张程伟 副教授

    软件工程系，计算机科学与技术

    毕业院校：天津大学

    通信地址：辽宁省大连市凌海路1号

    学位：博士

    邮箱：chenvy@dlmu.edu.cn

    主要研究方向：多智能体强化学习，交通信号控制，

     交通物流优化，无人机导航与控制

    邮编：116026

| 教育经历

2011.09-2018.07 天津大学 计算机软件与理论 博士

2007.09-2011.07 西北工业大学 数学与应用数学 本科

| 工作经历

2018.09-2022.07 大连海事大学 信息科学技术学院 讲师

2022.07-至今  大连海事大学 信息科学技术学院 副教授

| 讲授课程

1. 数据结构

2. 数据结构实验

3. 面向对象分析与设计

4. 深度强化学习（研究生课程）

| 研究领域

以强化学习为技术驱动的决策智能及周边应用，包括强化学习相关算法研究，及交通信号灯控制、交通物流优化、成品油调度和无人机导航与控制等应用研究

学术成果

| 期刊论文

1. Opinion Dynamics in Gossiper-Media Networks Based on Multiagent Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 2023 SCI, Chengwei Zhang, et al.

2. Neighborhood Cooperative Multiagent Reinforcement Learning for Adaptive Traffic Signal Control in Epidemic Regions. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022 SCI, Chengwei Zhang, et al.

3. Independent Reinforcement Learning for Weakly Cooperative Multiagent Traffic Control Problem. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2021 SCI, Chengwei Zhang, et al.

4. SA-IGA: a multiagent reinforcement learning method towards socially optimal outcomes. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2019 SCI, Chengwei Zhang, et al.

5. Learning Self-Corrective Network via Adaptive Self-Labeling and Dynamic NMS for High-Performance Long-Term Tracking. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024 SCI, Zhibin Zhang, et al.

6. Data Integrity Attack in Dynamic State Estimation of Smart Grid: Attack Model and Countermeasures. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2022 SCI，Feiye Zhang, et al.

| 会议论文

1. An Efficient Transfer Learning Framework for Multiagent Reinforcement Learning. NeurIPS 2021 Tianpei Yang et al.

2. Coordination Between Individual Agents in Multi-Agent Reinforcement Learning. AAAI 2021, Yang Zhang et al.

3. Optimistic Exploration Based on Categorical-DQN for Cooperative Markov Games. DAI 2022, Yu Tian et al.

4. MARL for Traffic Signal Control in Scenarios with Different Intersection Importance. DAI 2021, Liguang Luan et al.

5. SCC-rFMQ learning in cooperative markov games with continuous actions. AAMAS 2018, Chengwei Zhang et al.

6. The dynamics of opinion evolution in gossiper-media model with WoLS-CALA learning. AAMAS 2018, Chengwei Zhang et al.

| 学术著作

1. Multiagent Reinforcement Learning Algorithms based on Gradient Ascent Policy (chapter 5). Interactions in multiagent systems. World Scientific 2018，Jianye Hao et al. (合著，撰写著作第五章)

| 专利成果

2. 一种基于多智能体强化学习的自适应交通信号控制方法.专利号： CN202011092990.8， 授权日期：2021-07

3. 一种基于 Categorical-DQN 乐观探索的交通控制方法. 专利号： CN202110649807.8， 授权日期：2022-03

4. 基于多智能体强化学习的异构路口场景交通信号控制方法. 专利号: CN202111402414.3， 授权日期：2022-10

5. 基于邻居感知的多智能体强化学习的交通信号控制方法.专利号: CN 202110649830.7，授权日期：2022-10

6. 一种基于强化学习的实时竞价广告资源分配方法.专利号: CN202011062131.4，授权日期：2024-02

| 科研项目

1. 国家自然科学基金面上项目，聚焦交通信号控制决策智能落地难点的深度强化学习关键技术研究, 49万，主持，2024-2027

2. 国家自然科学基金青年项目，基于多智能体强化学习的大规模协作关键技术研究完成，25万，主持， 2020-2023

3. 中国博士后基金面上项目，大规模智能体协作问题的强化学习技术及应用研究，8万，主持，2020-2022

4. 山东省自然科学基金智慧计算联合基金子课题，面向复杂交互场景的智能体自主决策方法研究，29万，主持，2023-2025

5. 装备预研教育部联合基金（青年人才）子课题，动态复杂环境下的多智能体表征学习与决策方法研究，10万，主持，2024-2025

|主要荣誉

1. 校级优秀研究生导师，大连海事大学，2023

2. 大连市高层次人才之青年才俊，大连市人才办，2020

3. 大连市计算机类紧缺人才，大连市人社局，2019  

| 招生信息

硕士、博士生招生要求：1.主观能动性强，有集体荣誉感；2.身心健康、积极乐观；3.数学基础好、英语过六级；4.有志于读博者优先。

对人格上的期望：希望师门内部能够团结有爱。在团队内部形成大事讲原则、小事讲风格的风气，同门之间要胸怀坦荡、以诚相待，科研上互相支持，生活上互相帮助，心理上互相理解，既是同门又是朋友，不计较个人得失，不争你高我低。要多看别人的长处，多想自己的不足，要有容人之量和爱人之心，真正形成团结和谐的工作环境。毕业以后师门将是互相的依靠。

对学术上的期望：希望学生有志于从事学术研究（国内或国外大学及科研机构）、技术研发（科技公司）等工作。期望学生们毕业之后都能同时具备3个方面较强的素质：i）具有优良的做人做事习惯，认真负责、积极向上、刻苦努力；ii) 具备批判性思维能力，硕士生能够独立分析问题和解决问题，博士生能独立完成科研任务并独立撰写高水平学术论文；iii) 有好的学术品味，做有用的研究，立志于让研究成果在重要的产业实践中发挥作用。

“我们的同志在困难的时候，要看到成绩，要看到光明，要提高我们的勇气” ---毛主席