姓名

钱斌

系、部门

自动化系

职称/职务

教授/副院长

导师类别

博士生导师

学位

博士

电话

电子邮箱

bin.qian@vip.163.com

办公地点

信自楼423

研究方向

生产调度理论与方法、物流系统优化调度、智能优化方法及应用、工业过程优化控制与检测

个人情况简介

教育部高等学校自动化类专业教学指导委员会委员，中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会常委，中国自动化学会高级会员、过程控制专业委员会委员，云南省自动化类专业教学指导委员会主任委员，云南省工业互联网研究院负责人，云南省高校工业智能与系统重点实验室主任，云南贵金属实验室等下设专家工作站负责人，云南省中青年学术和技术带头人，以及教育部、国家自然科学基金委、中国自动化学会、云南省科技厅等单位评审专家，IEEE TEVC、IEEE TCYB等30余个SCI源刊审稿人。获云南省自然科学三等奖、国际期刊COR最高引用奖、IEEE智能计算国际会议最佳论文奖等20余项荣誉。主持和参与国家自然科学基金项目各3项，主持云南省基础研究重点和面上项目各1项，至今已出版学术专著1部（合著），发表和录用SCI/EI论文160余篇（含中国自动化学会推荐期刊近60篇次、CCF推荐国际会议30余篇次）。另外，作为主要研发人员负责和参加实际工程项目20余项，合作开发的5类设备已替代国外产品并在工业现场运行150余台套（直接生产产品产值超22亿元，因涉密未报奖），授权发明专利30余项、受理发明专利20余项，已获得软件著作权80余项，授权实用新型专利6项。

学习工作经历

2014.11-今， 昆明理工大学信自学院，教授、博导、副院长（2021年10月兼任学校科技院副院长）

2018.06-2019.06，英国曼彻斯特大学商学院，访问学者

2010.08-2014.11，昆明理工大学信自学院，教授，期间任自动化系教学副主任、院长助理

2009.01-2010.08，昆明理工大学信自学院，讲师

2004.09-2009.01，清华大学自动化系，控制科学与工程专业，博士（校级优秀博士论文奖）

2001.09-2004.03，昆明理工大学自动化系，控制科学与工程专业，硕士（校级优秀硕士论文）

1994.09-1998.07，东华大学自动化系，工业自动化专业，学士

代表性成果（每类不超过10个）

（1）获得荣誉

1、2022年《控制与决策》年度优秀审稿人

2、2022年《控制理论与应用》年度优秀论文奖（排名3）

3、2019年云南省研究生优秀科技创新成果奖（导师）

4、2018年IEEE智能计算国际会议最佳论文奖（通讯作者，19个国家和地区的632篇投稿中评出3篇）

5、2018年IEEE智能计算国际会议最佳专题会议组织奖

6、2017年云南省自然科学三等奖（排名1，成果鉴定为国际先进）

7、2016年清华大学优秀教材二等奖（排名2）

8、2016年云南省优秀硕士论文（导师）

9、2014年IEEE智能计算国际会议最佳论文奖（通讯作者，21个国家和地区的667篇投稿中评出3篇）

10、2013年ESI期刊Computers & Operations Research最高引用奖2项（排名1和3）

（2）教学/科研项目

1、国家自然科学基金面上项目：学习型超启发式算法求解节能分布式生产与运输集成调度问题研究，2022.1-2025.12，58万，在研，主持

2、云南省基础研究重点项目： 复杂生产和运输协同调度问题的增强分布估计求解算法研究,2022.6-2025.5，50万，在研，主持

3、科技开发项目：***重点工序智能控制技术研究，2024.1-2028.12，241万，在研，主持

4、科技开发项目：面向钢厂原料选配和量化选股的智能决策软件原型系统研发，2022.7-2025.6，50万，在研，参加（排名2）

5、国家自然科学基金地区项目：基于问题联结关系的混合分布估计调度理论与方法研究，2017.1-2020.12，39万，已结题，主持

（3）论文 (Qian B为钱斌)

1、Li Z C, Bai L, Qian B*, ChenY N. Active learning based hyper-heuristic for the integration of production and Transportation: A third-party logistics perspective. Computers & Industrial Engineering, 2024(110381): 1-24.(SCI,中科院1区Top)

2、Zhang Z Q, Li Y, Qian B*, Hu R, Yang J B. A multidimensional probabilistic model based evolutionary algorithm for the energy-effcient distributed flexible job-shop scheduling problem. Engineering Applications of Artifcial Intelligence, 2024(108841): 1-38.(SCI,中科院2区Top)

3、Zhang Z Q, Xu Y X, Qian B*, Hu R, Wu F C, Wang L. An enhanced estimation of distribution algorithm with problem-specifc knowledge for distributed no-wait flowshop group scheduling problems. Swarm and Evolutionary Computation, 2024(101559): 1-32.(SCI,中科院1区Top)

4、Hu R, Huang Y F, Wu X, Qian B*, Wang L, Zhang Z Q. Collaborative Q-learning hyper-heuristic evolutionary algorithm for the production and transportation integrated scheduling of silicon electrodes. Swarm and Evolutionary Computation, 2024, 86(101498): 1-20. (SCI,中科院1区Top)

