一、基本信息

姓 名：喻 果

职 称：副教授，硕士生导师

电子邮箱：guo.yu@njtech.edu.cn

通讯地址：江苏省南京市鼓楼区新模范马路5号南京工业大学丁家桥校区科技创新大楼A座809

邮政编码：210009

个人网页：https://gyresearch.github.io/

二、教育背景

• 2016.09 - 2020.05，英国萨里大学，计算机科学，博士，导师：金耀初院士

• 2012.09 - 2015.06，湘潭大学，计算机技术，硕士， 导师：郑金华教授

• 2008.09 - 2012.06，湘潭大学,信息与计算科学，学士

三、工作履历

• 2023.03 - 至今，南京工业大学，智能制造研究院，副教授

• 2020.07 - 2022.11，华东理工大学,控制科学与工程, 博士后，合作导师: 杜文莉教授

• 2016.09 - 2020.05，欧洲本田研究院（德国），访问学者

四、研究方向

• 工业AI算法与系统优化

• 危化品生产可信风险决策

• 化工过程安全生产质量管控

• 危化品生产安全优化与学习

目前担任SCI期刊《Evolutionary Computation》编委会成员、江苏省智能优化与应用专委会成员、中国自动化学会会员、中国人工智能学会会员、IEEE会员，以及TNNLS、TEVC、TCYB、TFS、TEYCI、CVPR、自动化学报等期刊会议长期审稿人。

五、科研项目

主持国家青年基金、重点项目课题、中国博士后基金，上海市人才项目4项，参与国家重大、重点项目等多项：

1. 基于弱偏好信息的多目标优化理论与方法的研究，国家自然科学基金青年科学基金项目 (No: 62103150)，2022-2024. （主持）

2. 基于偏好信息的昂贵多目标优化算法及其应用的研究，上海市“超级博士后”资助 (No: 2020131)，2020-2022.（主持）

3. 面向昂贵多目标优化问题的进化优化理论与方法的研究，中国博士后科学基金第69批面上资助 (No: 2021M691012)，2022-2023. （主持）

4. 化工过程互联控制系统安全性理论与技术，国家自然科学基金重点项目(No: 62333010)，2024-2028.（主持课题2）

5. 新型电力系统全景协同安全态势感知理论与方法，国家自然科学基金重大项目（No:62293502）, 2023-2027.（参与）

6. 面向流程工业大数据的分布式建模和在线决策，国家自然科学基金重点项目(No: 62136003)，2022-2026.（参与）

7. 资源受限下微纳星群信息自主传输、交互分享与协同观测，国家自然科学基金重点项目(No: 62233005)，2023-2027.（参与）

8. 化工园区污水系统负荷优化与运行工况评价方法研究，国家自然科学基金面上项目 (No: 62173145)，2022-2025.（参与）

9. 基于多源数据融合的超低氮燃烧器多目标鲁棒优化设计方法及应用，国家自然科学基金面上项目 (No: 62273149)，2023-2026.（参与）

10. 大规模进化鲁棒多目标优化方法及其应用研究，上海市自然科学基金面上项目 (No: 21ZR1416100)，2022-2025.（参与）

11. Cooperative Pareto Set Exploration and Preference Learning for Decision Making in High Dimensional Solution Spaces，本田研究院与英国萨里大学联合项目，2016-2020.（参与）

12. 多目标进化算法解集分布性保持方法的研究，国家自然科学基金青年科学基金项目 (No: 61403326)，2015-2017.（参与）

六、论文与专利

在国内外重要学术期刊上发表论文40余篇，ESI高被引论文2篇，申请国家发明专利3项，制定并发布地方标准1项。代表性论文如下：

1. G. Yu, L. Ma, Y. Jin*, W. Du*, Q. Liu and H. Zhang, "A Survey on Knee-oriented Multi-objective Evolutionary Optimization," in IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 26, no. 6, pp. 1452-1472, Dec. 2022. (中科院1区Top)

2. G. Yu, Y. Jin*, M. Olhofer, Q. Liu and W. Du, "Solution Set Augmentation for Knee Identification in Multiobjective Decision Analysis," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 53, no. 4, pp. 2480-2493, April 2023. (中科院1区Top)

3. G. Yu, Y. Jin*, M. Olhofer, "A Multiobjective Evolutionary Algorithm for Finding Knee Regions Using Two Localized Dominance Relationships," in IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 25, no. 1, pp. 145-158, Feb. 2021. 1.(中科院1区Top)

4. G. Yu, Y. Jin*, M. Olhofer, "Benchmark Problems and Performance Indicators for Search of Knee Points in Multiobjective Optimization," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 50, no. 8, pp. 3531-3544, Aug. 2020.1.(中科院1区Top)

5. L. Ma, Y. Liu, G. Yu*, X. Wang, H. Mo, G. Wang, Y. Jin, Y. Tan, "Decomposition-based multiobjective optimization for variable-Length mixed-variable Pareto optimization and its application in cloud service allocation," in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023. 1.(中科院1区Top)

6. L. Ma, N. Li, G. Yu*, X. Geng, S. Cheng, X. Wang, M. Huang, Y. Jin, "Pareto-wise Ranking Classifier for Multi-objective Evolutionary Neural Architecture Search", in IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2023.6.(中科院1区Top)

7. L. Ma, Y. Zhou, J. Ma, G. Yu*, Q. Li. "One-Step Forward and Backtrack: Overcoming Zig-Zagging in Loss-Aware Quantization Training." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024, 38. (CCA类会议)

8. L. Ma, H. Kang, G. Yu*, Q. Li , Q. He, "Single-Domain Generalized Predictor for Neural Architecture Search System" , IEEE Transactions on Computers, 2024.(CCA类期刊)

9. G. Yu, R. Shen, J. Zheng, M. Li, J. Zou, Y. Liu, “Binary search based boundary elimination selection in many-objective evolutionary optimization,” in Applied Soft Computing, vol. 60, pp. 689-705, 2017.(中科院1区Top)

10. G. Yu, J. Zheng, R. Shen, M. Li, “Decomposing the user-preference in multi-objective optimization,” in Soft Computing, vol. 20, no. 10, pp. 4005–4021, 2016.（SCI三区）

11. G. Yu, L. Ma, W. Du, Chao Jiang, Quanling Zhang, "Transferable Preference Learning in Multi-0bjective Decision ansalysis and Its Application to Hydrocracking ". Complex & Intelligent Systems, 2024. （SCI二区）

12. G. Yu, L. Ma, W. Du, W. Du, Y. Jin, "Toward Fairness-Aware Multi-Objective Optimization" Complex & Intelligent Systems, 2024.（SCI二区）

七、学生培养

代表性获奖与项目如下：

1. 2023 “星云杯”AI算法科技创新创业大赛 （优胜奖）

2. 2023 “星云杯”AI算法科技创新创业大赛 （优秀奖）

3. 2024年“南工劝业杯“中国国际大学生创新大赛（三等奖）

八、奖励荣誉

1. 湖南省自然科学二等奖，2022年

2. 江苏省自动化学会科学技术三等奖，2022年

3. 上海市“超级博士后”资助，2020年

4. 国家优秀自费留学生奖学金（全球500个），2020年

5. 中国化工学会年会优秀论文，2023年

九、主讲课程

本科生课程：工业AI算法及应用技术（32学时）、化工过程控制（32学时）、自控类专业写作（16课时）