个人简介
张加佳，男，1984年3月出生，博士，硕士生导师。哈尔滨工业大学硕士、博士毕业，北京大学博士后。现任哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院副研究员、计算学部决策智能研究所所长助理，计算机学院人工智能应用研究所副所长、计算机应用研究中心副主任，广东省决策智能重点实验室副主任。主要学术兼职包括：中国电子科技集团客座教授，IEEE CIS Task Force on Artificial Immune Systems委员，Rosalind Member of London Journals Press，哈工大（深圳）-平安科技粤港澳智慧金融研究中心副主任。
自2006年以来一直从事人工智能方面的科研与教学工作，着力于机器博弈决策、网络安全博弈对抗、智能多媒体信息处理等领域的研究。自硕士阶段开始一直从事非完全信息博弈决策研究，带领课题组在AAAI举办的世界非完全信息博弈计算机德州扑克大赛中连续5年保持世界前三、亚洲第一，2019年NIPS侦查棋博弈大赛世界第五名，信息侦测项目世界第一名。作为项目负责人或项目主要参与人参与国家重大科技攻关项目、国家863项目、国家自然科学基金（重点）项目、广东省科技计划项目、深圳市基础研究重点项目等40余项。共发表包括国际顶级会议AAAI在内的论文16篇，专著1部，获得国家发明专利10项，授权5项。获省部级科学技术奖一等奖二项、二等奖二项、深圳市科技进步二等奖一项、中国人工智能学会创新创业特等奖两项，是中国人工智能学会2019年度最佳青年科技成果奖获得者。参与指导硕士研究生毕业40余人。
教育经历
2009.3至2015.1 哈尔滨工业大学（深圳） 计算机科学与技术 博士
2006.9至2008.12 哈尔滨工业大学（深圳） 计算机科学与技术 硕士
2002.9至2006.9 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术 学士
研究与工作经历
2015.7至2018.9 北京大学 博士后/研究员
2018.11至2019.8 鹏城实验室 助理研究员
2019年8至今 哈尔滨工业大学（深圳） 副研究员
科研项目
总装备部装备预研重点实验室基金项目，复杂环境下的博弈决策技术研究，2019-2021
国家重点研发计划项目，基于异构多源信息的安全分析、态势感知与决策关键技术与系统-海量多元异构网络安全数据汇聚、融合、存储管理与共享，2017.7-2021
广东省重点研发计划，面向大数据应用的隐私保护与对抗技术与方法，2018~2021
哈工大（深圳）+平安科技粤港澳智慧金融研究中心，2020~2023
哈工大（深圳）-南大通用数据库研究中心，2020~2023
广东省重点领域研发计划—超大规模AI算力驱动的非完全信息博弈决策关键技术研发及应用，2020~2023
金融预警预测关键技术研发，2023~2024
哈工大-工深智汇决策大模型关键技术联合实验室，2023~2025
科研成果及奖励
2023年 指挥与控制学会 战略博弈推演系统创意设计赛 一类优胜奖
2022年 广东省科技进步一等奖 多层次金融风险智能预警关键技术及其应用
2022年 教育部2022年度高等学校科学研究优秀成果奖二等奖 云数据隐私计算与管控关键技术及应用
2021年 深圳市科学技术奖二等奖-云计算环境用户数据隐私保护与平台管控关键技术及应用
2020年 中国多智能体空战对抗赛（指挥与控制学会）——“九凤”系统获得第四名
2019年 NIPS侦查棋博弈大赛世界第五名，信息侦测项目世界第一名。
2019年 中国人工智能学会最佳青年科技成果奖——非完全信息多智能体博弈决策研究
2018年 世界扑克博弈大赛（ACPC）—德州扑克项目二人无限注项目第三名；三人、六人项目第三名
2017年 世界扑克博弈大赛（ACPC）—德州扑克项目二人无限注项目第三名
2015年 首届全国青年人工智能创新创业大会—移动互联网人工智能游戏引擎 特等奖
2015年 广东省计算机学会科学技术奖—非完备信息机器博弈中风险及对手模型的设计
2015年 世界扑克博弈大赛（ACPC）—德州扑克项目第三名
2014年 世界扑克博弈大赛（ACPC）—德州扑克项目第四名、Kuhn扑克项目第三名
2013年 深圳市科技进步奖—高效网络海量多媒体安全管理系统
2013年 世界扑克博弈大赛（ACPC）—德州扑克项目第四名
研究领域
机器学习、人工智能，主要研究方向是机器博弈决策、金融博弈决策、多智能体目标规划
近期论文
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发表著作
王轩、汤步洲、陈清才、徐睿峰、廖清、张晓峰、张加佳、漆舒汉，《人工智能通识》，机械工业出版社，2019年，ISBN-978-7-111-66225-9。
肖京、赖家才、王轩、张加佳等，《数字化赋能高质量发展》，人民出版社，2023年，ISBN-978-7-01-025784-6。
近三年代表性论文
Huale Li, Zengyue Guo, Yang Liu, Xuan Wang, Shuhan Qi, Jiajia Zhang(#),Jing Xiao,"Kdb-D2CFR: Solving Multiplayer imperfect-information games withknowledge distillation-based DeepCFR",Knowledge based systems,2023. (SCI-Q1, IF: 8.038).
