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本文简要介绍了我的个人背景，帮助您更好地了解我的教育和科研经历。

我目前就职于 北京科技大学 计算机与通信工程学院 的微架构与集成电路实验室（MICL）。

我带领 群体智能与协同计算（SICC）研究组，研究方向聚焦于群体学习，致力于分布式系统中的协同决策、鲁棒性增强以及安全学习。我们的研究涵盖两个主要领域：机器人技术 与 材料大数据。

在 群体机器人 方向，我们研究多智能体系统如何在不确定环境中自主协作地完成复杂任务，应用无线定位、强化学习与量子机器学习等技术；而在 材料科学 方向，我们探索大规模材料数据的协同计算与安全处理方法。

这两个领域的共通点在于它们都基于 多智能体系统 理论基础，这使我们可以将统一的理论方法应用于多样化的实践场景。我们的部分研究还致力于提升基于群体的决策系统与分布式学习系统的鲁棒性与安全性。

关键词：群体机器人、多智能体系统、强化学习、定位与导航、量子机器学习、区块链、联邦学习、分布式安全、材料大数据、AI4Science

工作经历

  • 访问学者 @ CISS
  • 访问学者 @ IRIDIA
  • 副教授 @ 北京科技大学
    • 2021年7月 - 至今
  • 特聘副教授 @ 北京科技大学
    • 2019年5月 - 2021年6月

教育背景

  • 计算机科学博士
    • 2016年8月 - 2019年1月
    • 北京科技大学
    • 论文题目：面向人体运动跟踪的 IMU/TOA 融合性能评估与算法研究
  • 计算机科学硕士
    • 2012年8月 - 2015年1月
    • 北京科技大学
    • 论文题目：面向近地定位应用的高度相关TOA测距误差模型研究
  • 计算机科学学士
    • 2008年9月 - 2012年6月
    • 北京科技大学
    • 论文题目：基于Android的室内定位计算引擎设计与实现

获奖情况

  • 中国博士后创新人才支持计划，由 人力资源和社会保障部 授予：我获得了聚焦于“盲环境应急救援协同定位与导航”研究方向的人才资助项目。

  • CWSN2021 优秀论文奖，由 中国计算机学会 (CCF) 授予：我的论文《基于奖励滤波的多智能体深度强化学习信用分配方法》获得第15届中国物联网大会（无线传感网）优秀论文奖。该工作提出了一种基于贝叶斯奖励滤波的多智能体强化学习算法框架（RFMADRL），并在 OpenAI 提供的协同导航环境中成功验证了该方法。

  • 优秀博士论文奖，由 北京科技大学 授予：博士论文被评为校优秀博士学位论文。

  • 科技创新奖，由 中国消防协会 授予：我长期致力于应急救援的导航与定位应用，基于TOA开发了搜救设备及配套的指挥系统，助力一线救援行动。

社会兼职