胡晓敏 HU Xiao-Min

个人概况 姓        名：胡晓敏 职位职称：副教授，硕士生导师 工作单位：广东工业大学 计算机学院软件工程系 研究方向：计算智能建模与优化；分布式云计算；深度学习 电子邮件：xmhu@ieee.org; xmhu@gdut.edu.cn 2018年广州市珠江科技新星

个人简述

胡晓敏，女，博士，广东工业大学青年百人A类引进人才，副教授，计算机学院软件工程系系主任，IEEE/ACM 广州分会秘书长。长期围绕智能算法领域开展研究，在智能算法建模与优化、大数据分析、深度学习、群智感知方面成果突出。近年来主持国家重点研发子课题1项，国家自然科学基金3项（2项已结题），国家自然科学基金-广东省联合基金重点项目子课题1项，广东省自然科学基金1项，2018年广州市科技计划珠江科技新星，参与863项目及其他20余项，担任IEEE Transaction on Artificial Intelligence副编辑。在国际权威期刊（如IEEE Transactions系列）及国内期刊/国际会议发表论文60余篇，授权发明专利10项。基于超启发式的交通流优化算法获得2023年第15届先进计算智能国际会议最佳论文奖。“蚁群优化算法的研究”获教育部自然科学一等奖。获2023年度广东省人工智能产业协会科学技术奖-自然科学奖。在复杂大规模优化问题的建模、算法设计及应用验证上已有研究基础积累，特别是在算法建模过程中智能算法和应用场景的优化方面已有相关的研究成果。研究应用于大规模交通流，边缘云协同分布式数据驱动优化，代理辅助进化算法解决昂贵约束优化问题，高维特征选择，数据分析，自动化组卷，大规模传感器网络调度等。

主持的科研项目

q 2023.11-2026.10  “复杂光场条件下的仓储库存状态智能监测盘点”，国家重点研发计划项目，2023YFF0905603，课题负责人

q 2023.1-2026.12  “基于微观演化博弈和宏观遗传规划的超大规模交通流分配优化”，国家自然科学基金面上项目，62272108 ，主持

q 2018.1-2021.12  “基于群体智能的多自主水下航行器三维路径规划可靠优化研究”，国家自然科学基金面上项目，61772142，主持

q 2019.10-2022.9 “基于多模态群体优化的高维数据特征选择研究”，广东省自然科学基金-面上项目，2019A1515011270，主持

q 2018.4-2021.3 “基于进化计算的大规模公共卫生数据聚类与行为模式发现研究”，广州市科技计划项目珠江科技新星专题，201806010059，主持

q 2013.1-2015.12  “基于云计算模型的自组织差分进化算法及其应用研究”，国家自然科学基金青年基金项目，61202130，主持

q 2013.1-2016.12“基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析”，国家自然科学基金-广东省联合基金重点项目，U1201258，参与，课题负责人

q 2014.12-2015.12 “智能物联网技术对现代物流产业决策的影响分析研究”，广东省省级科技计划项目-软科学研究计划项目，2012B070400008，主持

q 2013.01-2015.12  “分布式并行Memetic算法的无线传感器网络路由技术研究”，教育部高等学校博士学科点专项科研基金，20120171120027，主持

q 2012.10-2014.10  “大规模优化的可扩展并行差分进化计算研究”，广东省自然科学基金，S2012040007948，主持

主要学术兼职

q IEEE Guangzhou Section，Secretary（秘书长）

q IEEE Member

q 中国计算机学会（CCF）会员

q IEEE Transactions of Artificial Intelligence, Associate Editor 副主编, since Dec. 2021

教学工作

主讲本科课程《Python数值计算》、《专业导论》，每年指导国家大学生创新创业训练计划项目

获奖情况

q 2023年度广东省人工智能产业协会科学技术奖-自然科学奖

q 基于超启发式的交通流优化算法获得2023年第15届先进计算智能国际会议最佳论文奖

q 2010年1月研究成果“蚁群优化算法的研究”获得教育部自然科学一等奖（排名第4/共5人）（证书号: 2009-035）

已发表论著情况

In Press ~

[1]. Ji Tang, Xiao-Min Hu*, Sang-Woon Jeon, Wei-Neng Chen, “Light-YOLO: A Lightweight Detection Algorithm Based on Multi-Scale Feature Enhancement for Infrared Small Ship Target,” Complex & Intelligent Systems, 11:130, pp. 1-12, January 2025.

[2]. Tai-You Chen, Wei-Neng Chen*, Feng-Feng Wei, Xiao-Min Hu, Jun Zhang, “Multi-Agent Swarm Optimization with Adaptive Internal and External Learning for Complex Consensus-Based Distributed Optimization,” IEEE Transactions on Computational Intelligence, in press.

