焦儒旺，1992年生，特聘教授，博士生导师。国家高层次青年人才，入选德国“洪堡学者”、日本学术振兴会海外特别研究员（JSPS学者）。2020年12月毕业于中国地质大学（武汉），获工学博士学位（硕博连读+提前毕业）。2019年至2020年于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院联合培养。2021年3月至2024年3月工作于新西兰惠灵顿维多利亚大学工程与计算机科学学院。2024年3月起任职于苏州大学。
研究方向为演化计算、机器学习、数据挖掘及其应用。主持国家级项目2项。已发表学术论文30余篇，其中包括IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Evolutionary Computation和IEEE Transactions on Cybernetics多篇，ESI高被引论文2篇（含ESI热点论文1篇），IEEE CIS研究前沿论文(Research Frontier)1篇。曾获IEEE WCCI国际学术竞赛亚军1项。
现担任IEEE智能计算协会进化计算技术委员会IEEE Taskforce on Evolutionary Computation for Feature Selection and Construction的主席。IEEE会员、ACM会员、SIGEVO会员、IEEE智能计算协会会员。受邀担任ECAI、IEEE ICDM、GECCO、IEEE CEC、IEEE SSCI、Evostar等国际会议的程序委员会委员(PC Member)，以及两个国际期刊的编委（Associate editor）。近年来在演化计算主流国际会议IEEE CEC和IEEE WCCI上组织专题会议（Special Session）多次，并在IEEE SSCI及IEEE CEC国际会议上做讲习报告（Tutorial）。长期担任IEEE TPAMI、TEVC、TCYB、TNNLS、TKDE等三十多个顶级或知名期刊的审稿人。
演化机器学习：特征选择，迁移学习，可解释AI，长尾图像学习，群体智能与大模型
演化优化：约束优化，贝叶斯优化，多目标优化
演化应用：算力网络调度，无人机自主避障，演化具身智能，天线设计
《数据科学导论》
《数据挖掘》
《机器学习》
《金融大数据及应用》
十篇代表作（完整列表可查看Google Scholar）
R. Jiao, B. Xue, M. Zhang. Learning to preselection: A filter-based performance predictor for multiobjective feature selection in classification. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, doi:10.1109/TEVC.2024.3373802. （中科院一区Top，领域顶刊)
R. Jiao, B.H. Nguyen, B. Xue, M. Zhang. A survey on evolutionary multiobjective feature selection in classification: Approaches, applications, and challenges. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, 28(4): 1156-1176.（中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Solving multiobjective feature selection problems in classification via problem reformulation and duplication handling. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, 28(4): 846-860.（中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Investigating the correlation amongst the objective and constraints in Gaussian process-assisted highly-constrained expensive optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022, 26(5): 872-885. （中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. A tri-objective method for bi-objective feature selection in classification. Evolutionary Computation, 2024, MIT Press, 32(3): 217-248.（领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Benefiting from single-objective feature selection to multiobjective feature selection: A multiform approach. IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, 53(12): 7773-7786. （中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. A multiform optimization framework for constrained multiobjective optimization. IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, 53(8): 5165-5177. （中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, S. Zeng, C. Li, S. Yang, Y.-S. Ong. Handling constrained many-objective optimization problems via problem transformation. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(10): 4834-4847.（中科院一区Top，领域顶刊）
S. Zeng, R. jiao, C. Li, X. Li, J.S. Alkasassbeh. A general framework of dynamic constrained multiobjective evolutionary algorithms for constrained optimization. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(9): 2678-2688.（中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Sparse learning-based feature selection in classification: A multi-objective perspective. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2025, 9(4): 2767-2781.
