中国地质大学(武汉)导师教师师资介绍简介-李长河

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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
曾获荣誉：湖北省自然科学三等奖
性别：男
毕业院校：莱斯特大学
学历：研究生(博士)毕业
学位：工学博士学位
所在单位：自动化学院
职务：Professor
学科：自动化
办公地点：中国地质大学（武汉）自动化学院710室，湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
联系方式：027-8717 5083
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个人简历李长河男，1983年生。中国地质大学（武汉）自动化学院教授，博士生导师。IEEE Evolutionary Computation Technical Committee 旗下the Task Force on Evolutionary Computation in Dynamic and Uncertain Environments （ECiDUE）协会主席，Swarm and Evolutionary Computation期刊编委。

2005年和2008年分别获得中国地质大学（武汉）计算机学院计算机科学与技术专业学士学位和硕士学位，2011年获得英国莱斯特大学计算机科学专业博士学位。研究方向为群体智能、演化计算、动态优化、多目标优化和群体机器人。获湖北省自然科学奖三等奖1项，主持国家自然科学基金项目3项，发表学术论文60余篇，SCI论文26篇，EI论文38篇，SCI他引1168次，谷歌学术引用3200余次，在演化计算领域顶级期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Evolutionary Computation （MIT）、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences 等杂志发表论文16篇，其中有4篇论文入选ESI高被引论文数据库。主编本科教材1部，实验指导1部，研究生国际化精品教材1部。

教育经历 [1] 2008.1-2011.7
英国莱斯特大学 | 计算机科学与技术研究生(博士)毕业
[2] 2005.9-2008.7
中国地质大学（武汉） | 计算机研究生(硕士)毕业
[3] 2002.9-2005.7
中国地质大学（武汉） | 计算机科学与技术本科(学士)

工作经历 [1] 2017.7-至今
中国地质大学（武汉） |自动化学院 |教授

[2] 2011.5-2016.12
中国地质大学（武汉） |计算机学院 |副教授

社会兼职 [1]Swarm and Evolutionary Computation 期刊编委
[2]IEEE Evolutionary Computation Technical Committee 旗下the Task Force on Evolutionary Computation in Dynamic and Uncertain Environments （ECiDUE）协会主席

研究方向 [1] 群体智能、演化计算、动态优化、多目标优化，约束优化和群体机器人。

联系方式 [1]邮编：

[2]传真：

[3]通讯/办公地址：

[4]办公室电话：

[5]移动电话：

[6]邮箱：

团队成员 演化优化与学习

教授博士生导师硕士生导师
曾获荣誉：湖北省自然科学三等奖
性别：男
毕业院校：莱斯特大学
学历：研究生(博士)毕业
学位：工学博士学位
所在单位：自动化学院
职务：Professor
学科：自动化
办公地点：中国地质大学（武汉）自动化学院710室，湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
联系方式：027-8717 5083
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实验十四指针与数组
实验十三数组与多维数组
实验十二运算符重载
实验十一引用与复制构造函数
实验十类与对象的基本概念
实验九函数的重载和变量的作用域
实验八函数递归算法
实验七函数的基本概念
实验六文本文件的简单应用
实验五常用算法-----枚举法、递推法、迭代法
实验四循环结构程序设计
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研究领域
Research Interests
Swarm intelligence
Particle swarm optimization
Dynamic optimization
Multi-objective optimization
Artificial intelligence in games
Benchmarks for DOPs
The moving peaks problem(MPB, c++ codes in OFEC)
The generalized dynamic benchmark generator(GDBG, c++ codes in OFEC)
Conference Activites
Co-chair/Co-organizer
IEEE CEC 2013，Special Session on Evolutionary Computation in Dynamic and Uncertain Environments，CEC – ECiDUE‘13
IEEE WCCI 2012，Special Session Evolutionary Computation in Dynamic and Uncertain Environments，WCCI – ECiDUE‘12
Program Committee Member
IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2013
IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2013
IEEE Would Congress on Computational Intelligence, WCCI 2012
Invited Talks
Liverpool John Moores University, "Tracking The Global Optimum Using Multi-swarm Approaches in Dynamic Environments", July 4, 2013
Reviewing Activities
Research Collaborators
Trung Thanh Nguyen
Shengxiang Yang
Ming Yang
Hui Wang

