刘波，副研究员
优化运筹、机器学习

在学习、运筹优化与决策领域开展了系统的理论研究工作，解决了重大工程中的应用问题，做出了实质性贡献。创建了随机优化算法统一数学描述并分析了收敛性，成为设计高效算法的指导原则；克服了调度解距离测度的本质难题，给出了算法执行搜索强度的理论上界；创立了数理统计、机器学习与仿真优化多学科效能评估理论。在IEEE Trans等发表论文80余篇，SCI他引1000余次，ESI高引用论文2篇，国际期刊最高引用论文奖2篇，申请专利12项。获中国科学院首届“拔尖青年科学家”计划资助，获“关肇直青年研究奖”，入选“陈景润未来之星”特殊人才计划，“清华大学十优秀研究生”。任国家数学与交叉科学中心数学与前沿技术交叉研究部副主任，IEEE CIS MC技术委员会委员等。

  [1] "A unified framework for population-based metaheuristics", Annals of Operations Research, 186(1): 231-262, 2011.

  [2] "An effective PSO-based memetic algorithm for flow shop scheduling", IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics-Part B: Cybernetics, 37(1):18-27, 2007.

  [3] "Improved particle swarm optimization combined with chaos", Chaos, Solitons & Fractals, 25(5):1261-1271, 2005.

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