曾三友

发布人：李昌平发表时间：2021-03-11点击：次

曾三友博士，教授，博士生导师

专业：计算机软件与理论

方向：智能优化与学习及其电子信息应用

通信地址

通信地址：太阳集团欢迎您，太阳成集团tyc33455ccwww，通信工程系

邮政编码：430074
手机： 15327265227
Email: sanyouzeng@qq.com

个人简介

曾三友，男，教授、博导，武汉大学计算机软件与理论专业人工智能方向工学博士，主要从事智能优化与机器学习及其在电子信息领域中的应用研究工作。

发表人工智能及应用科研论文近200篇，在演化计算及天线领域顶级期刊IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Evolutionary Computation 、IEEE Transactions on Cybernetics、Information Sciences 和IEEE Transactions on Antennas and Propagation等杂志发表论文14篇。

先后主持国家级项目6项，其它项目多项。获市科学技术进步奖一等奖1项、省科学技术进步奖二等奖1项、省自然科学三等奖1项。在国家留学基金委全额资助下于2011年2月至2012年2月在英国University of Essex和University of Surrey两大学做访问学者。

期刊《International Journal of Bio-Inspired Computation》编委。

指导的本科生获大学生科技挑战杯国家二等奖2项、三等奖1项、省级特等奖2项、省级一等奖1项、省级二等奖1项、省优秀学士论文多篇，指导的研究生基本上在海康威视、微软、腾讯、阿里巴巴、百度、网易、银联等大型企业或高校就业或出国留学，曾被评为校研究生的良师益友和三育人标兵。

硕士、博士研究生常年招生方向

1. 智能优化与机器学习及其体系结构

2. 基于机器学习的天线智能优化软件系统开发与维护

3. 智慧矿山软件开发

4. 天线、毫米波雷达、集成电路等优化设计

研究

· 智能优化与机器学习及其体系结构

智能优化和机器学习互相等价：

Ø 机器学习强调知识结构形式，实际是寻优过程；

Ø 智能优化强调获取知识的过程，通过学习，更新优化模型和搜索机制；

Ø 都输出最优方案。

16C27

· 产学研联合培养企业

1. 烽火科技、***57所、***8511所、***784厂

2. 深圳天鼎微波院士工作站企业

· 主持项目

1. 主持******项目，基于深度学习机制的*****优化仿真技术研究（2019，11—），滚动资助.

2. 横向项目，77G毫米波雷达研发（2020/12—2023/12）

3. 指导大学生自主创新领航团队项目，数据驱动的超宽带天线智能优化技术（2019,12— 2021,12）.

4. 航天支撑技术基金项目，基于演化算法和3D打印技术研制小型化宽带飞行器天线（2018,04 — 2019,04）.

5. 主持国家自然科学基金项目: 模型驱动的动态多目标演化算法和它在求解耗时的星载天线优化设计中的应用 ( 2013/01-2016/12)，项目批准号：61271140.

权威期刊论文（第一作者或通讯作者）

[1] Hu Caie(研究生), Zeng Sanyou(曾三友通讯作者), Li Changhe. An Uncertainty Measure for Prediction of Non-Gaussian Process Surrogates[J]. Evolutionary Computation, 2023, 31(1): 53-71 (MIT Press,群智能计算领域顶刊).

[2] Sanyou Zeng(曾三友), Xiuqing Yang, Changhe Li, and Fei Zhao. A Fast Descent Search Algorithm for Shaped Beam Synthesis with the Desired Field Phases as Design Variables[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2023. DOI 10.1109/TAP.2023.3243777 (天线领域顶刊).

[3] Haihua Xie(研究生), Sanyou Zeng(曾三友通讯作者), and Yiqin Chen. A Lightweight Mid-range Arm-gesture Recognition System from mmWave Radar Point Clouds. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(2): 1261-1270(电子领域排名前15%期刊).

[4] Jing-Yu Ji(本科生), Sanyou Zeng(曾三友通讯作者), Man Leung Wong. ε-Constrained Multiobjective Differential Evolution Using Linear Population Size Expansion[J]. Information Sciences, 609 (2022) 445–464 (信息系统领域顶刊) .

[5] Hu Caie(研究生), Zeng Sanyou(曾三友通讯作者), Li Changhe, et al. On Nonstationary Gaussian Process Model for Solving Data-Driven Optimization Problems[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021. DOI: 10.1109/TCYB.2021.3120188,online（人工智能领域顶刊）.

[6] Ruwang Jiao(研究生), Sanyou Zeng(曾三友通讯作者), Changhe Li, Shengxiang Yang, Yew-Soon Ong. Handling Constrained Many-Objective Optimization Problems via Problem Transformation. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(10): 4834-4847 （人工智能领域顶刊）.

[7] Jiao Ruwang(研究生), Zeng Sanyou(曾三友通讯作者), Li Changhe, Ong Yew-Soon, Two-type weight adjustments in MOEA/D for highly constrained many-objective optimization, Information Sciences, 2021, 578(2021) : 592-614(信息系统领域顶刊).

