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刘庆山
教授
银河游戏国际网站
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（可在银河游戏国际网站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，我校，银河游戏国际网站，教授
  • 2014/04-2018/04，华中科技大学，自动化学院，教授
  • 2008/09-2014/04，我校，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，我校，银河游戏国际网站，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银河游戏国际网站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)
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