胡伟

博士、副教授、系统理论研究所教师党支部书记

基本信息

办公电话： 电子邮件： huwei@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京市海淀区上园村3号 北京交通大学 8教8610办公室 邮编：100044

教育背景

2013年9月至2016年7月，在北京交通大学理学院数学系攻读硕士学位（概率论与数理统计专业）；2016年10月至2019年7月，在法国里尔中央理工大学 (Centrale Lille, France) 攻读博士学位（自动化、信息工程、信号与图像处理专业），所在的实验室为法国里尔计算机科学、信号与自动化国家重点实验室 (CRIStAL, Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille)。主要研究兴趣包括：智能网联车辆的分布式协同控制、交通流建模与分析，复杂网络的控制与同步、非线性系统的参数辨识、分数阶微积分及其应用、群体智能优化算法及其应用、机器学习

工作经历

  • 2023年06月至今，北京交通大学 系统科学学院 系统理论研究所 副教授
  • 2020年07月至今，北京交通大学 硕士生导师
  • 2019年12月至2023年05月，北京交通大学 交通运输学院 系统科学研究所 副教授

研究方向

  • 系统科学

招生专业

  • 系统科学硕士

科研项目

  • 面向智能调度的强化学习理论研究
  • 智能网联环境下基于分数阶微积分的新型混合交通流建模分析与协同管控
  • 未来网联自动驾驶环境下城市交通智慧管控与协调优化
  • 红果园国家级"四总部": 基因序列数据组装算法和软件研究, 2021-2023
  • 红果园国家级"四总部": 基于纳米孔测序与CRISPR的生物XXXX研究（一）, 2021-2023
  • 红果园国家级"四总部": 基于纳米孔测序与CRISPR的生物XXXX研究, 2021-2023
  • 复杂环境下智能网联车辆队列的建模、控制与优化

教学工作

本科生课程：交通数据分析方法（32学时）、科技论文写作（32学时）

研究生课程：学术写作能力（16学时）

本研贯通高级课程群课程：非线性现象分析与工程应用（32学时）

高职、函授课程：管理运筹学（64/16学时）


教改项目：

  • 本研跨学科高级课程群课程建设项目：非线性现象分析与工程应用，2021-2023，主持；
  • 北京交通大学在线开放课程建设项目：非线性现象分析与工程应用，2022-2023，主持；
  • 北京交通大学研究生优质核心课程建设项目：非线性系统理论，2020-2022，参与；



