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姓名:焦儒旺

职称:教授

院部/部门:未来科学与工程学院

学位:工学博士

学历:博士研究生毕业

毕业院校:

通讯地址:苏州大学未来校区未来科创中心521

邮编:215222

电子邮箱:rwjiao@suda.edu.cn

联系电话:


个人简介

个人简介:

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、高维数据挖掘及其应用。近两年主持国家级项目2项、江苏省自然科学基金面上项目、苏州市科技发展计划、CCF-联想蓝海科研基金、中***所产学研基金等7项。已发表学术论文40余篇,其中包括IEEE Transactions on Evolutionary ComputationEvolutionary ComputationIEEE Transactions on Cybernetics多篇,ESI高被引论文3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智能计算协会演化计算技术委员会IEEE Taskforce on Evolutionary Computation for Feature Selection and Construction的主席。IEEE Senior Member、中国通信学会高级会员。受邀担任ECAI、IEEE ICDM、GECCOIEEE 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。

研究领域

研究方向:
  • 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,神经组合优化

  • 演化应用:算力网络调度,无人机自主避障,演化具身智能,AI天线设计

科研项目

科学研究(旧版):

科研成果

软件著作 专利

论文

论文成果(旧版):

近5年十篇代表作完整列表可查看GooglScholar

  • Y. Zhang (研究生), R. Jiao*, B. Xue, et al. Evolutionary streaming feature selection via incremental feature clusteringIEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2026, DOI: 10.1109/TEVC.2026.3667279中科院一区Top,领域顶刊)

  • Z. Chen (研究生), Q. Fan, R. Jiao*, et al. Multi-expert genetic programming based ensemble for long-tailed image classificationIEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2026, DOI: 10.1109/TEVC.2026.3669207中科院一区Top,领域顶刊)

  • 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, 2026, 30(1): 31-45. 中科院一区Top,领域顶刊)

  • R. Jiao, B.H. Nguyen, B. Xue, et al. 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. 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, 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, S. Zeng, C. Li, et al. 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

荣誉及奖励

Teaching

课程教学(旧版):
  • 《数据科学导论》

  • 《数据挖掘》

  • 《机器学习》

  • 《金融大数据及应用》

招生信息

招生信息(旧版):

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  • 博士招生专业:081200-计算机科学与技术

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