling problems with neural network methods. Systems Engineering, 15(Suppl.): 66-71, December 1997 (PDF File).
[2] S. Yang and D. Wang. Genetic algorithm and adaptive neural network hybrid method for job-shop scheduling problems. Control and Decision, 13(Suppl.): 402-407, July 1998 (PDF File).
[3] S. Yang and D. Wang. Using constraint satisfaction adaptive neural network and efficient heuristics for job-shop scheduling. Information and Control, 28(2): 121-126, April 1999 (PDF File).
[4] S. Yang and D. Wang. A neural network and heuristics hybrid strategy for job-shop scheduling problem. Journal of Systems Engineering, 14(2): 140-144, June 1999 (PDF File).
[5] S. Yang and D. Wang. Constraint satisfaction adaptive neural network and heuristics combined approaches for generalized job-shop scheduling. IEEE Transactions on Neural Networks, 11(2): 474-486, March 2000. IEEE Press (DOI: 10.1109/72.839016 and PDF File).
[6] S. Yang and D. Wang. A new adaptive neural network and heuristics hybrid approach for job-shop scheduling. Computers and Operations Research, 28(10): 955-971, September 2001. Elsevier Science Ltd (DOI: 10.1016/S0305-0548(00)00018-6 and PDF File).
[7] S. Yang. Adaptive group mutation for tackling deception in genetic search. WSEAS Transactions on Systems, 3(1): 107-112, January 2004 (PDF File).
[8] S. Yang and X. Yao. Experimental study on population-based incremental learning algorithms for dynamic optimization problems. Soft Computing, 9(11): 815-834, November 2005. Springer (DOI: 10.1007/s00500-004-0422-3 and PDF File).
[9] H. Wang, D. Wang, and S. Yang. Evolutionary algorithms in dynamic environments. Control and Decision, 22(2): 127-131+137, February 2007. (URL: http://www.kzyjc.net:8080/CN/Y2007/V22/I2/127)
[10] S. Yang and R. Tinos. A hybrid immigrants scheme for genetic algorithms in dynamic environments. International Journal of Automation and Computing, 4(3): 243-254, July 2007. Springer (DOI: 10.1007/s11633-007-0243-9, PDF File, and Source Code in GNU C++).
[11] S. Yang and X. Yao. Population-based incremental learning with associative memory for dynamic environments. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 12(5): 542-561, October 2008. IEEE Press (DOI: 10.1109/TEVC.2007.913070, PDF File, and Source Code in GNU C++).
[12] H. Cheng, X. Wang, S. Yang, and M. Huang. A multipopulation parallel genetic simulated annealing based QoS routing and wavelength assignment integration algorithm for multicast in optical networks. Applied Soft Computing, 9(2): 677-684, March 2009. Elsevier (DOI: 10.1016/j.asoc.2008.09.008 and PDF File).
[13] H. Cheng, J. Cao, X. Wang, S. K. Das, and S. Yang. Stability-aware multi-metric clustering in mobile ad hoc networks with group mobility. Wireless Communications and Mobile Computing, 9(6): 759-771, June 2009. John Wiley & Sons, Ltd (DOI: 10.1002/wcm.627 and PDF File).
[14] H. Wang, D. Wang, and S. Yang. A memetic algorithm with adaptive hill climbing strategy for dynamic optimization problems. Soft Computing, 13(8-9): 763-780, July 2009. Springer (DOI: 10.1007/s00500-008-0347-3, PDF File, and Source Code in Java).
[15] H. Richter and S. Yang. Learning behavior in abstract memory schemes for dynamic optimization problems. Soft Computing, 13(12): 1163-1173, October 2009. Springer (DOI: 10.1007/s00500-009-0420-6 and PDF File).
[16] H. Wang, S. Yang, W. H. Ip, and D. Wang. Adaptive primal-dual genetic algorithms in dynamic environments. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics, 39(6): 1348-1361, December 2009. IEEE Press (DOI: 10.1109/TSMCB.2009.**, and PDF File).
[17] S. Yang, H. Cheng, and F. Wang. Genetic algorithms with immigrants and memory schemes for dynamic shortest path routing problems in mobile ad hoc networks. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part C: Applications and Reviews, 40(1): 52-63, January 2010. IEEE Press (DOI: 10.1109/TSMCC.2009.**, PDF File, and Source Code in C++).
[18] S. Yang, D. Wang, T. Chai, and G. Kendall. An improved constraint satisfaction adaptive neural network for job-shop scheduling. Journal of Scheduling, 13(1): 17-38, February 2010. Springer (DOI: 10.1007/s10951-009-0106-z and PDF File).
[19] H. Cheng, X. Wang, S. Yang, M. Huang, and J. Cao. QoS multicast tree construction in IP/DWDM optical internet by bio-inspired algorithms. Journal of Network and Computer Applications, 33(4): 512-522, July 2010. Elsevier (DOI: 10.1016/j.jnca.2010.01.001 and PDF File).
[20] H. Cheng and S. Yang. Genetic algorithms with immigrants schemes for dynamic multicast problems in mobile ad hoc networks. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 23(5): 806-819, August 2010. Elsevier (DOI: 10.1016/j.engappai.2010.01.021, PDF File, C++ Source Code for the General Dynamics Model, and C++ Source Code for the Worst Dynamics Model).

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