CPS人工智能与优化课题组标识 AI and Optimization for Cyber-Physical Systems CPS人工智能与优化课题组
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研究成果

10+科研项目 30+论文成果 10+专利与软著

项目列表

科研项目（12）
重庆中冶赛迪合作科研项目
在研2026.01–2027.12

铁钢联合生产调度的柔性协同与仿真优化系统研发

面向铁钢联合生产系统，开展柔性协同调度与仿真优化系统研发。

智能汽车安全技术全国重点实验室开放基金
在研2026.01–2026.12IVSTSKL-202515

信息物理融合驱动的自动驾驶仿真场景智能生成及多指标协同优化

围绕自动驾驶仿真场景生成与多指标协同优化展开研究，服务于智能网联交通场景的验证、评估与测试。

人社部国家外国专家项目
在研2025.01–2026.12H20251068

面向智能网联汽车测试场景生成的多目标优化方法

面向智能网联汽车测试场景生成问题，研究多目标优化方法与场景构建策略。

国家自然科学基金重大研究计划项目（培育）
在研2024.01–2026.1292367106

多能耦合钢铁生产动态柔性调控智能化关键技术研究及应用

围绕多能耦合钢铁生产中的动态柔性调控问题，研究能流、物流与调度协同优化关键技术。

国家重点研发项目课题
在研2022.11–2025.122022YFC3901404

（转底炉）全流程物质流能量流耦合规律与协同优化

聚焦转底炉全流程物质流与能量流耦合规律，推进过程优化与协同调控研究。

重庆中冶赛迪合作科研项目
结题2024.01–2025.10

炼钢车间物流仿真平台开发

围绕炼钢车间物流场景，开展仿真平台开发与系统验证。

重庆赛迪奇智合作科研项目
结题2024.01–2025.10

铁水智能调度模型与算法研究

研究面向铁水运输与调度过程的模型构建与智能算法。

冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金（重点项目）
结题2022.01–2023.12MADTOF2021A01

