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刘重阳
2024-11-05 19:34     (阅读)

一、个人基本信息

刘重阳 男,博士,教授。美国《数学评论》特约评论员、山东省运筹学会理事。201007月毕业于大连理工大学运筹学与控制论专业,获理学博士学位。曾多次到澳大利亚Curtin University和香港理工大学学术访问。近年来,一直从事非线性优化、非线性最优控制和工程优化等方面的研究。主持国家自然科学基金项目4项、山东省自然科学基金项目2,参与省部级以上课题6项。研究成果获山东省高校优秀研究成果奖一等奖、三等奖各1项,烟台市自然科学奖二等奖1项。入选山东工商学院“近知学者”、“杰出青年科学基金扶持计划”和“凤凰领军人才计划”,获2019年山东工商学院“科研标兵”荣誉称号。在国内外重要学术期刊上发表论文80余篇,其中SCI检索70余篇,ESI高被引2篇。在国际著名出版社Springer出版英文专著1部。授权发明专利1项。担任国际SCI杂志《Complexity》和《Journal of Industrial andManagement Optimization 》的学术编辑。

二、科研项目

1.202301-202612月,国家自然科学基金面上项目“非线性分数阶切换系统的实时最优控制理论、算法及应用”,编号:12271307,经费:45万,项目负责人。

2.201801-202112月,国家自然科学基金面上项目“非线性切换系统的最优控制理论、并行优化及应用”,编号:11771008,经费:48万,项目负责人。

3.201301-201512月,国家自然科学基金青年基金项目“一类非线性切换系统的多目标优化理论与算法”,编号:11201267,经费:23万,项目负责人。

4201201-201212月,国家自然科学基金数学天元基金项目“一类非线性时滞切换系统的最优控制理论与算法”,编号:11126077,经费:3万,项目负责人。

5.201707-202006月,山东省自然科学基金面上项目“一类非线性切换系统的分布鲁棒最优控制理论与算法”,编号:ZR2017MA005,经费:12万,项目负责人。

6.2010 12 -2013 12 月,山东省自然科学基金项目“一类具有时滞的非线性混杂动力系统的优化理论与算法”,编号:ZR2010AQ016,经费:4 万,项目负责人。

三、教学、科研获奖

1. 《非线性切换系统的优化、控制及应用》,2017年度烟台市自然科学奖,二等奖,排名1/3

2.《非线性切换系统的优化与控制研究》,2015年度山东省高校优秀研究成果奖,一等奖,排名1/2

四、专著

1.LiuC.Y., Gong Z.H., OptimalControl of Switched Systems Arising in Fermentation Processes, Springer Berlin Heidelberg, 2014.

五、代表性论文

1.Liu C.Y., Yu C.J., Gong Z.H., H. T. Cheong, Teo K.L., Numerical computation of optimalcontrol problems with Atangana–Baleanu fractional derivatives, Journal ofOptimization Theory and Applications, 2023, 197: 798-816.

2. Liu C.Y., ZhaoQ.N., Optimal switching control of 1,3-propanediol fed-batch production with acost on smooth feeding rate variation, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems,2023, 49:101372.

3. Liu C.Y., Zhou T.,Gong Z.H., Yi X.P., Teo K.L., Wang S., Robust optimal control of nonlinearfractional systems, Chaos, Solitons and Fractals, 2023, 175: 113964.

4. Liu C.Y., GongZ.H., Wang S., Teo K.L., Numerical solution of delay fractional optimal controlproblems with free terminal time, Optimization Letters, 2023, 17:1359-1378.

5. Liu C.Y., ShiG.Q., Liu G., Hu D.Z., Optimal control of a nonlinear state-dependent impulsivesystem in fed-batch process, International Journal of Biomathematics, 2023, 16:2350001.

6. Liu C.Y., LoxtonR., Teo K.L., Wang S., Optimal state-delay control in nonlinear dynamicsystems, Automatica, 2022, 135:109981.

7.Liu C.Y., Gong Z.H., Teo K.L., Wang S., Optimal control of nonlinearfractional-order systems with multiple time-varying delays, Journal ofOptimization Theory and Applications, 2022, 193: 856-876.

8.Liu C.Y., Gong Z.H., Yu  C.J., Wang S., Teo K.L., Optimal controlcomputation for nonlinear fractional time-delay systems with state inequalityconstraints, Journal of Optimization Theory and Applications, 2021, 191:83-117.

9. Liu C.Y., Gong Z.H., Teo K.L., Wang S., Modelling and optimalstate-delay control in microbial batch process, Applied Mathematical Modelling,2021, 89: 792-801.    

10.Liu C.Y., Gong Z.H., Lee H.W.J., Teo K.L., Robust bi-objective optimal controlof 1,3-propanediol microbial batch production process. Journal of ProcessControl, 2019, 78: 170-182.

11.Liu C.Y., Loxton R., Lin Q., Teo K.L., Dynamic optimization for switchedtime-delay systems with state-dependent switching conditions. SIAM Journal onControl and Optimization, 2018, 56:3499-3523.

12.Liu C.Y., Gong Z.H., Teo K.L., Sun J., Caccetta L., Robust multi-objectiveoptimal switching control arising in 1,3-propanediol microbial fed-batchprocess. Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2017, 25: 1-20.

13.Liu C.Y., Loxton R., Teo K.L., A computational method for solving time-delayoptimal control problems with free terminal time, Systems & Control Letters,2014, 72: 53-60.

14.Liu C.Y., Loxton R., Teo K.L., Optimal parameter selection for nonlinearmultistage systems with time-delays, Computational Optimization andApplications, 2014, 59: 285-306.

15.Liu C.Y., Loxton R., Teo K.L., Switching time and parameter optimization innonlinear switched systems with multiple time-delays, Journal of OptimizationTheory and Applications, 2014, 163: 957-988.

六、讲授课程

《数学模型》、《算法设计与分析》、《运筹与优化》、《数学软件》、《数学建模与数学实验》等本科生课程和《智能建模与仿真》研究生课程

 

 

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