张闻强，男，博士，教授，河南工业大学青年骨干教师、硕士生导师。

主要从事人工智能、数据挖掘、医工交叉融合等研究工作，具体方向包括进化计算、强化学习、组合优化、调度优化、深度学习和医疗大数据分析等。主持参与厅级以上科研10多项，其中主持完成国家自然科学基金项目1项，河南省科技攻关项目2项，河南省教育厅项目2项；主持河南省科技攻关项目1项、郑州市科技局自然科学协同创新专项项目1项。发表科研论文50多篇，其中SCI论文20余篇；主持授权国家发明专利2项；以主持人主要参与人身份获厅级以上成果奖7项，其中河南省科学技术进步奖二等奖2项（排名5、6）；主编参编专著6部，主编译注1部，将南京大学周志华教授的西瓜书《机器学习》翻译为日文出版。

通讯地址：河南省郑州市莲花街100号

电子邮箱：zhangwq@haut.edu.cn

教育与工作经历

1995.09-1999.07     郑州大学              计算机及应用专业 学士学位

2006.04-2011.07     日本早稻田大学            信息生产与系统专业      博士学位

2012.03-2015.11     河南工业大学         讲师

2015.11-2024.12    河南工业大学      副教授

2024.12-至今          河南工业大学      教授

实验室和科研团队简介

所在团队于致力于人工智能、机器学习理论及其在中医药数据分析、未病建模及疾病关联等方面的应用研究。通过采用现代技术采集舌象、脉象、病症等反映多种慢性疾病状态的跨时空多维数据，利用大数据、人工智能等技术作为手段，探究慢性疾病中医表征与病症发展变化的复杂映射关系，研究慢性疾病状态的科学表达方法，定位“未病”临界状态，建立病症由“未病”到“已病”变化的动态数据库，揭示“未病”到“已病”转变的共性规律。

研究领域与方向

1.新型智能模型构建。结合人工智能最新进展与经典理论，针对不同场景设计全新人工智能模型，解决人工智能算法在识别精度、计算效率、泛化性能等多方面存在的问题，提高算法的普适性和鲁棒性。

2.进化计算与中医结合：旨在将进化计算的高效优化和模式识别能力应用于中医的多个领域，以提高中医诊疗的准确性、效率和个性化水平。进化计算与中医的结合为中医的传统理论和实践提供了现代科技的支持，有助于中医在全球医疗健康领域的发展和普及。

研究成果

（一）主持的科研项目

1. 1.2014.01-2016.12，国家自然科学基金联合基金，基于混合差分进化的多目标工艺规划和调度研究（U1304609）；

2. 202301-202412，河南省科技攻关计划项目，融合多目标进化和强化学习的分布式混流调度优化研究（232102211049）；

3. 2022.01-2023.12，郑州市科技局自然科学项目协同创新专项，分布式多目标柔性调度的混合群智能优化研究，21ZZXTCX19；

4. 2020.01-2021.12, 河南省科技攻关计划项目，2020年度科技攻关项目-分布式流水车间调度优化的混合多目标进化算法研究（202102210131）；

5. 2016.01-2018.12，河南省科技攻关计划项目，柔性制造系统中多目标调度问题的协同优化研究（162102210044）

（二）代表性论文

[1]W. Zhang, C. Li, M. Gen, W. Yang, and G. Zhang, “A multiobjective memetic algorithm with particle swarm optimization and Q-learning-based local search for energy-efficient distributed heterogeneous hybrid flow-shop scheduling problem,” Expert Systems with Applications, vol. 237, p. 121570, Mar. 2024, doi: 10.1016/j.eswa.2023.121570. 中科院一区TOP期刊

[2]W. Zhang, H. Geng, C. Li, M. Gen, G. Zhang, and M. Deng, “Q-learning-based multi-objective particle swarm optimization with local search within factories for energy-efficient distributed flow-shop scheduling problem,” Journal of Intelligent Manufacturing, pp. 1–24, 2023. 中科院一区TOP期刊

[3]W. Zhang, H. Li, W. Yang, G. Zhang, and M. Gen, “Hybrid multiobjective evolutionary algorithm considering combination timing for multi-type vehicle routing problem with time windows,” Computers & Industrial Engineering, vol. 171, p. 108435, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.cie.2022.108435. 中科院二区

[4]W. Zhang, D. Yang, G. Zhang, and M. Gen, “Hybrid multiobjective evolutionary algorithm with fast sampling strategy-based global search and route sequence difference-based local search for VRPTW,” Expert Systems with Applications, vol. 145, p. 113151, May 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2019.113151. 中科院一区TOP期刊

[5]W. Zhang, Y. Wang, Y. Yang, and M. Gen, “Hybrid multiobjective evolutionary algorithm based on differential evolution for flow shop scheduling problems,” Computers & Industrial Engineering, vol. 130, pp. 661–670, 2019, doi: 10.1016/j.cie.2019.03.019. 中科院二区

（三）授权发明专利

1.一种基于差分进化算法的多目标调度方法及装置，中国，ZL 201810850009.X

2.一种基于多方向收敛粒子群优化算法的FSP方法及系统，中国，ZL 201910672828.4