卫志芳 (讲师)

研究领域：演化计算、多目标优化、特征选择

电子邮箱：wzf20240102@sxu.edu.cn

个人简介

　　博士，讲师，硕士生导师，2023年12月毕业于西安电子科技大学应用数学专业。于2024年1月入职山西大学。近年来，在IEEE Transactions on Evolutionary Computation、IEEE Transactions on Cybernetics、Information Sciences、ACM International Conference on Multimedia等国内外重要期刊、会议发表论文多篇，主持国家自然科学基金青年项目1项，山西省青年项目1项，参与多项国家级项目。

招生信息

　　欢迎报考课题组硕士研究生，课题组科研氛围浓厚、软硬件支撑完备，将根据每位同学实际情况制定对应的培养方案，从理论研究和工程实践两方面不断提升个人科研能力。要求：学习态度端正、主动积极，有较好的数学基础、编程能力、英语写作水平，对演化计算、机器学习、深度学习等课题感兴趣。

同时欢迎本科生加入课题组开展基础科研工作。

科研项目

(1) 山西省应用基础研究计划青年项目，面向复杂昂贵优化问题的数据驱动进化算法研究，2024-07至2027-7，在研，主持；

(2) 国家自然科学基金青年项目，面向昂贵优化问题的数据驱动多模态多目标进化算法研究，2025-01-01至2027-12-31，在研，主持；

(3) 国家自然科学基金面上项目，厘米波阵列信号解纠缠表征机理与跨模态对齐方法研究，2025-01-01至2028-12-31，参与；

(4) 国家自然科学基金面上项目，面向天线设计的分布式在线进化算法研究，2022-01-01至2025-12-31，参与；

(5) 国家自然科学基金面上项目，融合学习机制的人工蜂群算法在阵列天线综合中应用的研究，2018-01-01至2021-12-31，参与；

发表论文：

[1] Zhifang Wei, Weifeng Gao, Maoguo Gong and G. G. Yen. A bi-objective evolutionary algorithm for multimodal multi-objective optimization[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022.

[2] Zhifang Wei, Weifeng Gao, Genghui Li and Qingfu Zhang. A penalty-based differential evolution for multimodal optimization[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 52(7): 6024-6033.

[3] Weifeng Gao, Zhifang Wei, Maoguo Gong and G. G. Yen. Solving expensive multimodal optimization problem by a decomposition differential evolution algorithm[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 53(4): 2236-2246. 

[4] Zhifang Wei, Weifeng Gao, Jingwei Xu and G. G. Yen. BiOM: A framework for multimodal multiobjective optimization[J]. Information Sciences, 2023, 653: 119750. 

[5] Weifeng Gao, Zhifang Wei, Yuting Luo and Jin Cao. Artificial bee colony algorithm based on Parzen window method[J]. Applied Soft Computing, 2019, 74: 679-692.

[6] Yu Li, Lingling Huang, Weifeng Gao, Zhifang Wei, et al. History information-based hill-valley technique for multimodal optimization problems[J]. Information Sciences, 2023, 631: 15-30.

[7] Pinhan Fu, Xinyan Liang, Yuhua Qian, Qian Guo, Zhifang Wei, Wen Li. CoMO-NAS: Core-structures-guided multi-objective neural architecture search for multi-modal classification[C]. The 32nd ACM MULTIMEDIA 2024 (ACM MM-24), 2024. Melbourne, Australia, 28 October-1 November, 2024. 

[8] Wei Wang, Zhifang Wei*, et al. A distributed individuals based multimodal multi-objective optimization differential evolution algorithm[J]. Memetic Computing, 2024: 1-13.