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刘庆山
教授
yL23411永利官网登录
系统科学系
电话：
邮箱：
qsliu@seu.edu.cn
地址：
九龙湖图书馆547
邮编：
211189
  • 基本信息
  • 研究成果
  • 项目与荣誉
  • 社会兼职
  • 个人简介 刘庆山，男，教授，博导（可在yL23411永利官网登录和网络空间安全学院同时招收博士生和硕士生）。近年来，主要从事网络动力学优化、多智能体分布式优化、群体智能、多机器人协同控制、复杂网络与机器学习等方向的研究工作。现已在国内外重要学术刊物，如IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Automatic Control、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Systems、Neural Networks和Neural Computation等国际期刊和国际会议上发表学术论文80余篇，其中IEEE Transactions论文20余篇；作为编辑参与出版专刊7期和会议论文集5本；获得2011年度教育部高等学校自然科学奖一等奖（排名第二），2015年度湖北省自然科学奖二等奖（排名第一），2011年度IEEE计算智能学会IEEE Transactions on Neural Networks杰出论文奖（排名第一），2012年度亚太神经网络联合会青年研究者奖（独立），2019年度吴文俊人工智能科学技术奖自然科学奖二等奖（排名第二）；入选2012年度教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2018年度江苏省第五期“333高层次人才培养工程”中青年学术技术带头人。
    工作经历
  • 2018/04-至今，yL23411永利官网登录，yL23411永利官网登录，教授
  • 2014/04-2018/04，华中科技大学，自动化学院，教授
  • 2008/09-2014/04，yL23411永利官网登录，自动化学院，副教授
  • 2016/05-2016/06，香港城市大学，计算机科学系，访问学者
  • 2013/05-2013/07，美国德克萨斯A&M大学卡塔尔分校，数学科学系，访问学者
  • 2010/02-2010/08，香港中文大学，机械与自动化工程学系，博士后
  • 2009/08-2009/11，香港城市大学，制造工程及工程管理学系，高级研究员
    • 教育经历
  • 2005/08-2008/07，香港中文大学，机械与自动化工程学系，博士
  • 2002/09-2005/03，yL23411永利官网登录，yL23411永利官网登录，硕士
  • 1997/09-2001/07，安徽师范大学，数学与计算机科学学院，学士

  • 招生意向

      欢迎数学、自动化、计算机、信息科学等相关学科的学生联系报考yL23411永利官网登录或者网络空间安全学院的博士/硕士研究生


    研究方向

      神经网络；计算智能；分布式优化；多智能体系统；复杂网络；机器学习；多机器人系统


    期刊论文（部分）

    • Q. Liu, X. Le, and K. Li, “A distributed optimization algorithm based on multiagent network for economic dispatch with region partitioning,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 51, no. 5, pp. 2466-2475, May 2021.

    • K. Li, Q. Liu, S. Yang, J. Cao, and G. Lu, “Cooperative optimization of dual multiagent system for optimal resource allocation,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 50, no. 11, pp. 4676-4687, Nov. 2020.

    • S. Yang, J. Wang, and Q. Liu, “Cooperative-competitive multiagent systems for distributed minimax optimization subject to bounded constraints,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 64, no. 4, pp. 1358–1372, Apr. 2019.

    • B. Xu, Q. Liu, and T. Huang, “A discrete-time projection neural network for sparse signal reconstruction with application to face recognition,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 30, no. 1, pp. 151–162, Jan. 2019.

    • Q. Liu, S. Yang, and Y. Hong, “Constrained consensus algorithms with fixed step size for distributed convex optimization over multiagent networks,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 62, no. 8, pp. 4259–4265, Aug. 2017.

    • Q. Liu, S. Yang, and J. Wang, “A collective neurodynamic approach to distributed constrained optimization,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 28, no. 8, pp. 1747–1758, Aug. 2017.

    • Q. Liu and J. Wang, “L1-minimization algorithms for sparse signal reconstruction based on a projection neural network,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 27, no. 3, pp. 698–707, Mar. 2016.

    • Q. Liu and J. Wang, “A second-order multi-agent network for bound-constrained distributed optimization,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 60, no. 12, pp. 3310–3315, Dec. 2015.

    • Q. Liu and J. Wang, “A projection neural network for constrained quadratic minimax optimization,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 26, no. 11, pp. 2891–2900, Nov. 2015.

    • Q. Liu, T. Huang, and J. Wang, “One-layer continuous- and discrete-time projection neural networks for solving variational inequalities and related optimization problems,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 25, no. 7, pp. 1308–1318, July 2014.

    • Q. Liu and J. Wang, “A one-layer projection neural network for nonsmooth optimization subject to linear equalities and bound constraints,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 24, no. 5, pp. 812–824, May 2013.

    • Q. Liu, C. Dang, and T. Huang, “A one-layer recurrent neural network for real-time portfolio optimization with probability criterion,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 43, no. 1, pp. 14–23, Feb. 2013.

  • 奖励和荣誉

    • 2019年，吴文俊人工智能科学技术奖自然科学奖二等奖（排名第二），获奖项目：脑启发的计算模型理论与方法

    • 2018年，江苏省第五期“333高层次人才培养工程”中青年学术技术带头人

    • 2015年，湖北省自然科学奖二等奖（排名第一），获奖项目：微分系统的动态演化分析与优化模型设计

    • 2015年，IEEE控制论汇刊杰出审稿人

    • 2012年，入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”

    • 2012年，亚太神经网络联合会青年研究者奖（独立）

    • 2011年，教育部高等学校自然科学奖一等奖（排名第二），获奖项目：神经动力学优化模型及应用

    • 2011年，IEEE计算智能学会IEEE Transactions on Neural Networks杰出论文奖（排名第一），论文题目： A one-layer recurrent neural network with a discontinuous hard-limiting activation function for quadratic programming，第一作者

    • 2009年，科学新闻与爱思唯尔（Elsevier）科技部主办的“SCOPUS寻找未来科学之星”信息领域“青年科学之星”

    • 2006年，江苏省优秀硕士学位论文，论文题目：求解优化问题的神经网络方法


    科研项目

    • 中国电子学会-腾讯Robotics X犀牛鸟专项研究计划，2021年9月-2022年8月，主持

    • 国家自然科学基金面上项目，61876036，基于模型分解和群集神经动力学网络的分布式优化算法研究，2019年1月-2022年12月，主持

    • 国家自然科学基金重点项目，61833005，基于群体智能的分布式优化理论、方法及应用研究，2019年1月-2023年12月，参与

    • 国家自然科学基金面上项目，61473333，基于神经网络和群体智能的稀疏表示算法研究，2015/01-2018/12，主持

    • 教育部“新世纪优秀人才支持计划”，NCET-12-0114，计算智能，2013/01-2015/12，主持

    • 国家自然科学基金青年科学基金项目，61105060，基于有限时间收敛的优化反馈神经网络设计、分析与应用，2012/01-2014/12，主持

    • 江苏省自然科学基金面上项目，BK2011594，优化神经网络建模与有限时间收敛性分析，2012/01-2014/12，主持

    • 教育部博士点基金，20090092120026，基于多目标规划条件的耦合优化神经网络设计，2010/01-2012/12，主持

  • 期刊编委

    • 2018-，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

    • 2015-，IEEE Transactions on Cybernetics

    • 2012-，Neural Networks

    • 2020-，Neural Processing Letters


    期刊客座编委

    • Neurocomputing (2015-2016)；Cognitive Computation (BICS 2012)；Mathematics and Computers in Simulation (ISNN 2010)；Computational and Mathematical Methods in Medicine (Computational Neuroscience2013)