王改革

王改革

教授
学院：计算机科学与技术学院
电子邮箱：wgg@ouc.edu.cn
最高学历：博士
导师类别：博导
研究方向：群体智能及智能制造

基本信息

  主要致力于群体智能及智能制造问题等方面研究。 主持国家自然科学基金等科研项目4项，获得省部级奖4项。 入选2022、2021年科睿唯安“全球高被引学者”和爱思唯尔2020-2022“中国高被引学者”榜单； 入选MDPI 2021最具影响力作者奖； 入选全球前2%顶尖科学家榜单。 1篇论文入选2019年“中国百篇最具影响国际学术论文”； 位列2019年度Springer Nature中国学者高影响力论文-计算机科学领域榜首；

  1篇论文入选科技部“精品期刊顶尖论文平台--领跑者5000”数据平台。

  担任IJAISC主编，Intelligent Marine Technology and Systems、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Journal of Computational Design and Engineering、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Mathematics和IJBIC等SCI期刊的副主编或编委。

  2022.12—至今：中国海洋大学 信息科学与工程学部 计算机科学与技术学院 教授2017.11—2022.12：中国海洋大学 信息科学与工程学院 计算机科学与技术系 副教授2013.07—2017.11：江苏师范大学 智慧教育学院(计算机科学与技术学院) 讲师

获奖

  1. 1. 2022， 吴文俊人工智能科学技术奖， 三等奖， 2/5

  2. 2. 2021， 北京市科学技术奖， 二等奖， 3/5

  3. 3. 2018， 江苏省科学技术奖， 二等奖， 2/10

  4. 4. 2017， 高等学校科学研究优秀成果奖， 二等奖， 5/8

论文

  1. 1. Solving Multi-Objective Fuzzy Job-shop Scheduling Problem by a Hybrid Adaptive Differential Evolution Algorithm， IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2022， SCI 1区 Top，

  2. 2. Improving metaheuristic algorithms with information feedback models， IEEE Transactions on Cybernetics， 2019， SCI 1区 Top，

  3. 3. Solving fuzzy job-shop scheduling problem using DE algorithm improved by a selection mechanism， IEEE Transactions on Fuzzy Systems， 2020， SCI 1区 Top，

  4. 4. Interval multi-objective optimization with memetic algorithms， IEEE Transactions on Cybernetics， 2020， SCI 1区 TOP，

  5. 5. Detection of malicious code variants based on deep learning， IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2018， SCI 1区 TOP，

  6. 6. Forecasting ENSO Using Convolutional LSTM Network with Improved Attention Mechanism and Models Recombined by Genetic Algorithm in CMIP5/6， Information Sciences， 2023， SCI 1区，

  7. 7. Improved differential evolution using two-stage mutation strategy for multimodal multi-objective optimization， Swarm and Evolutionary Computation， 2023， SCI 1区，

  8. 8. ConvUNeXt: An efficient convolution neural network for medical image segmentation， Knowledge-Based Systems， 2022， SCI 1 区，

  9. 9. Multi-instance semantic similarity transferring for knowledge distillation， Knowledge-Based Systems， 2022， SCI 1区，

  10. 10. A Review of Green Shop Scheduling Problem， Information Sciences， 2022， SCI 1区，

  11. 11. A Survey of learning-based intelligent optimization algorithms， Archives of Computational Methods in Engineering， 2021， SCI 1区 Top，

  12. 12. DLEA: a dynamic learning evolution algorithm for many-objective optimization， Information Sciences， 2021， SCI 1区，

  13. 13. Monarch butterfly optimization: a comprehensive review， Expert Systems with Applications， 2021， SCI 1区，

  14. 14. Novel binary-addition tree algorithm for reliability evaluation of acyclic multistate information networks， Reliability Engineering & System Safety， 2021， SCI 1区，

  15. 15. Learning-based elephant herding optimization algorithm for solving numerical optimization problems， Knowledge-Based Systems， 2020， SCI 1区 Top，

  16. 16. Enhancing MOEA/D with information feedback models for large-scale many-objective optimization， Information Sciences， 2020， SCI 1区 Top，

  17. 17. Improving NSGA-III algorithms with information feedback models for large-scale many-objective optimization， Future Generation Computer Systems， 2020， SCI 1区，