焦儒旺，1992年6月生，中共党员，www.优德88.cpm 青年特聘教授。德国“洪堡学者”，日本学术振兴会海外特别研究员（JSPS学者）。2020年12月毕业于中国地质大学（武汉），获工学博士学位（硕博连读+提前毕业）。2019年至2020年于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院联合培养。2021年3月至2024年3月工作于新西兰惠灵顿维多利亚大学工程与计算机科学学院。2024年3月被www.优德88.cpm 从海外引进为青年特聘教授。

研究方向为演化计算、机器学习和数据挖掘。已发表学术论文26篇（一作/通讯23篇），其中包括IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Evolutionary Computation、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences等计算智能领域顶级期刊论文12篇。曾获IEEE WCCI国际学术竞赛亚军1项。获得授权软件著作权2项，国家发明专利1项。

现担任IEEE智能计算协会进化计算技术委员会IEEE Taskforce on Evolutionary Computation for Feature Selection and Construction的主席。IEEE会员、ACM会员、SIGEVO会员、IEEE智能计算协会会员、IET会员、CCF会员和CAAI会员。国际期刊Journal of Intelligent & Fuzzy Systems的编委（Associate editor）。受邀担任ECAI、IEEE ICDM、GECCO、IEEE CEC、IEEE SSCI、Evostar等国际会议的程序委员会委员(PC Member)。近年来在演化计算主流国际会议IEEE CEC和IEEE WCCI上组织专题会议（Special Session）多次。2023年在墨西哥举办的IEEE SSCI国际会议上做了题目为“Evolutionary Multi-objective Feature Selection for Machine Learning”的Tutorial，以及在2023 IEEE ICDM国际会议中“Evolutionary Data Mining and Machine Learning (EDMML) Workshop”上受邀做主题报告（Keynote talk）。长期担任IEEE TPAMI、TEVC、TCYB、TNNLS、TKDE等三十多个顶级或知名期刊的审稿人。

机器学习：特征选择，大数据降维，迁移学习，可解释AI

演化计算：约束优化，贝叶斯优化，多目标优化

部分代表作（完整列表可查看GoogleScholar）

• R. Jiao, B. Xue, M. Zhang. Learning to preselection: A filter-based performance predictor for multiobjective feature selection in classification.IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, doi:10.1109/TEVC.2024.3373802.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：14.3)
  

• R. Jiao, B.H. Nguyen, B. Xue, M. Zhang. A survey on evolutionary multiobjective feature selection in classification: Approaches, applications, and challenges.IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2023, doi:10.1109/TEVC.2023.3292527.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：14.3）

• R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Solving multiobjective feature selection problems in classification via problem reformulation and duplication handling.IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022, doi:10.1109/TEVC.2022.3215745.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：14.3）

• R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Investigating the correlation amongst the objective and constraints in Gaussian process-assisted highly-constrained expensive optimization.IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022, 26(5): 872-885.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：14.3）

• R. jiao, B. Xue, M. Zhang. A tri-objective method for bi-objective feature selection in classification.Evolutionary Computation, 2023, MIT Press, doi:10.1162/evco_a_00339.（领域顶刊, 影响因子：6.8）

• R. jiao, B. Xue, M. Zhang. Benefiting from single-objective feature selection to multiobjective feature selection: A multiform approach.IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 53(12): 7773-7786.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：11.8）

• R. jiao, B. Xue, M. Zhang. A multiform optimization framework for constrained multiobjective optimization.IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, 53(8): 5165-5177.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：11.8）

• R. jiao, S. Zeng, C. Li, S. Yang, Y.-S. Ong. Handling constrained many-objective optimization problems via problem transformation.IEEE Transactions on Cybernetics, 2021, 51(10): 4834-4847.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：11.8）

• S. Zeng,R. jiao, C. Li, X. Li, J.S. Alkasassbeh. A general framework of dynamic constrained multiobjective evolutionary algorithms for constrained optimization.IEEE Transactions on Cybernetics, 2017, 47(9): 2678-2688.（中科院一区Top，领域顶刊，影响因子：11.8）

• R. jiao, S. Zeng, C. Li, Y.-S. Ong. Two-type weight adjustments in MOEA/D for highly constrained many-objective optimization.Information Sciences, 2021, 578: 592-614.（中科院一区Top，CCF B, 影响因子：8.1）

• R. jiao, S. Zeng, C. Li, Y. Jiang, Y. Jin. A complete expected improvement criterion for Gaussian process assisted highly constrained expensive optimization.Information Sciences, 2019, 471C: 80-96.（中科院一区Top，影响因子：8.1）

• R. jiao, S. Zeng, C. Li. A feasible-ratio control technique for constrained optimization.Information Sciences, 2019, 502C: 201-217.（中科院一区Top，影响因子：8.1）

• 《机器学习》

• 《金融大数据及应用》
  

欢迎具有计算机、数学、自动化、电信或通信等不同专业背景，且对人工智能方向感兴趣的同学加入本课题组攻读硕士、博士学位。目前课题组科研经费充足，可为优秀学生的www.优德88.cpm 开展和学术交流创造所需条件。

课题组与新西兰、新加坡、日本、德国等国内外知名高校中的杰出专家学者保持着紧密的学术合作关系，可鼓励和推荐优秀学生出国深造或访学。

同时，欢迎优秀的本科生参与到课题组的科研工作中来。