研究领域
主要研究方向为+AI的跨学科工业场景基础研究及产业应用，包括人工智能及大模型在建筑、制造、能源等领域中的应用。
个人简介
杨之乐，中国科学院青年创新促进会会员，深圳市优青。主要研究方向为人工智能方法在能源、电力、视觉、交通、智能制造等领域中的应用，包括基于数据的启发式优化与神经网络建模等计算智能方法，主持包括国家自然科学基金、中国科学院青年创新促进会人才项目、深圳市优秀青年基金等各类项目十余项。已发表SCI/EI检索重要期刊及顶级会议论文240余篇，其中SCI检索期刊论文130余篇，谷歌学术总引用超5000次，H-Index=37，ESI高被引论文4篇，在斯普林格出版社完成编/专著5部，电子版均列斯普林格出版社下载量Top25%。研究成果获省部级奖励7项，其中一等奖2项。目前已转化知识产权50余项，高价值评估25项，专利贯标10余项，组建4个与企业共建的联合实验室和产业创新中心，已形成理论基础研究+应用基础研究+前沿技术开发+产业技术孵化的全生命周期研发技术模式。
学习经历：
2013-02--2017-07 贝尔法斯特女王大学 博士
2010-09--2013-01 上海大学 硕士
2006-09--2010-07 上海大学 学士
工作经历：
2017-09~现在,中国科学院深圳先进技术研究院,历任助理研究员，高级工程师，副研究员
2019-04~2019-08,卡迪夫大学,博士后访问学者
2016-09~2017-02,贝尔法斯特女王大学,博士后
国际影响力
2022/2023连续两年入选全球前2%顶尖科学家榜单，在10余个学术组织任职，包括4个国际组织会员/高级会员，7个国内一级学会和二级分会理事/委员，4个先进院企业联合中心/平台主任。任3个高水平国际期刊副主编和编委，13次在高水平国际期刊和国内核心期刊组织专刊并任客座主编，主要包括:作为联合创始人共同组建深圳市智能建造产业联盟并任监事长，中国人工智能学会会刊CAAI Trans on Intelligence Technology(中科院2区)副主编，国际知名期刊Frontiers in Energy Research副主编(JCR 2区)，国际期刊Complexity(JCR 2区)编委，在中科院一区期刊Renewable and Sustainable Energy Reviews(中科院1区，影响因子15.9)等8个国际期刊组织专刊;在国际顶级低碳学科会议IEEE-ISGT，智能计算会议IEEE-WCCI/CEC等30多个国际重要会议任出版主席、专题主席程序委员会委员等;任2020亚洲人工智能技术大会IPC主席，英国控制大会UKACC2016、系统仿真与可持续能源会议2017、2019等大会秘书长，受邀在IEEE CoEEPE 2022,IEEE-ISGT2018等会议做大会报告和特邀报告20余次。
所获荣誉
1.CIC国际智能建造创新奖,二等奖,其他, 2022
2.中国仿真学会技术创新奖,一等奖,部委级, 2022
3.中国机械工业学会科技进步奖,二等奖,部委级, 2021
4.中国商业联合会科技进步奖,三等奖,部委级, 2021
5.中国自动化学会科技进步奖,二等奖,部委级, 2021
6.中国仪器仪表学会科技进步奖,三等奖,部委级, 2021
7.中国产学研创新促进会科技进步奖,一等奖,部委级, 2020
8.《发电技术》优秀论文奖,一等奖,其他, 2019
9.斯普林格自然中国新发展奖,一等奖,其他, 2019
10.中国电机工程学会优秀论文奖,三等奖,其他, 2018
11.《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》最高引用奖,一等奖,其他, 2017
12.2014生命系统建模仿真及可持续能源与环境大会最佳论文奖,一等奖,其他, 2014
科研成果
l 承担项目
1.深圳市优秀青年科学基金,负责人,地方任务, 2023-01--2026-12
2.面向能源车联网的电动汽车用能负荷精准感知与能源互联协同调控研究,负责人,国家任务, 2021-01--2024-12
3.电动汽车集群接入下的电力系统主动重调度研究,负责人,国家任务, 2021-01--2023-12
4.青年创新促进会会员,负责人,中国科学院计划, 2021-01--2024-12
5.中科院深圳先进院优秀青年基金项目,负责人,研究所自主部署, 2018-10--2020-10
6.中国博士后基金会面上项目：一等资助,负责人,国家任务, 2018-05--2019-12
7.广东省自然科学基金,负责人,地方任务, 2018-10--2021-10
8.中科院先进院-国信科技人工智能联合实验室,负责人,境内委托项目, 2019-10--2022-10
9.南方新兴超大城市公共安全风险防控系统研发与应用示范,参与,国家任务, 2020-01--2022-08
10.广东省国际合作项目,参与,地方任务, 2019-01--2021-12
l 代表论文
1.Lu Zhang, Yi Feng, Qinge Xiao, Yunlang Xu, Di Li, Dongsheng Yang,Zhile Yang*.Deep reinforcement learning for dynamic flexible job shop scheduling problem considering variable processing times. Journal of Manufacturing Systems, 2023, 71: 257-273.
2.Wenqiang Yang, Xinxin Zhu, Qinge Xiao,Zhile Yang*. Enhanced multi-objective marine predator algorithm for dynamic economic-grid fluctuation dispatch with plug-in electric vehicles. Energy, 2023, 282: 128901.
3.Zhou Wu, Shaoxiong Zeng, Ruiqi Jiang, Haoran Zhang,Zhile Yang. Explainable temporal dependence in multi-step wind power forecast via decomposition based chain echo state networks. Energy, 2023, 270: 126906.
4.Chengke Wu, Xiao Li, Rui Jiang, Yuanjun Guo, Jun Wang,Zhile Yang*.Graph‐based deep learning model for knowledge base completion in constraint management of construction projects.Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2023, 38(6): 702-719.
5.Meng Yang, Chengke Wu, Yuanjun Guo, Rui Jiang, Feixiang Zhou, Jianlin Zhang,Zhile Yang*. Transformer-based deep learning model and video dataset for unsafe action identification in construction projects. Automation in Construction, 2023, 146: 104703.
6.Zhile Yang, Tianyu Hu, Juncheng Zhu, Wenlong Shang, Yuanjun Guo, Aoife Foley. Hierarchical High-Resolution Load Forecasting for Electric Vehicle Charging: A Deep Learning Approach. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics, 2022, 4(1): 118-127.
7.Xiangfei Liu, Mifeng Ren,Zhile Yang*, Gaowei Yan, Yuanjun Guo, Lan Cheng, Chengke Wu. A multi-step predictive deep reinforcement learning algorithm for HVAC control systems in smart buildings. Energy, 2022, 259: 124857.
8.Ping Shao,Zhile Yang*, Yuanjun Guo, Shihao Zhao, Xiaodong Zhu. Multi-objective optimal scheduling of reserve capacity of electric vehicles based on user wishes. Frontiers in Energy Research, 2022, 10: 977013.
9.Wenqiang Yang, Jinzhe Su, Yunhang Yao,Zhile Yang*, Ying Yuan.A novel hybrid whale optimization algorithm for flexible job-shop scheduling problem. Machines, 2022, 10(8): 618.
10.ShihaoZhao, Kang Li,Zhile Yang*, Xinzhi Xu, Ning Zhang. A new power system active rescheduling method considering