[8] Xu Qinghui(研究生), Zeng Sanyou, Fei Zhao, Jiao Ruwang, and Li Changhe, “On Formulating and Designing Antenna Arrays by Evolutionary Algorithms”, IEEE Transactions on Antennas and Propagation，2021, 69(2): 1118-1129 (天线领域顶刊）.

[9] Ruwang Jiao(研究生), Sanyou Zeng(曾三友通讯作者) , Changhe Li, A Feasible-Ratio Control Technique for Constrained Optimization, Information Sciences(信息系统领域顶刊).

[10] Caie Hu(研究生), Sanyou Zeng(曾三友通讯作者), Yuhong Jiang,Yongzhi Sun, Yuhong Jiang and Steven Gao. A Robust Technique without Additional Computational Cost in Evolutionary Antenna Optimization，IEEE Transactions on Antennas & Propagation (天线领域顶刊）.

[11] Ruwang Jiao(研究生), Sanyou Zeng(曾三友通讯作者) , Changhe Li, Yuhong Jiang, Yaochu Jin, A complete expected improvement criterion for Gaussian process assisted highly constrained expensive optimization, Information Sciences, , 471 (2019) :80–96(信息系统领域顶刊).

[12] Zeng Sanyou（曾三友）, Jiao Ruwang, Li Changhe, Wang Rui. Constrained optimisation by solving equivalent dynamic loosely-constrained multiobjective optimisation problem [J]. International Journal of Bio-Inspired Computation, 2019, 13(2):86-101.

[13] Li Changhe, Nguyen Trung Thanh,Zeng Sanyou,Yang Ming,Wu, Min, An Open Framework for Constructing Continuous Optimization Problems, IEEE Transactions on Cybernetics, 2019,49(6): 2316-2330（人工智能领域顶刊）.

[14] Zhang Qing, Zhao Fei, Zeng Sanyou, Dynamic HypE for solving single objective optimisation problems, International Journal of Innovative Computing and Applications, 2019, 10(1): 51-58

[15] Sanyou Zeng(曾三友), Ruwang Jiao, Changhe Li, Member, IEEE, Xi Li, and Jawdat S. Alkasassbeh, A General Framework of Dynamic Constrained Multiobjective Evolutionary Algorithms for Constrained Optimization[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(9):2678-2688（人工智能领域顶刊）.

[16] Ruwang Jiao(研究生), Sanyou Zeng(曾三友，通信作者), Jawdat S. Alkasassbeh, Changhe Li, Dynamic multi-objective evolutionary algorithms for single-objective optimization [J]. Applied Soft Computing, 2017, 61(2017) :793-805（人工智能领域排名前15%）.

[17] Sanyou Y.Zeng(曾三友), Lishan S.Kang, Lixing X.Ding. An Orthogonal Multi-objective Evolutionary Algorithm for Multi-objective Optimization Problems with Constraints[J]. Evolutionary Computation, 2004, 12(1): 77-98（MIT Press，演化计算领域顶刊).

教学

1. 人工智能数学基础

2. 智能优化

3. 微波与天线

4. 计算方法

5. 离散数学

6. 数据结构

7. C程序设计

学术活动

1. 2022年2月至2023年2月，博士生呼彩娥在国家留学基金委全额资助下到新加坡南洋理工大学IEEE Fellow Yew-Soon Ong博士智能优化与学习团队访问研究一年。

2. 2021年2月至--焦儒旺博士在新西兰惠灵顿维多利亚大学IEEE Fellow 张孟杰博士智能优化与学习团队做博士后三年。

3. 2021年11月20日至21日在广州参加国际学术会议：《第九届智能计算及其应用国际会议The 12th International Symposium on Intelligence Computation and Applications (ISICA 2021)》，并在会上报告了一篇论文

4. 2021年10月24日至27日在宁波参加全国天线年会，并在会上报告了两篇论文

5. 2020年12月10日（周四），邀请华南理工大学计算机科学与工程学院国家优青詹志辉教授来学院作学术报告，面向多峰值优化的进化计算方法研究。

6. 2020年12月19日（周六），邀请华南理工大学电子信息与工程学院国家杰青车文荃教授在线为学院作学术报告，多功能超表面天线技术研究。

7. 2019年6月10日至13日博士生焦儒旺参加在新西兰举行的2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation（CEC）并在口头报告。

8. 2019年9月至2020年3月博士生焦儒旺在新加坡南洋理工大学IEEE Fellow Yew-Soon Ong博士智能优化与学习团队访问研究半年。

9. 2018年7月15日至19日博士生焦儒旺参加在日本京都举行的2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference （GECCO）并在口头报告。

10. 2017年10月至2018年10月，博士生姜宇虹在英国Surrey University IEEE Fellow 金耀初博士昂贵演化课题组访问研究一年。