常年招聘博士后，欢迎来信咨询！
欢迎具有计算机、数学、自动化或通信等不同专业背景，且对人工智能方向感兴趣的同学加入本课题组攻读博士和硕士学位（2026级仍有少数名额，点击招生要求.pdf）。目前课题组科研经费充足，可为优秀学生的科学研究开展和学术交流创造所需条件。课题组与新西兰、日本、新加坡、德国等国内外知名高校中的杰出专家学者保持着紧密的学术合作关系，可鼓励和推荐优秀学生出国深造或访学。
博士招生专业：081200-计算机科学与技术
硕士招生专业：081200-计算机科学与技术，085410-人工智能
同时，欢迎优秀本科生参与到课题组的科研工作以及参加各种榜单竞赛。
焦儒旺，1992年生，特聘教授，博士生导师。国家高层次青年人才，入选德国“洪堡学者”、日本学术振兴会海外特别研究员（JSPS学者）。2020年12月毕业于中国地质大学（武汉），获工学博士学位（硕博连读+提前毕业）。2019年至2020年于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院联合培养。2021年3月至2024年3月工作于新西兰惠灵顿维多利亚大学工程与计算机科学学院。2024年3月起任职于苏州大学。
研究方向为演化计算、机器学习、数据挖掘及其应用。主持国家级项目2项。已发表学术论文30余篇，其中包括IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Evolutionary Computation和IEEE Transactions on Cybernetics多篇，ESI高被引论文2篇（含ESI热点论文1篇），IEEE CIS研究前沿论文(Research Frontier)1篇。曾获IEEE WCCI国际学术竞赛亚军1项。
现担任IEEE智能计算协会进化计算技术委员会IEEE Taskforce on Evolutionary Computation for Feature Selection and Construction的主席。IEEE会员、ACM会员、SIGEVO会员、IEEE智能计算协会会员。受邀担任ECAI、IEEE ICDM、GECCO、IEEE CEC、IEEE SSCI、Evostar等国际会议的程序委员会委员(PC Member)，以及两个国际期刊的编委（Associate editor）。近年来在演化计算主流国际会议IEEE CEC和IEEE WCCI上组织专题会议（Special Session）多次，并在IEEE SSCI及IEEE CEC国际会议上做讲习报告（Tutorial）。长期担任IEEE TPAMI、TEVC、TCYB、TNNLS、TKDE等三十多个顶级或知名期刊的审稿人。
演化机器学习：特征选择，迁移学习，可解释AI，长尾图像学习，群体智能与大模型
演化优化：约束优化，贝叶斯优化，多目标优化
演化应用：算力网络调度，无人机自主避障，演化具身智能，天线设计
《数据科学导论》
《数据挖掘》
《机器学习》
《金融大数据及应用》
十篇代表作（完整列表可查看Google Scholar）
R. Jiao, B. Xue, M. Zhang. Learning to preselection: A filter-based performance predictor for multiobjective feature selection in classification. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, doi:10.1109/TEVC.2024.3373802. （中科院一区Top，领域顶刊)
R. Jiao, B.H. Nguyen, B. Xue, M. Zhang. A survey on evolutionary multiobjective feature selection in classification: Approaches, applications, and challenges. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, 28(4): 1156-1176.（中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Solving multiobjective feature selection problems in classification via problem reformulation and duplication handling. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, 28(4): 846-860.（中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Investigating the correlation amongst the objective and constraints in Gaussian process-assisted highly-constrained expensive optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022, 26(5): 872-885. （中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. A tri-objective method for bi-objective feature selection in classification. Evolutionary Computation, 2024, MIT Press, 32(3): 217-248.（领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Benefiting from single-objective feature selection to multiobjective feature selection: A multiform approach. IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, 53(12): 7773-7786. （中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. A multiform optimization framework for constrained multiobjective optimization. IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, 53(8): 5165-5177. （中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, S. Zeng, C. Li, S. Yang, Y.-S. Ong. Handling constrained many-objective optimization problems via problem transformation. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(10): 4834-4847.（中科院一区Top，领域顶刊）
S. Zeng, R. jiao, C. Li, X. Li, J.S. Alkasassbeh. A general framework of dynamic constrained multiobjective evolutionary algorithms for constrained optimization. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(9): 2678-2688.（中科院一区Top，领域顶刊）
R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Sparse learning-based feature selection in classification: A multi-objective perspective. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2025, 9(4): 2767-2781.
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欢迎具有计算机、数学、自动化或通信等不同专业背景，且对人工智能方向感兴趣的同学加入本课题组攻读博士和硕士学位（2026级仍有少数名额，点击招生要求.pdf）。目前课题组科研经费充足，可为优秀学生的科学研究开展和学术交流创造所需条件。课题组与新西兰、日本、新加坡、德国等国内外知名高校中的杰出专家学者保持着紧密的学术合作关系，可鼓励和推荐优秀学生出国深造或访学。
博士招生专业：081200-计算机科学与技术
硕士招生专业：081200-计算机科学与技术，085410-人工智能
同时，欢迎优秀本科生参与到课题组的科研工作以及参加各种榜单竞赛。