论文成果More>>
Ruwang Jiao.Dynamic Multi-objective Evolutionary Algorithms for Single-objective Optimization.Applied Soft Computing.2017,61:793-805
Michalis Mavrovouniotis, Changhe Li and Shengxiang.A Survey of Swarm Intelligence for Dynamic Optimization: Algorithms and Applications.Swarm and Evolutionary Computation.2017,33:1-17
Sanyou Zeng, Ruwang Jiao, Changhe Li, Xi Li.A General Framework of Dynamic Constrained Multi-objective Evolutionary Algorithms for Constrained Optimization.IEEE Transactions on Cybernetics.2017,47(9):2678-2688
Efficient Resource Allocation in Cooperative Co-evolution for Large-scale Global Optimization.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2017,21(4):493-505
Many-objective Optimization with Dynamic Constraint Handling for Constrained Optimization Problems.Soft Computing.2017,21(24):7435-7445
An Adaptive Multi-population Framework for Locating and Tracking Multiple Optima.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2016,20(4):590-605
Multi-population Methods in Unconstrained Continuous Dynamic Environments: The Challenges.Information Sciences, Elsevier.2015,296(296):95-118
Differential Evolution with Auto-Enhanced Population Diversity.IEEE Transactions on Cybernetics.2015,45(2):302-315
An Adaptive Multi-Swarm Optimizer for Dynamic Optimization Problems.Evolutionary Computation, MIT press.2014,22(4):559-594
Diversity Enhanced Particle Swarm Optimization with Neighborhood Search.Information Sciences.2013,223:119-135
A Self-learning Particle Swarm Optimizer for Global Optimization Problems.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics.2012,42(3):627-646
A General Framework of Multi-population Methods with Clustering in Undetectable Dynamic Environments.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2012,16(4):556-557
A Clustering Particle Swarm Optimizer for Locating and Tracking Multiple Optima in Dynamic Environments.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2010,14(6):959-974
Particle Swarm Optimization with Simple and Efficient Neighborhood Search Strategies.International Journal of Innovative Computing and Applications.2011,3(2):97-104
Changhe Li.A General Framework of Multi-population Methods with Clustering in Undetectable Dynamic Environments.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2012,16(4):556-577

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实验十七继承和派生的基本概念
实验十六动态内存分配与深复制
实验十五模板（乱码）
实验十四指针与数组
实验十三数组与多维数组
实验十二运算符重载
实验十一引用与复制构造函数
实验十类与对象的基本概念
实验九函数的重载和变量的作用域
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实验三分支程序设计
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[1] Ruwang Jiao.Dynamic Multi-objective Evolutionary Algorithms for Single-objective Optimization.Applied Soft Computing.2017,61 :793-805
[2] Michalis Mavrovouniotis, Changhe Li and Shengxiang.A Survey of Swarm Intelligence for Dynamic Optimization: Algorithms and Applications.Swarm and Evolutionary Computation.2017,33 :1-17
[3] Sanyou Zeng, Ruwang Jiao, Changhe Li, Xi Li.A General Framework of Dynamic Constrained Multi-objective Evolutionary Algorithms for Constrained Optimization.IEEE Transactions on Cybernetics.2017,47 (9):2678-2688
[4] Efficient Resource Allocation in Cooperative Co-evolution for Large-scale Global Optimization.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2017,21 (4):493-505
[5] Many-objective Optimization with Dynamic Constraint Handling for Constrained Optimization Problems.Soft Computing.2017,21 (24):7435-7445
[6] An Adaptive Multi-population Framework for Locating and Tracking Multiple Optima.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2016,20 (4):590-605
[7] Multi-population Methods in Unconstrained Continuous Dynamic Environments: The Challenges.Information Sciences, Elsevier.2015,296 (296):95-118
[8] Differential Evolution with Auto-Enhanced Population Diversity.IEEE Transactions on Cybernetics.2015,45 (2):302-315
[9] An Adaptive Multi-Swarm Optimizer for Dynamic Optimization Problems.Evolutionary Computation, MIT press.2014,22 (4):559-594
[10] Diversity Enhanced Particle Swarm Optimization with Neighborhood Search.Information Sciences.2013,223 :119-135
[11] A Self-learning Particle Swarm Optimizer for Global Optimization Problems.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics.2012,42 (3):627-646
[12] A General Framework of Multi-population Methods with Clustering in Undetectable Dynamic Environments.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2012,16 (4):556-557
[13] A Clustering Particle Swarm Optimizer for Locating and Tracking Multiple Optima in Dynamic Environments.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2010,14 (6):959-974
[14] Particle Swarm Optimization with Simple and Efficient Neighborhood Search Strategies.International Journal of Innovative Computing and Applications.2011,3 (2):97-104
[15] Changhe Li.A General Framework of Multi-population Methods with Clustering in Undetectable Dynamic Environments.IEEE Transactions on Evolutionary Computation.2012,16 (4):556-577
[16] A Probabilistic Learning Algorithm for the Shortest Path Problem.Simulated Evolution and Learning: 11th International Conference, SEAL 2017.2017 :631-643
[17] Memory-based Statistical Learning for The Travelling Salesman Problem.IEEE International Conference on Evolutionary Computation (IEEE CEC 2016).2016 :2935-2941
[18] Changhe Li.An Efficient Benchmark Generator for Dynamic Optimization Problems.The 11th International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA 2016).2016,682 :60-72
[19] Caitao Zhan.Shape Formation in Games: a Probability-based Evolutionary Approach.The 12th International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS'2016).2016
[20] Three New Heuristic Strategies For Solving Travelling Salesman Problem.Proceedings of the Fifth International Conference on Swarm Intelligence (ICSI-014).2014,8794 :181-188

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