谢承旺老师简介
谢承旺，男，1974年出生，湖北武汉人，教授。2010年毕业于武汉大学，获计算机博士学位；2015年从武汉大学数学博士后流动站出站。现为中国计算学会高级会员、中国自动化学会高级会员、中国仿真学会高级会员、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会委员，担任国内外多个权威学术期刊特邀审稿人。主要从事智能计算的理论与应用方面研究，主持和参与国家自然科学基金项目5项、省级重大科技专项和科技支撑计划项目近10项，发表论文近70篇，主编专著教材3部，多次指导研究生获得省级研究生创新基金项目。近年来取得的 代表性科研成果如下：
一、代表性论文：
1.Error analysis of elitist randomized search heuristics[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 63 (2021) 100875 https://doi.org/10.1016/j.swevo.2021.100875.（SCI一区 、通讯作者）
2.Synchronization in duplex networks of coupled Rössler oscillators with different inner-coupling matrices [J]. Neurocomputing, 408 (2020) 31–41 https://doi.org/10.1016 /j.neucom. 2019. 10.011.（SCI一区 、通讯作者）
3. CEGSO: Boosting Essential Proteins Prediction by Integrating Protein Complex, Gene Expression, Gene Ontology, Subcellular Localization and Orthology Information[J]. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, 2021 https://doi.org/10.1007/ s12539-021-00426-7.（SCI二区、通讯作者）
4. A Novel Tree-Based Genetic Algorithm for the Multicast Protocol in Two-Tiered WSNs[J]. Chinese Journal of Electronics, Vol.29, No.5, Sept. 2020.（SCI期刊、通讯作者）
5. Particle swarm optimization using multi-level adaptation and purposeful detection operators[J]. Information Sciences, 2017,385（C）,174-195. (SCI一区、第二作者）
6.A new group search optimizer integrating multiply strategies[J]. Int. J. Computational Science and Engineering, Vol. 15, Nos. 1/2, 2017. (第一作者&通讯作者、EI期刊）
7. Application of many-objective particle swarm algorithm based on fitness allocation in WSN coverage optimization[J]. Int. J. Wireless and Mobile Computing, Vol. 20, No. 3, 2021.（通讯作者、EI期刊）
8.DAV-MOEA:一种采用动态角度向量支配关系的高维多目标进化算法[J], 计算机学报，2022, 45(2). (第一作者&通讯作者，国内顶级期刊)
9.一种基于自适应模糊支配的高维多目标粒子群算法[J].自动化学报，2018,44（12）.（通讯作者、国内顶级期刊）
10.一种基于分解和协同的高维多目标进化算法[J]. 软件学报，2020,31(2).(第一作者&通讯作者、国内顶级期刊）
11.HMOFA：一种混合型多目标萤火虫算法[J]. 软件学报，2018,29(4). (第一作者&通讯作者、国内顶级期刊)
12.应用档案精英学习和反向学习的多目标进化算法[J].计算机学报, 2017, 40(3). (第一作者&通讯作者、国内顶级期刊)
13.一种多策略协同的多目标萤火虫算法[J]. 电子学报，2019, 47(11).(第一作者、国内顶级期刊)
14.一种增强型多目标烟花爆炸优化算法[J]. 电子学报，2017, 45(10). （第一作者&通讯作者、国内顶级期刊）
15.应用精英反向学习的多目标烟花爆炸算法[J]. 电子学报, 2016, 44(5). （第一作者&通讯作者、国内顶级期刊）
16.一种多策略融合的多目标粒子群优化算法[J].电子学报，2015,43(8): 1538-1544.（第一作者&通讯作者、国内顶级期刊）
17.一种双链结构的多目标进化算法DCMOEA[J].控制与决策，2015,30（4）：577-584.（第一作者&通讯作者、EI期刊）
二、代表性论著：
1. 多目标群体智能优化算法，北京理工大学出版社，2020年6月第1版.（学术专著，独著）
2. 算法设计与分析，江西高校出版社，2017年7月第1版.（编著，第一主编）
3. SQL Server数据库应用基础，江西高校出版社，2017年8月第1版. （教材，第一主编）
三、代表性科研项目：
1. 国家自然科学基金项目“高铁车轮型面的交互式高维目标进化优化设计方法”（No.61763010）,研究期限：2018.01-2021.12，项目负责人.
2. 广西自然科学基金项目“高维多目标进化算法及其在交通物流领域中的应用研究”（No.2021GXNSFAA075011）,研究期限：2021.04-2024.03，项目负责人.
3. 国家自然科学基金项目“高维目标进化算法及其相关问题”（No.61165004）,研究期限:2021.01-2015.12,项目负责人.
4. 江西省自然科学基金项目“进化算法时间复杂性及相关问题研究”（No.20114BAB201025）,研究期限：2012.01-2013.12，项目负责人.
5. 江西省科技支撑计划项目“面向电力行业的基于SOA架构的应用集成技术研究”（No.20112BBE50026），研究期限:2011.1-2013.12，项目负责人.
6. 国家自然科学基金项目“信息物理系统实时保真度性能的自适应保障机制研究”（No.61163056），研究期限：2012.1-2015.12，骨干成员，排名前二.
7. 国家自然科学基金项目“协同演化算法在大规模优化中的相关问题研究”（No.61663009），研究期限：2017.1-2020.12，骨干成员,排名前三.
四、发明专利：
1. 协同进化的多目标差分进化方法，受理专利号：201910838367.3, 第一权利人.
2. 基于协同变异方法的多目标粒子群优化算法,受理专利号：201910838375.8, 第一权利人.
3. 基于双种群协同的多目标进化算法，受理专利号:201910838388.5, 第一权利人.
4. 一种新型的检测钢轨表面裂纹及剥离掉块特征的仪器,授权专利号:ZL202120247467.1,第三权利人.
【更新时间：2022年2月21日】