5、Jin H P*, Xiong Q, Wang B, Qian B, Yang B, Dong S L. Soft sensor development based on unsupervised dynamic weighted domain adaptation for quality prediction of batch processes. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024, 73(2525219): 1-19.(SCI,中科院2区Top)

6、Qian B, Zhang Z Q, Hu R*, Jin H P, Yang J B. A matrix-cube-based estimation of distribution algorithm for no-wait flow-shop scheduling with sequence-dependent setup times and release times. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023, 53(3):1492 - 1503. (SCI,中科院1区Top)

7、Zhang Z Q,Wu F C, Qian B*, Hu R, Wang L, Jin H P. A Q-learning-basedhyper-heuristic evolutionary algorithm for thedistributed flexible job-shop scheduling problem with crane transportation. Expert Systems with Applications, 2023,234(121050): 1-35. (SCI,中科院1区Top)

8、Zhang Z Q,Qian B*, Hu R, Yang J B.Q-learning-based hyper-heuristic evolutionary algorithm for thedistributed assembly blockingflowshop scheduling problem.Applied Soft Computing, 2023, 146(110695): 1-30. (SCI,中科院2区Top)

9、Sun Z X, Huang H J, Li Z K, Gu C L*, Xie R T, Qian B. Efficient, economical and energy-saving multi-workflow scheduling in hybrid cloud. Expert Systems with Applications, 2023,228(120401): 1-16. (SCI,中科院1区Top)

10、Sun Z X, Zhang B Y, Gu C L*, Xie R T, Qian B, Huang H J. ET2FA: A Hybrid Heuristic Algorithm for Deadline-constrained Workflow Scheduling in Cloud. IEEE Transactions on Services Computing, 2023, 16(3):1807-1821. (SCI,中科院1区Top)

11、Zhang Z Q, Qian B*, Hu R, Jin H P, Wang L, Yang J B. A matrix-cube-based estimation of distribution algorithm for blocking flow-shop scheduling problem with sequence-dependent setup times. Expert Systems with Applications, 2022,205(117602): 1-32. (SCI,中科院1区Top)

12、Guo N, Qian B*, Na J, Hu R, Mao J L. A three-dimensional ant colony optimization algorithm for multi-compartment vehicle routing problem considering carbon emissions Applied Soft Computing, 2022, 127(109326): 1-22. (SCI,中科院2区Top)

13、Lv Y, Qian B*, Hu R, Jin H P, Zhang Z Q.An enhanced cross-entropy algorithm for the green scheduling problem of steelmaking and continuous casting with uncertain processing time. Computers & Industrial Engineering, 2022, 171(108445): 1-20. (SCI,中科院2区,中国科协高质量期刊分级T2)

14、Yu N K, Qian B*, Hu R, Chen Y W, Wang L. Solving open vehicle problem with time window by hybrid column generational gorithm.Journal of Systems Engineering and Electronics,2022, 33(4):997-1009.(SCI, JCR2区)

15、Zhang Z Q, Qian B*, Hu R, Jin H P, Wang L, Yang J B. A matrix-cube-based estimation of distribution algorithm for the distributed assembly permutation flow-shop scheduling problem. Swarm and Evolutionary Computation, 2021, 60(100785): 1-22. (SCI,中科院1区Top)

16、Jin H P*,Shi LX, Chen X G, Qian B, Yang B,Jin HK.Probabilistic wind power forecasting using selective ensemble of finite mixture Gaussian process regression models.Renewable Energy,2021, 174: 1-18. (SCI,中科院1区Top)

17、Li Z C, Qian B*, Hu R, Chang L L, Yang J B. An elitist nondominated sorting hybrid algorithm for multi-objective flexible job-shop scheduling problem with sequence-dependent setups. Knowledge-Based Systems, 2019, 173: 83-112. (SCI,中科院1区Top)

18、杨绍文,钱斌*,胡蓉,张梓琪.混合三维分布估计算法求解分布式加工装配和车辆配送集成调度问题.电子学报, 2024,52(3): 909-923. (EI)

19、吕阳,钱斌*,胡蓉,张梓琪.协同进化交叉熵算法求解浇次不固定的炼钢连铸调度问题.机械工程学报, 2021, 57(19): 192-207. (EI)

20、何雨洁,钱斌*,胡蓉.混合离散教与学算法求解复杂并行机调度问题.自动化学报, 2020, 46(4): 803-817. (EI)

（4）知识产权

1、钱斌,孙蓉洁,胡蓉,袁海滨,唐瑞祥.一种锡工艺品原料节能配送与加工的超启发式调度方法.(20240607授权,发明专利,专利号: ZL202210723395.2)

2、钱斌,张铭旭,胡蓉.一种多车型车队配送货过程的优化调度方法.(20230307授权,发明专利,专利号:ZL202110005746.1)

