Personal Information

李帆，博士，硕士研究生导师，入选国家教育部2024年“海外博士后引才专项”计划 (国家级青年人才) ，毕业于华中科技大学机械工程专业。长期从事数据驱动的优化算法、多可信度优化和自动机器学习等领域的研究，已在国际期刊和会议上发表17篇学术论文，ESI高被引论文1篇，累计他引（Google Scholar引用）508次，单篇引用最高147次；授权专利1项。主要期刊包括Nucleic Acids Res. (IF 16.6)、IEEE Trans. Cybern.(IF 9.4)、Swarm Evol. Comput.(IF 8.2)等。在2023年自动机器学习国际竞赛、2020年IEEE世界计算智能大会（计算智能和进化计算领域顶会）及2019年IEEE进化计算会议（计算智能和进化计算领域顶会）上举办的国际竞赛中，均获得了First runner-up奖项（排名第一）。参与了多项由UKRI资助的研究项目，以及国家杰出青年科学基金项目和国家自然科学基金项目。担任IEEE Trans. Evol. Comput.、Swarm Evol. Comput.和Int. J. Mach. Learn. Cybern.等期刊审稿专家。

主要成果

• 数据驱动的进化优化：开发了多种单目标和多目标昂贵优化算法，适用于低维和高维空间。该系列算法不仅在理论上具备创新性，还在船舶设计、飞机优化、电网调度、超参数调整及生物序列分析等应用中得到了成功验证，展现了广泛适用性和高效性。

•  多可信度优化：针对昂贵优化问题，提出了一种基于非线性高斯回归模型的多可信度优化算法。此外，针对超参优化问题，创新性地引入了利用相似性来迁移低可信度好解分布的方法，显著加速了高可信度优化过程。

• 自动机器学习平台：作为主要参与者设计并实现国际首个i-Motif自动化机器学习平台iM-Seeker，该平台采用双层优化策略，集成了自动化特征工程、模型选择、超参数搜索和训练，为复杂生物信息学问题提供了高效、自动化的解决方案。

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合作平台
依托中南大学段吉安院长团队，与华中科技大学“运筹与优化团队”、英国埃克塞特大学、佛山华数机器人有限公司、中国汽车工程研究院股份有限公司深度合作，聚焦智能算法在先进制造（芯片设计、机器人结构优化、汽车碰撞预测）、生物信息学（i-Motif自动化平台）等领域的落地应用。

培养理念

1. 科研风格：自由探索，目标导向

• 目标导向：鼓励学生研究，发表高水平论文 或解决实际工程问题，确保课题具备学术价值或应用潜力。

• 自我驱动：要求学生具备良好的时间管理能力，能够自主推进课题。

2. 指导方式：深度参与，能力培养

• 全程指导：从选题到实验设计、论文撰写，导师将亲自参与，避免“散养”式培养。

• 核心技能培养：重点提升学生在智能优化算法（进化计算/自动机器学习）与先进制造（机器人、汽车设计等）的交叉应用能力，增强就业竞争力。

3. 支持条件：充足资源，助力成长

• 经济支持：提供具有竞争力的科研津贴，保障潜心钻研无后顾之忧
  

• 国际交流：表现优异者将获得推荐至英国顶尖院校交流访问的机会

• 学术与产业资源：支持参加国内外顶级学术会议，并与行业领军企业合作推动技术落地

招生要求

• 专业背景：机械工程、计算机、自动化、数学等相关领域，具备编程基（Python/Matlab）或优化算法经验者优先。

• 个人特质：对智能制造（机器人、汽车优化）智能算法、（进化优化、贝叶斯优化）、机器学习与深度学习(AutoML、LLM）有强烈兴趣，踏实勤奋，具备团队协作精神。

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