郑为杰 - 哈尔滨工业大学（深圳） - 计算机科学与技术学院

个人简介

郑为杰，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院-国际人工智能研究院助理教授，硕士生导师。2013年于哈尔滨工业大学数学系获理学学士学位，2018年于清华大学计算机科学与技术系获工学博士学位（读博期间前往法国巴黎综合理工大学进行为期半年的学术访问）。2019年至2021年于南方科技大学计算机科学与工程系（与中国科学技术大学联合培养）从事博士后研究工作。2021年6月至2022年6月担任南方科技大学计算机科学与工程系研究助理教授。研究方向为智能计算的优化理论，借助严密数学工具，理论分析与解释智能计算方法的优化行为。主要围绕演化计算及随机搜索启发式算法的理论复杂性分析这一领域的痛点、难点问题开展，以一作（含同等贡献）或通讯作者（含共同通讯）共发表或录用CCF推荐高水平国际期刊或会议论文十多篇，主持国家自然科学基金青年基金一项、深圳市高校稳定支持面上项目一项、结题广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金青年基金一项。组织演化计算理论国际论坛ThRaSH Winter 2021-Spring 2022。目前为智能优化理论国际联合实验室中方负责人。

研究领域

研究方向为智能计算的优化理论，借助严密数学工具，理论分析与解释智能计算方法的优化行为。主要围绕演化计算及随机搜索启发式算法的理论复杂性分析这一领域的痛点、难点问题开展

近期论文

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非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的首次运行时间复杂性分析 Zheng, W. & Doerr, B. (2023). Mathematical runtime analysis for the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II). Artificial Intelligence, 325, 104016. https://doi.org/10.1016/j.artint.2023.104016 (早期会议版本发表在AAAI2022, https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/21283) 二进制差分进化算法的首次运行时间复杂性分析 Doerr, B.#*, & Zheng, W.#* (2020). Working principles of binary differential evolution. Theoretical Computer Science, 801, 110-142. https://doi.org/10.1016/j.tcs.2019.08.025 (按照理论计算机领域惯例，作者依据姓氏字母排序。#：一作；*：通讯) 时间关联问题演化计算的优化理论 Zheng, W., Chen, H., & Yao, X. (2021). Analysis of evolutionary algorithms on fitness function with time-linkage property. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 25(4), 696-709. https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3061442 分布估计算法的智能重启机制 Zheng, W. & Doerr, B. (2023). From understanding genetic drift to a smart-restart mechanism for estimation-of-distribution algorithms. Journal of Machine Learning Research, Accepted.