3、钱斌,孙在省,胡蓉.一种印刷电路板表面贴装生产线的优化调度方法.(20220208授权,发明专利,专利号: ZL201810598335.6)

4、钱斌,姚友杰,胡蓉.一种用于电控箱装配过程的优化调度方法. (20210716授权,发明专利,专利号: ZL201811051265.9)

5、钱斌,张洪琳,胡蓉.一种DRAM内存封装过程的优化调度方法. (20210716授权,发明专利,专利号: ZL201810741527.8)

6、钱斌,杨晓林,胡蓉.一种金属铸坯切削成形加工过程的优化调度方法. (20210514授权,发明专利,专利号: ZL201810598264.X)

7、钱斌,黄元元,胡蓉,吴丽萍.一种用于集成电路芯片最终测试的优化调度方法. (20210105授权,发明专利,专利号: ZL201810842221.1)

8、钱斌,杜傲然,胡蓉.一种多目标优化的炼焦煤料的制备过程的优化调度方法, (20200925授权,发明专利,专利号: ZL201710788587.0)

9、钱斌,王垒,胡蓉.一种应用于笔记本零件的分布式生产制造过程中的优化调度方法. (20191203授权,发明专利,专利号: ZL201710961541.4)

10、钱斌,李子辉,胡蓉.一种汽车空调出风口的生产装配过程的优化调度方法. (20190205授权,发明专利,专利号: ZL201410665684.7)

（5）专著、教材

1、王凌,钱斌.《混合差分进化与调度算法》,清华大学出版社, 2012-09.

主讲课程

1、自动化专业概论

2、自动化学科前沿与进展

3、生产过程优化调度

4、智能控制

5、计算机科学数学基础

6、计算机学科前沿讲座

指导学生竞赛

1、2018年第六届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛特等奖和企业冠名奖（指导教师，300多所高校的3016支队伍中评出3项）

指导硕士研究生的成绩：

近6年来，我和胡蓉老师与课题组近60位硕士生（大多数为控制类专业，且本科实际编写代码在200行内）合作，取得如下成绩：

1、已发表和录用学术论文100余篇，其中ESWA、KBS、ASOC、CIE等SCI期刊论文10余篇（部分为与青年教师合作指导）；《自动化学报》等自动化学科排名前3的EI期刊论文20余篇，占全校历年20%；《电子学报》和《机械工程学报》等相关学科排名1的EI期刊论文10余篇；CCF推荐国际学术会议30余篇；《系统仿真学报》等核心期刊论文20余篇。

在发表的中文期刊中，含中国科协2024年度继续实施“科技期刊双语传播工程”项目入选论文2篇次，其中1篇为《控制理论与应用》从2022-2024年度发表论文中选取的15篇优秀论文之一，1篇为《控制与决策》遴选推出；《控制理论与应用》2022&2023年度优秀论文1篇次；《控制与决策》2022年和2023年封面文章2篇次；《控制理论与应用》2020&2021年非综述类最高被引文章1篇次；《系统仿真学报》2021-2022年优秀论文1篇次。

2、受理发明专利30余项，已授权20余项。

3、云南省研究生优秀科技创新成果奖2人，云南省优秀毕业生7人，云南省三好学生2人，校级优秀硕士论文2人、校级三好生4人、校级优秀毕业生6人。

4、国家奖学金15人，省政府奖学金8人。

5、国家研究生数模竞赛一等奖1项、二等奖1项、三等奖3项，IEEE智能计算国际会议最佳论文奖1项，“泰迪杯”数据挖掘挑战赛特等奖和企业冠名奖1项、二等奖1项、三等奖1项。

6、在本校继续攻读博士学位2人，赴北航、哈工大、同济、华中科大等知名高校攻读博士学位16人（多人在院士、校长、杰青、海外优青、重大重点项目负责人团队读博）。

7、参加工作的毕业生多在知名的信息技术公司（如百度.北京、汽车之家.北京、顺丰.深圳）、国企、央企、高校、研究院就业，也有在市、县组织部等政府部门就业。

指导研究生的研究方向：

1、生产计划-调度-调控集成优化、仓储与配送集成优化调度

以国内典型行业为对象，建立符合实际的全流程或局部集成问题模型，在深入分析问题特征与性质（简称特性）的基础上，开展如下研究：

1.1结合问题特性与智能优化的高效求解算法；

1.2结合问题特性与强化学习的高效求解算法；

1.3结合问题特性与深度学习的高效求解算法；

1.4结合问题特性与数学规划的高效求解算法。

在此基础上，开展生产组织高效协同调度模式与工程化应用研究。

2、智能化数字工厂构建关键技术

以区域重点企业构建智能化工厂/产线的实际需求为背景，开展如下研究：

2.1面向有色、化工、烟草、电力等关键生产工序的模型辨识与先进控制；

2.2面向工业大数据的知识图谱与专家系统。

上述研究方向均为当前研究的热点和难点，无论就业或升学均有良好前景。

我们自己对上述研究课题已有较好积累和一定深度的思考，确保能够给学生提供必要的指导；同时，课题难度适中，能够在有限学制内完成。