个人简介

梁会军（1978年-）湖北天门人，博士，讲师. 2000毕业于武汉水利电力大学工业自动化专业，获工学学士学位；2004年毕业于武汉大学控制理论与控制工程专业，获工学硕士学位；2020年毕业于山东大学控制理论与控制工程专业，获工学博士学位。2000年7月至2002年8月工作于恒星威资讯技术(深圳)有限公司，任职软件工程师；2005年1月至2016年8月任职于三峡大学电气与新能源学院自动化系从事教学与科研工作；2020年8月就职湖北民族大学。 教学工作：先后承担《单片机原理与应用》、《单片机应用综合实验》、《电器与可编程控制器应用技术》等课程的主讲任务。 科研工作：致力于计算智能特别是进化计算相关算法的研究及应用，在单目标优化、多目标优化算法及其应用方面取得了突出的学术成果。提出了性能更优的单目标优化算法RCBA，该算法极大增强了种群在全局及当前最优解附近的探索能力，有效避免了早熟收敛现象。提出了一种求解大规模系统的多目标优化算法MHBA，该算法使用精英非支配排序法生成帕累托最优前沿，种群中的个体不仅能从其他个体进行学习，还可以从全局最优解中进行学习，最主要的是，个体具备单个维度更新功能，在求解大规模系统优化方面独树一帜。以上研究成果有效解决了含随机风能的电力系统经济调度问题、大规模电力系统经济/排放调度问题、含电动汽车调峰作用的动态经济/排放调度问题，特别是不同削峰负荷对调度的影响问题。发表学术论文近20篇，在IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Power Systems等国际著名期刊发表/录用SCI论文5篇(其中TOP期刊3篇)，发表/录用国际会议论文近10篇。申请国家发明专利4件，已授权2件。

研究领域

计算智能，多目标优化算法及其应用。

专利： 基于MHBA的电力系统环境经济调度方法与装置，发明人：刘允刚，梁会军，李峰忠，专利号：ZL 2017 1 0833468.2 基于分层卷积特征的长时间目标跟踪方法及系统，发明人：刘允刚，生晓晓，梁会军，李峰忠，专利号：ZL201811318709.0

近期论文

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[1] Huijun Liang, Yungang Liu*, Yanjun Shen, Fengzhong Li and Yongchao Man, A hybrid bat algorithm for economic dispatch with random wind power. IEEE Transactions on Power Systems, 33(5): 5052-5061, 2018. [2] Huijun Liang, Yungang Liu*, Fengzhong Li and Yanjun Shen, A multiobjective hybrid bat algorithm for combined economic/emission dispatch. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 101: 103-115, 2018. [3] Huijun Liang, Yungang Liu*, Fengzhong Li and Yanjun Shen, Dynamic economic/emission dispatch including PEVs for peak shaving and valley filling. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66(4): 2880-2890, 2019. [4] Huijun Liang, Yungang Liu*, Yanjun Shen and Fengzhong Li, A multiobjective chaotic bat algorithm for economic and emission dispatch. Proceedings of the 2017 Chinese Automation Congress, 4684-4689, 2017. [5] Xiaoxiao Sheng, Yungang Liu*, Huijun Liang and Fengzhong Li, Robust visual tracking via an improved background aware correlation. IEEE ACCESS, 7: 24877-24888, 2019. [6] Wenjuan Li, Yungang Liu*, Huijun Liang and Yanjun Shen, A new distributed energy management strategy for smart grid with stochastic wind power, IEEE Transactions on Industrial Electronics. (DOI: 10.1109/TIE.2020.2970627)