王宇嘉

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王宇嘉

王宇嘉,副教授,硕士生导师。上海交通大学工学博士。中共党员。

从事专业:自动化专业

电话:(02167791126   邮箱:yjwangamber@sues.edu.cn

研究方向

主要从事进化计算、多目标优化、群体智能算法、智能控制等方向研究。

个人简介

王宇嘉,副教授,工学博士,硕士生导师。美国密西根大学高级访问学者。本科主讲《电机及拖动基础》、《现代控制理论》、《现代电力电子技术》、《总线通信综合实验》等课程,研究生主讲《智能机器人概论》、《论文写作》。主持完成上海市教委“优青”项目、上海市科委自然基金项目、国家自然科学基金青年基金。实用新型专利授权4项。在“Information Sciences”、“European Journal of Operational Research”等国外重要期刊上发表论文十余篇

主要成果

一、代表性课题:

1. 上海市教委,上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目,“群体智能在分布式基站下行链路分组调度中的应用”,项目编号:gjd09005,起止日期:20101-201112月,项目负责人。

 2.上海市科委,上海市自然基金项目,“基于偏好的多目标群体智能算法及应用研究”,项目编号:10ZR1413000,起止日期:20104-20123月,项目负责人。

 3.国家自然科学基金委员会,国家自然科学基金青年基金项目,“基于竞争协作策略的群体智能在动态多目标优化问题中的研究”,项目编号:61403249,起止日期:20151-201712月,项目负责人。

二、代表性论文:

1. Yujia Wang*, Yupu Yang. Particle swarm with equilibrium strategy of selection for multi-objective optimization, European Journal of Operational Research. Vol. 200, No.1, Pages: 187-197, 2010. (SCI)

2. Yujia Wang*, Yupu Yang. Particle swarm optimization with preference order ranking for multi-objective optimization, Information Sciences. Vol. 179, No.12, Pages: 1944-1959, 2009.(SCI)

3. Yujia Wang*, Yunfeng Xue and Liping Zhang. A Hybrid PSO Algorithm with Transposon for Multiobjective Optimization, Advanced Intelligent Computing Theories and Applications, Page: 76-84, 2010.(SCI)

4. Yujia Wang*, Yunfeng Xue and Chaogang Yu. Multiobjective Particle Swarm Optimization Based on Preference Ordering Optimality Criterion, 2011 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC), Page: 3088-3090, ZhengZhou, 2011.(EI)

5. Yujia Wang*, Yunfeng Xue and Chaogang Yu. Scheduling algorithm for distributed station based on particle swarm optimization, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC), Page: 3292-3295, ZhengZhou, 2011.(EI)

6. Shanli Xiao, Yujia Wang*, Hui Yu and Shankun Nie. An Entropy-Based Adaptive Hybrid Particle Swarm Optimization for Disassembly Line Balancing Problems, Entroy, 2017, 19, 596. (SCI)

7. Shan-Kun Nie, Yu-Jia Wang*, Shanli Xiao and Zhifeng Liu. An adaptive chaos particle swarm optimization for tuning parameters of PID controller, Optimal Control Applications and Methods, 2017,38: 1091-1102. (SCI)





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