个人简介
马玉敏，博士，副研究员，分别于1994年、1999年、2002年获同济大学学士、硕士和博士学位，美国普渡大学访问学者(2016年)。主要研究方向为智能制造、复杂制造系统建模仿真、评价及优化、生产计划与调度、数字化工厂等。主持国家自然基金面上项目2项、上海市自然基金项目1项、作为技术骨干参与并完成科研项目多项，包括国家自然科学基金重点项目、中德政府合作项目和上海市科技创新行动计划等。出版著作5部，译著1部，学术论文70余篇。曾获国家教育部科技进步奖、上海市科技进步奖等4项。
在研项目
国家自然科学基金面上项目：基于数字孪生的智能车间自适应配置与调度（资助号：62273260），2023.1-2026.12，主持
国家自然科学基金面上项目：数据驱动的智能车间闭环调度机制（资助号：61873191），2019.1-2022.12，主持
国家自然科学基金重点项目：工业生产系统全要素融合的交互学习和协同决策（资助号：62133011），2022.1-2026.12，参与
国家自然科学基金面上项目：基于混合智能的可持续制造调度协同优化策略与方法（资助号：61973237），2020.1-2023.12，参与
国家自然科学基金重大项目：互联网与大数据环境下面向高端装备制造的智能工厂运营优化（资助号：71690234），2017.1-2021.12，参与
国家重点研发计划科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目子课题：复杂制造人机物的虚实融合与自适应生产调度(资助号：2018AAA0101704)，2020.1-2022.12，参与
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项：可重构智能生产系统的构建、参考实施与验证平台（资助号：2017YFE0101400），2018.1-2020.12，参与
研究领域
智能制造、复杂制造系统建模仿真、评价及优化、生产计划与调度、数字化工厂等
近期论文
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蔡静雯，马玉敏*，黎声益，刘鹃，基于Q学习的智能车间自适应调度方法，计算机集成制造系统， (录用，2022.8)
Yumin Ma*, Shengyi Li, Fei Qiao, Xiaoyu Lu & Juan Liu. A data-driven scheduling knowledge management method for smart shop floor, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 2022, Vol.35(7):780-793. http://doi.org/ 10.1080/0951192X.2022.2025622
黎声益，马玉敏*，刘鹃，基于双深度Q学习网络的面向设备负荷稳定的智能车间调度方法，计算机集成制造系统，2023，Vol.29(1):91-99
马丽萌，乔非，马玉敏*，刘鹃，基于SBO-GP的智能车间组合调度规则的挖掘，计算机集成制造系统，2021，Vol.27(5):1351-1360
马玉敏，陆晓玉，乔非，沈一路，基于极限学习机的复杂制造系统动态调度，计算机集成制造系统，2021，Vol.27(4):1081-1088
Ma, Y.; Qiao, F.; Zhao, F.; Sutherland, J. Dynamic Scheduling of a Semiconductor Production Line Based on a Composite Rule Set. Appl. Sci. 2017, 7(10), 1052; doi:10.3390/app7101052.http://www.mdpi.com/si/applsci/discrete_events_sytems.
吴启迪，马玉敏*，李莉，乔非，数据驱动下的半导体生产线动态调度方法，控制理论与应用，2015，Vol.32(9):1233-1239
马玉敏，乔非，陈曦，田阔，伍星浩，基于支持向量机的半导体生产线动态调度方法，计算机集成制造系统，2015，Vol.21(3):733-739
Fei Qiao, Yumin Ma, Mengchu Zhou, Qidi Wu. A Novel Rescheduling Method for Dynamic Semiconductor Manufacturing Systems[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2020,50(5): 1679-1689.
Fei Qiao, Juan Liu, Yumin Ma. Industrial Big-data-driven and CPS-based Adaptive Production Scheduling for Smart Manufacturing [J]. International Journal of Production Research, 2021, 59(23) :7139-7159
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