考虑高维多目标的热轧生产线智能优化排产方法研究

研究面向高维多目标条件的热轧生产线智能优化排产方法。

国家自然科学基金面上项目
结题2019.01–2022.1261873042

强不确定条件下连铸-热轧生产线基于软决策机制的调度方法研究

围绕强不确定条件下的连铸—热轧生产线，研究基于软决策机制的调度方法。

北京冶金自动化院合作科研项目
结题已结题

韶钢炼钢生产智能管控系统

面向实际钢铁生产场景推进智能管控系统研究与应用。

北京冶金自动化院合作科研项目
结题已结题

河冶科技智能调度仿真平台

围绕工业调度场景建设智能调度仿真平台。

北京冶金自动化院合作科研项目
结题已结题

沙钢转炉特钢智能调度系统

面向转炉特钢场景开展智能调度系统研发。

论文列表

期刊论文（23）
  1. [18]
    智能网联汽车信息物理系统研究进展
    孙棣华*，蒋胜龙*，高博麟，赵敏，林景栋，肖雅月，梁浩，李克强
    汽车工程，2026.
    期刊论文
  2. [1]
    A Data-Driven Multi-objective Differential Evolution Framework for Charging-Thermal Coupled Parameter Optimization in Rotary Hearth Furnace Operations
    Luo Q, Jiang S L*, Chiong R, Lv X
    Swarm and Evolutionary Computation, 2026.
    期刊论文
  3. [19]
    基于分层强化学习的天车调度优化方法
    苏章圣，蒋胜龙*，彭功状，梁越永
    控制理论与应用，2025, 42(11): 2261-2273.
    期刊论文
  4. [5]
    A learning-enhanced ant colony optimization algorithm for integrated planning and scheduling in hot rolling production lines under uncertainty
    Jiang S L*, He L, Cao L, et al
    Swarm and Evolutionary Computation, 2025, 93: 101851.
    期刊论文
  5. [4]
    An online learning-based mACO approach for hot rolling scheduling problems involving dynamic order arrivals
    Jiang S L, Cao L, Liu Q*, et al
    IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2025, 22: 12322-12335.
    期刊论文
  6. [3]
    Stochastic Sparse Bayesian Identification for Nonlinear Systems from Large Dataset
    Liu Q, Zhu L, Hou R, Jiang S L*, Chai Y, Liu M
    IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025: 6508211.
    期刊论文
  7. [2]
    A learning-guided MOEA for energy-oriented hybrid flow shop scheduling with limited buffers
    He L, Jiang S L*, Sun L, Chiong R
    Information Sciences, 2025: 122884.
    期刊论文
  8. [6]
    A soft encoding-based evolutionary algorithm for the steelmaking scheduling problem and its extension under energy thresholds
    Jiang S L*
    Computers & Operations Research, 2024: 106885.
    期刊论文
  9. [20]
    不确定条件下炼钢-连铸生产调度的两阶段鲁棒优化方法
    蒋胜龙*，文耀民，陈兰，等
    控制与决策, 2023, 38(12): 3516-3524.
    期刊论文
  10. [8]
    Plant-wide byproduct gas distribution under uncertainty in iron and steel industry via quantile forecasting and robust optimization
    Jiang S L*, Wang M, Bogle I D L
    Applied Energy, 2023, 350(15): 121603.
    期刊论文
  11. [7]
    A knowledge-based NSGA-II algorithm for multi-objective hot rolling production scheduling under flexible time-of-use electricity pricing
    Chen L, Cao L, Wen Y, Jiang S L*
    Journal of Manufacturing Systems, 2023, 69: 255-270.
    期刊论文
  12. [21]
    一种考虑能源约束的炼钢-连铸调度优化方法
    蒋胜龙*，文耀民，唐伟，等
    华中科技大学学报(自然科学版), 2022, 50(06): 118-123+132.
    期刊论文
  13. [12]
    A Self-Learning Based Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Resilient Scheduling Problems in Steelmaking Plants
    Jiang S L*, Liu Q, Bogle I D L, et al
    IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022, 20(2): 832-845.
    期刊论文
  14. [11]
    A decomposition-based two-stage online scheduling approach and its integrated system in the hybrid flow shop of steel industry
    Jiang S L*, Xu C, Zhang L, et al
    Expert Systems with Applications, 2022: 119200.
    期刊论文
  15. [10]
    An improved Pareto local search for solving bi-objective scheduling problems in hot rolling mills
    Jiang S L*, Li W, Zhang X, et al
    Computers & Industrial Engineering, 2022, 172: 108561.
    期刊论文
  16. [9]
    Two-stage robust optimization approach for flexible oxygen distribution under uncertainty in integrated iron and steel plants
    Jiang S L*, Peng G, Bogle I D L, et al
    Applied Energy, 2022, 306: 118022.
    期刊论文
  17. [22]
    考虑不确定加工时间的炼钢-连铸过程柔性调度方法
    蒋胜龙*，郑忠
    计算机集成制造系统, 2019, 25(1): 103-114.
    期刊论文
  18. [13]
    A preference-inspired multi-objective soft scheduling algorithm for the practical steelmaking-continuous casting production
    Jiang S L*, Zheng Z, Liu M
    Computers & Industrial Engineering, 2018, 115: 582-594.
    期刊论文
  19. [14]
    A multi-stage dynamic soft scheduling algorithm for the uncertain steelmaking-continuous casting scheduling problem
    Jiang S L*, Zheng Z, Liu M
    Applied Soft Computing, 2017, 60: 722-736.
    期刊论文
  20. [16]
    A two-phase soft optimization method for the uncertain scheduling problem in the steelmaking industry
    Jiang S L*, Liu M, Hao J
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2016, 47(3): 416-431.
    期刊论文
  21. [15]
    A prediction-based online soft scheduling algorithm for the real-world steelmaking-continuous casting production
    Jiang S L*, Liu M, Lin J, et al
    Knowledge-Based Systems, 2016, 111: 159-172.
    期刊论文
  22. [17]
    A bi-layer optimization approach for a hybrid flow shop scheduling problem involving controllable processing times in the steelmaking industry
    Jiang S L*, Liu M, Hao J, et al
    Computers & Industrial Engineering, 2015, 87: 518-531.
    期刊论文
  23. [23]
    基于 UML 的炼钢物流仿真系统分析与设计
    蒋胜龙，郑忠*，高小强，等
    系统仿真学报, 2007, 19(16): 3676-3679.
    期刊论文
会议论文（6）
  1. [2]
    An XGBoost-Based Model for Temperature Prediction in Rotary Hearth Furnaces: Incorporating Mechanistic and Temporal Factors
    Luo Q, Jiang S L*, You Z, et al
    The 10th International Congress on the Science and Technology of Steelmaking (ICS2025).
    会议论文
  2. [1]
    A Learning-based Multi-Objective BRKGA for Steelmaking-Continuous Casting Scheduling with Transportation Thresholds
    Sun L, Su Z, Jiang S L*
    The 43rd Chinese Control Conference (CCC), IEEE, 2025.
    会议论文
  3. [3]
    A bi-level optimization method for integrated production scheduling between continuous casting and hot rolling processes
    Tang W, Cao L, Wen Y, Jiang S L*
    2022 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), IEEE, 2022. (Oral)
    会议论文
  4. [4]
    A CMA-ES algorithm for solving the steelmaking scheduling problem involving time buffers
    Jiang S L*, Tang W, Hu W
    2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), IEEE, 2020.
    会议论文
  5. [5]
    An adaptive sampling-estimation of distribution algorithm for robust scheduling in the steelmaking-continuous casting process
    Jiang S L*, Liu Q
    2017 13th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), IEEE, 2017.
    会议论文
  6. [6]
    A modified RBM-based estimation of distribution algorithm for steelmaking-continuous casting scheduling
    Jiang S L, Liu M*, Hao J
    Proceedings of the 11th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA), IEEE, 2014.
    会议论文

专利与软著列表

专利与软著（11）
  • 基于数字孪生的炼钢车间弹性优化调度方法及系统发明专利｜已公开｜公开
  • 基于蚁群优化的热轧生产线集成计划与调度方法及系统发明专利｜2025.01.28｜已授权｜ZL202410200753.0
  • 考虑订单动态到达的多目标热轧生产调度方法及系统发明专利｜2024.11.15｜已授权｜ZL202410149329.8
  • 融合 XGBoost 和 PSO 的转底炉操作参数优化方法及系统发明专利｜2024.10.18｜已公开｜202411459428.2
  • 转底炉动态配料优化方法及系统发明专利｜2023.10.09｜已公开｜202311293482.X
  • 一种面向钢铁企业氧气系统的不确定优化调度方法及系统发明专利｜2023.05.23｜已授权｜ZL202111454483.9
  • 一种基于动态多目标差分进化算法的炼钢-连铸弹性调度优化方法及系统发明专利｜2023.05.02｜已授权｜ZL202111454602.0
  • 炼铸轧一体化调度可视化平台 V1.0软件著作权｜2023｜已登记｜2023SR0358607
  • 炼钢-连铸人机协同智能生产调度软件 V1.0软件著作权｜2021｜已登记｜2021SR1166244
  • 一种基于图模型的不确定炼钢-连铸柔性优化调度方法及系统发明专利｜2019.03.29｜已授权｜ZL201810143131.3
  • 一种炼钢连铸过程的多目标柔性调度方法发明专利｜2019.03.19｜已授权｜ZL201810030207.1
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