Shuhan Qi,Xinhao Huang,Peixi Peng,Xuzhong Huang,Jiajia Zhang(#)and Xuan Wang,"Cascaded Attention: Adaptive and Gated Graph Attention Network for Multiagent Reinforcement Learning".IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS,2022.(SCI-Q1).
Jiajia Zhang, Xiaozhen Sun, Dandan Zhang, Xuan Wang, Shuhan Qi and Tao Qian, "Fittest survival: an enhancement mechanism for Monte Carlo tree search", International Journal of Bio-Inspired Computation, Vol. 18, No. 2, pp 122–130, October 5, 2021. https://doi.org/10.1504/IJBIC.2021.118092.(SCI-Q1,, IF: 3.977).
Huale Li, Rui Cao, Xuan Wang, Xiaohan Hou, Tao Qian, Fengwei Jia, Jiajia Zhang（#）, Shuhan Qi, "AIBPO: Combine the Intrinsic Reward and Auxiliary Task for 3D Strategy Game", Complexity, vol. 2021, ArticleID 6698231, 2021.(SCI-Q2).
Xiaohan Hou，Zhenyang Guo，Xuan Wang，Tao Qian，Shuhan Qi*, Jiajia Zhang（#）, Jing Xiao:Parallel Learner: A Practical Deep Reinforcement Learning Framework for Multi-scenarios Games. Knowledge based systems (SCI-Q1, IF: 8.038).
Li, Huale and Wang, Xuan and Li, Kunchi and Jia, Fengwei and Wu, Yulin and Jiajia Zhang（#） and Qi, Shuhan. Scalable sub-game solving for imperfect-information games [J]. Knowledge-Based Systems, 2021.DOI:10.1016/j.knosys. 2021.107434, (SCI-Q1, IF: 8.038).
Zhenyang Guo, Xuan Wang, Shuhan Qi, Tao Qian, Jiajia Zhang（#）, Heuristic Sensing: An Uncertainty Exploration Method in Imperfect Information Games, Complexity, vol.2020.(SCI-Q2).
Peilan Xu, Wenjian Luo, Xin Lin, Jiajia Zhang, Yingying Qiao, and Xuan Wang. Constraint-Objective Cooperative Coevolution for Large-Scale Constrained Optimization. ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization, 1(3), Article No.: 12, pp. 1-26, September, 2021.
会议论文及发表演说
Nan Zhou, Wenjian Luo, Jiajia Zhang, Linghao Kong, and Hongwei Zhang. Hiding All Labels for Multi-label Images: An Empirical Study of Adversarial Examples. Proceedings of the 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2021), Shenzhen, China, July 18-22, 2021.
Wenjian Luo, Xin Lin, Jiajia Zhang, and Mike Preuss. A Survey of Nearest-Better Clustering in Swarm and Evolutionary Computation. Proceedings of the 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2021), Kraków, Poland, June 28 - July 1
Zhang J, Wang X, Yao L, Li L, Shen X. Using Kullback-Leibler Divergence to Model Opponents in Poker[C]. 28th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2014). Quebec City, Canada. 2014:50-57.（EI，CCF A类）
Zhang J, Wang X, Yang L, Ji J, Zhi D. Analysis of UCT Algorithm Policies in imperfect information game[C]2nd IEEE international conference on cloud computing and intelligence systems (CCIS 2012) on. HangZhou, China. 2012:168-173 （EI）
Wang X, Zhang J, Xu X, et al. Risk Dominance Strategy in Imperfect Information Multi-player Game[C]//Intelligent Systems Design and Applications, 2008. ISDA’08. Eighth International Conference on. Taiwan, China: IEEE, 2008，2:596–601.（EI）
Jiajia Zhang, Xuan Wang, Jing Lin, Zhoayang Xu, UCT Algorithm in Imperfect Information Multi-Player Military Chess Game [C] // 11th Joint Conference on Information Science (2008), Shenzhen, China: JCIS, 2008。
Zhang J, Liu H. Building Endgame Data set to Improve Opponent Modeling Approach[C]// IEEE Second International Conference on Data Science in Cyberspace. IEEE Computer Society, 2017:255-260.（EI）
张加佳，刘宏，钱涛，多人扩展式博弈问题中的虚拟遗憾最小化算法的研究，第十二届中国智能机器人大会会刊，2017：10:534-539.
Zhang J., Liu H. Reinforcement Learning with Monte Carlo Sampling in Imperfect Information Problems. International Conference on Cognitive Computing. ICCC 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10971. Springer, 2018:55-67.（EI）
学术兼职
哈尔滨工业大学计算学部决策智能研究所所长助理
哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院人工智能应用研究所副所长
哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院计算机应用中心副主任
IEEE CIS Task Force on Artificial Immune Systems委员
中国电子科技集团客座教授
哈工大-平安科技粤港澳智慧金融联合研究中心副主任
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