[3]. Xiao-Cheng Liao, Xiao-Min Hu*, Xiang-Ling Chen, Yi Mei, Ya-Hui Jia, Wei-Neng Chen∗, “Learning to Communicate among Agents for Large-scale Dynamic Path Planning with Genetic Programming Hyper-Heuristic,” IEEE Transactions on Artificial Intelligence 已接收

[4]. Chen, Tai-you; Hu, Xiao-Min; Lin, Qiuzhen;  Chen, Wei-neng, Multi-Agent Swarm Optimization with Contribution-Based Cooperation for Distributed Multi-Target Localization and Data Association" by IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, in press

Year 2024

[5]. Wen-Jin Qiu, Xiao-Min Hu*, An Song, Jun Zhang, and Wei-Neng Chen*, “A scalable parallel coevolutionary algorithm with overlapping cooperation for large-scale network-based combinatorial optimization,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 54, no. 8, pp. 4806 - 4818, Aug. 2024.

[6]. Xiao-Cheng Liao, Ya-Hui Jia, Xiao-Min Hu, Wei-Neng Chen, “Uncertain commuters assignment through genetic programming hyper-Heuristic,” IEEE Transactions on Computational Social Systems, vol. 11, no. 2, pp. 2606-2619, April 2024. 【62272108】第3

[7]. Qiang Yang, Jia-Wei Ji, Xin Lin*, Xiao-Min Hu*, Xu-Dong Gao, Peilan Xua, Hong Zhao, Zhen-Yu Lua, Sang-Woon Jeon, and Jun Zhang, “Bi-Directional Ensemble Differential Evolution for Global Optimization,” Expert Systems with Applications, vol. 251, Part B, pp. 1-19, 124245, October 2024.               Hanyang

[8]. Jin-Hao Zhu, Feng-Feng Wei, Qiuzhen Lin, Xiao-Min Hu, Sang-Woon Jeon, Wei-Neng Chen, A Surrogate-Assisted Level-Based Learning Swarm Optimizer for Convolutional Neural Network Architecture Search, ICONIP2024

[9]. Nuo Xu, Dan-Ting Duan, Qiang Yang, Xiao-Min Hu, Chang-Jun Zhou, Zhong-Long Zheng, Jian-Min Zhao, Sang-Woon Jeon, “Adapted Genetic Algorithm for Orienteering Problem,” 2024 11th International Conference on Machine Intelligence Theory and Applications (MiTA), Melbourne, Australia, 2024.

[10]. Xiao-Min Hu, Peng-Cheng Yan, Sang-Woon Jeon, Xiaofeng Liao, “Surrogate-Assisted Level-Based Learning Particle Swarm Optimizer Based on Expected Value Evaluation under High Noise Optimization,” 2024 11th International Conference on Machine Intelligence Theory and Applications (MiTA), Melbourne, Australia, 2024. 【62272108】第2

[11]. Feng-Feng Wei, Ming-Can Geng, Xiao-Min Hu, Sang-Woon Jeon, Wei-Neng Chen, “A Dynamic Heuristic Set-based Particle Swarm Optimizer for the Multi-Objective Task Assigning Problem in Wireless Sensor Networks,” 2024 11th International Conference on Machine Intelligence Theory and Applications (MiTA), Melbourne, Australia, 2024.

[12]. Yu Bai, Guang-Xu Shen, Bowen Fu, Mingyu Li, Pei-Fa Sun, Xiao-Min Hu, Sang-Woon Jeon, Jinghui Zhong, Jun Zhang, “Orthogonal Design Assisted Particle Swarm Optimization,” 2024 11th International Conference on Machine Intelligence Theory and Applications (MiTA), Melbourne, Australia, 2024.

[13]. 胡晓敏，王炳海，黄佳玟，龚超富，李敏*，回归分类协同昂贵约束多目标优化算法，广东工业大学学报，vol. 41, no. 6, pp. 1-11, 2024年11月

Year 2023

[14]. Xiao-Qi Guo, Wei-Neng Chen, Feng-Feng Wei, Wen-Tao Mao, Xiao-Min Hu, Jun Zhang, “Edge-cloud co-evolutionary algorithms for distributed data-driven optimization problems,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 53, no. 10, pp. 6598-6611, 2023.

[15]. Feng-Feng Wei, Wei-Neng Chen, Wentao Mao, Xiao-Min Hu, and Jun Zhang, “An efficient two-stage surrogate-assisted differential evolution for expensive inequality constrained optimization,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 53, no. 12, pp. 7769-7782, 2023.

[16]. Xiao-Cheng Liao, Wei-Neng Chen, Xiao-Qi Guo, Jinghui Zhong, Xiao-Min Hu, “Crowd management through optimal layout of fences: an ant colony approach based on crowd simulation,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, no. 9, pp. 9137-9149, 2023.

