徐彬梓（1992.06-），男，博士，讲师，江苏常州人，于2019年12月在江南大学获得控制科学与工程工学博士学位，并于次年3月入职安徽工程大学电气工程学院。本人一直从事智能制造、调度优化、人工智能等交叉领域的研究工作，研究方向偏向于优化算法设计和编程，涉及Matlab和JAVA的使用。近几年主持有安徽省高校自然科学基金重点项目、检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放课题等。在国内外重要学术期刊与国际会议上，发表相关学术论文8篇，其中SCI收录4篇。

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联系方式：xubinzi@ahpu.edu.cn

一、教育经历

(1)    2014/09-2019/12，江南大学，控制科学与工程，博士，导师：王艳

(2)    2018/07-2019/07，新西兰惠灵顿维多利亚大学，工程与计算机科学学院，联合培养博士，导师：Yi Mei

(3)    2010/09-2014/06，南京工程学院，自动化（数控），学士

二、研究领域

(1)    离散制造系统建模与仿真

(2)    GPHH算法及其优化求解

(3)    群智能算法设计及应用

三、主持的科研项目

(1)    安徽省教育厅，高等学校自然科学研究项目重点项目，KJ2020A0345，基于多粒度协同的离散制造系统能耗智能优化方法研究，2021-01至2022-12，在研，主持

(2)    安徽工程大学“检测技术与节能装置”安徽省重点实验室开放研究基金资助项目，DTESD2020B01，融合实时工况信息的节能工艺路线知识智能推送方法研究，2020/10-2022/09，主持。

四、代表性论文

[1]    Xu Binzi, Mei Yi, Wang Yan*, Ji Zhicheng, Zhang Mengjie. Genetic programming with delayed routing for multi-objective dynamic flexible job shop scheduling [J]. Evolutionary Computation, 2021, 29(1): 75-105. (SCI)

[2]    Xu Binzi, Wang Yan*, Ji Zhicheng. Knowledge network model of the energy consumption in discrete manufacturing system [J]. Modern Physics Letters B, 2017, 31(19-21): 1740100. (SCI)

[3]    Xu Binzi, Wang Yan*, Ji Zhicheng. A hierarchical energy efficiency evaluation model of numerical control workshop [J]. Modern Physics Letters B, 2017, 31(19-21): 1740058. (SCI)

[4]    徐彬梓, 王艳*, 纪志成. 基于实例的离散制造系统能耗知识建模与预测[J]. 控制与决策, 2019, 34(1): 9-17. (EI)

[5]    Xu Binzi, Wang Yan*, Ji Zhicheng. Application of improved memorizing-forgetting model in knowledge management [C]. 2018 37th Chinese Control Conference (CCC), Wuhan, China, pp.6143-6148, 2018.07.25-2018.07.27. (EI会议)