论文/期刊

  1. Cheng, X., Hu, W., Yu, Y., & Rahmani, A. (2024). Multi-surrogate-assisted stochastic fractal search based on scale-free network for high-dimensional expensive optimization. Expert Systems with Applications, 249, 123517. (SCI）
  2. Cui, Y., Hu, W.*, & Rahmani, A. (2024). Multi-robot path planning using learning-based Artificial Bee Colony algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 129, 107579.（SCI）
  3. Ni, X., Hu, W.*, Fan, Q., Cui, Y., & Qi, C. (2024). A Q-learning based multi-strategy integrated artificial bee colony algorithm with application in unmanned vehicle path planning. Expert Systems with Applications, 236, 121303.（SCI）
  4. Cheng, X., Yu, Y., & Hu, W.* (2023). Multi-surrogate-assisted stochastic fractal search algorithm for high-dimensional expensive problems. Information Sciences, 640, 119035.（SCI）
  5. Xu, J., Hu, W., Gu, W., & Yu, Y. (2023). A discrete JAYA algorithm based on reinforcement learning and simulated annealing for the traveling salesman problem. Mathematics, 11(14), 3221.（SCI）
  6. Yang, D., Yu, Y., Hu, W., Yuan, X., & Ren, G. (2023). Mean Square Asymptotic Stability of Discrete-Time Fractional Order Stochastic Neural Networks with Multiple Time-Varying Delays. Neural Processing Letters, 1-22.（SCI）
  7. Cui, Y., Hu, W.*, & Rahmani, A. (2023). Fractional-order artificial bee colony algorithm with application in robot path planning. European Journal of Operational Research, 306(1), 47-64. （SCI）
  8. Cui, Y., Hu, W.*, & Rahmani, A. (2022). A reinforcement learning based artificial bee colony algorithm with application in robot path planning. Expert Systems with Applications, 203, 117389.（SCI）
  9. Wang, S., Hu, W., Riego, I., & Yu, Y. (2022). Improved surrogate-assisted whale optimization algorithm for fractional chaotic systems' parameters identification. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 110, 104685.（SCI）
  10. Cui, Y., Hu, W.*, & Rahmani, A. (2022). Improved artificial bee colony algorithm with dynamic population composition for optimization problems. Nonlinear Dynamics, 107(1), 743-760.（SCI）
  11. Hu, W., Yu, Y., Rahmani, A., & Wen, G. (2021). Robust consensus tracking based on hABC algorithm with parameters identification for uncertain nonlinear FOMASs with external disturbances. Journal of the Franklin Institute, 358(18), 9975-10003.（SCI）
  12. Wang, S., Yu, Y., & Hu, W.* (2021). Static and dynamic solar photovoltaic models' parameters estimation using hybrid Rao optimization algorithm. Journal of Cleaner Production, 315, 128080. （SCI）
  13. Hu, W., Wen, G., Rahmani, A., Bai, J., & Yu, Y. (2020). Leader‐following consensus of heterogenous fractional‐order multi‐agent systems under input delays. Asian Journal of Control , 22(6), 2217-2228.（SCI）
  14. Zhang, Y., Wen, G., Rahmani, A., Peng, Z., & Hu, W. (2020). Cluster consensus of multi-agent systems with general linear and nonlinear dynamics via intermittent adaptive pinning control. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 0142331220975254.（SCI）
  15. Hu, W., Wen, G., Rahmani, A., & Yu, Y. (2019). Parameters estimation using mABC algorithm applied to distributed tracking control of unknown nonlinear fractional-order multi-agent systems. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 79, 104933. （SCI）
  16. Hu, W., Wen, G., Rahmani, A., & Yu, Y. (2019). Differential evolution-based parameter estimation and synchronization of heterogeneous uncertain nonlinear delayed fractional-order multi-agent systems with unknown leader. Nonlinear Dynamics, 97(2), 1087-1105.（SCI）
  17. Hu, W., Wen, G., Rahmani, A., & Yu, Y. (2019). Distributed consensus tracking of unknown nonlinear chaotic delayed fractional-order multi-agent systems with external disturbances based on ABC algorithm. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 71, 101-117.（SCI）
  18. Jiang, W., Peng, Z., Rahmani, A., Hu, W., & Wen, G. (2018). Distributed consensus of linear MASs with an unknown leader via a predictive extended state observer considering input delay and disturbances. Neurocomputing, 315, 465-475.（SCI）
  19. Hu, W., Yu, Y., & Gu, W. (2018). Parameter estimation of fractional-order arbitrary dimensional hyperchaotic systems via a hybrid adaptive artificial bee colony algorithm with simulated annealing algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 68, 172-191.（SCI）
  20. Gu, W., Yu, Y., & Hu, W. (2017). Artificial bee colony algorithm-based parameter estimation of fractional-order chaotic system with time delay. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 4(1), 107-113.（SCI）
  21. Cui, X., Yu, Y., Wang, H., & Hu, W. (2016). Dynamical analysis of memristor-based fractional-order neural networks with time delay. Modern Physics Letters B, 30(18), 1650271.（SCI）
  22. Gu, W., Yu, Y., & Hu, W. (2016). Parameter estimation of unknown fractional-order memristor-based chaotic systems by a hybrid artificial bee colony algorithm combined with differential evolution. Nonlinear Dynamics, 84(2), 779-795.（SCI）
  23. Hu, W., Yu, Y., & Zhang, S. (2015). A hybrid artificial bee colony algorithm for parameter identification of uncertain fractional-order chaotic systems. Nonlinear Dynamics, 82(3), 1441-1456.（SCI）
  24. Hu, W., Yu, Y., & Wang, S. (2015). Parameters estimation of uncertain fractional-order chaotic systems via a modified artificial bee colony algorithm. Entropy, 17(2), 692-709.（SCI）
  25. Zhang, S., Yu, Y., & Hu, W. (2014). Robust stability analysis of fractional-order Hopfield neural networks with parameter uncertainties. Mathematical Problems in Engineering, 2014.（SCI)

专著/译著

专利

软件著作权

获奖与荣誉

  • 2023.11   中国自动化学会  自然科学奖二等奖（2/5）
  • 2023.06   北京交通大学  本科毕设优秀指导教师
  • 2020.11   北京交通大学交通运输学院  教学基本功比赛二等奖
  • 2016.10   国家留学基金委  国家公派博士研究生奖学金
  • 2016.06   北京市  优秀毕业生  
  • 2016.06   北京交通大学  优秀毕业生               
  • 2016.06   北京交通大学  优秀共产党员              
  • 2016.03   北京市  三好学生            
  • 2015.12   教育部  研究生国家奖学金           
  • 2015.10   北京交通大学  三好研究生                  
  • 2014.10   北京交通大学  优秀研究生干部           

社会兼职