[17]. Zhi-Xuan Zhang, Wei-Neng Chen, Xiao-Min Hu, “A knowledge-based constructive estimation of distribution algorithm for bi-objective portfolio optimization with cardinality constraints” Applied Soft Computing, vol. 146, 110652, 2023.

[18]. Xiao-Min Hu, Yu-Hui Duan, Min Li, Ying Zeng, “Hyper-Heuristic Algorithm for Urban Traffic Flow Optimization,” in Proc. 15th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), Seoul, 06-09 May, pp. 1-7, 2023. (This paper received the conference best paper award.)

[19]. Xiao-Min Hu, Jing-Hui Xu, Min Li, Ying Zeng, Yi Liu, “Optimization of Resource Allocation based on Swarm Intelligence for Multi-Objective Dynamic SEIV Models,” in Proc. of the 2023 26th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD2023), pp. 225-230, 24-26 May, 2023, Rio de Janeiro, Brazil.

[20]. Xiao-Min Hu, Yi-Qian Zhao, Zhuo Yang, “Nodes Grouping Genetic Algorithm for Influence Maximization in Multiplex Social Networks,” in Proc. of the 2023 26th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD2023), pp. 1130-1135, 24-26 May, 2023, Rio de Janeiro, Brazil.

[21]. Xiao-Min Hu, Gang-Qi Wang, Min Li, Zi-Liang Chen, “A Signal Control Algorithm of Urban Intersections based on Traffic Flow Prediction,” in Proc. 26th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD2023), pp. 1372-1377, 24-26 May, 2023, Rio de Janeiro, Brazil.

[22]. 胡晓敏，许万森，段宇晖，李敏*，基于智能优化的协作治疗调度算法，广东工业大学学报，vol. 40, no. 5, pp. 21-33, 2023年9月

[23]. 胡晓敏，龙祖涛，李敏*，基于用户分层的多目标推荐算法，广东工业大学学报, 2023, vol. 40, no. 1, pp. 10-18, 2023年1月

教材：

[1]. 张军，陈伟能，胡晓敏等，《数值计算》，清华大学出版社，2008年6月

译著：

[1]. 张军，胡晓敏等翻译，《蚁群优化》，清华大学出版社，2007年1月

授权专利：

[1]. 发明人：曾颖、李敏、胡晓敏

发明名称：5G数据传输方法、系统以及5G数据发送与接收装置

专利号：ZL 2018 1 1307846.4

授权日期：2021年11月26日

[2]. 发明人：曾颖、胡晓敏

发明名称：4G与5G系统数据互操作方法、装置、设备及存储介质

专利号：ZL 2018 1 1333880.9

授权日期：2021年3月30日

[3]. 发明人：胡晓敏、王明丰、梁天毅、李敏

发明名称：水下潜航器的双重粒子群多监测点访问路径规划方法

专利号：ZL 2018 1 0746145.4

授权日期：2022年2月18日

[4]. 发明人：胡晓敏、梁天毅、李敏、龚怡、陈伟能

发明名称：一种适用于带地形障碍三维空间的蚁群优化路径构建方法

专利号：ZL 2019 1 0092295.2

授权日期：2022年5月13日

[5]. 发明人：胡晓敏、梁天毅、李敏、曾颖、陈伟能

发明名称：一种面向海底未知地形搜索的树扩散启发式路径规划方法

专利号：ZL 2019 1 0091593.X

授权日期：2022年8月2日

[6]. 发明人：胡晓敏、宋凡、李敏、曾颖、陈伟能

发明名称：一种基于自适应基因长度差分进化算法的海底路径规划方法

专利号：ZL 2018 1 1286285.4

授权日期：2022年10月4日

[7]. 发明人：胡晓敏、苏文伟、李敏

发明名称：一种基于集成模型辅助社会学习粒子群算法的微机电系统设计优化方法

专利号：ZL 2020 1 1374732.9

授权日期：2023年1月20日

[8]. 发明人：胡晓敏、梁建斌、陈伟能、李敏

发明名称：基于启发式算法的虚拟机整合方法

专利号：ZL 2020 1 0387584.8

授权日期：2023年4月7日

[9]. 发明人：胡晓敏、颜志鹏、李敏

发明名称：基于多任务进化算法的医学图像聚类方法

申请号：ZL 202010364563.4

授权日期：2023年7月28日

[10]. 发明人：胡晓敏、陈梓樑、李敏

发明名称：一种模拟海洋动态不确定环境的航行器路径规划方法

申请号：202110411565.9

授权日期：2024年1月29日

学者网链接https://www.scholat.com/xmhu

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