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　　面向智能制造发展的时代需求，安徽大学一支青年团队正把目光投向工业智能的更深处——不是停留在“看见问题”，而是进一步回答“如何决策、怎样优化”。

　　在现实工业系统中，设计、调度、排产、资源配置等任务往往并非单一目标下的简单求解，而是面临目标冲突明显、变量规模庞大、约束条件复杂、环境动态变化等多重挑战。传统方法在求解此类问题时，普遍存在建模门槛高、算法适应性不足、求解过程不透明、跨场景迁移困难等现实瓶颈。针对这些难题，团队围绕复杂系统的认知建模、智能搜索与闭环迭代，系统设计了集物理机理仿真、离散事件推演、数据驱动建模、多目标优化、混合变量优化、约束优化、知识沉淀与自动推荐于一体的关键技术体系，逐步形成了以“仿真支撑认知、优化驱动决策、闭环实现迭代”为特征的研究路径。

　　与传统工业智能技术更多集中于感知、识别和预测不同，这支团队更加关注复杂任务中的“决策生成”问题：如何在真实约束下给出可执行、可评估、可持续改进的优化方案。围绕这一核心问题，团队没有将仿真与优化割裂对待，而是推动两者深度融合：一方面，通过多层次仿真技术对系统行为进行刻画和推演；另一方面，利用智能优化算法在复杂搜索空间中自动寻找更优方案，并借助多轮评估与反馈机制不断修正决策路径。由此，团队搭建起面向复杂工程和生产场景的全流程智能优化闭环，使系统不仅能够“描述问题”，更能够“生成方案、比较方案、迭代方案”。

　　在技术层面，团队聚焦复杂工业决策中的几类共性难题展开持续突破。针对高维复杂系统“难建模”的问题，团队提出多源融合的系统建模思路，将机理知识、流程逻辑与数据特征有机结合，提升了复杂场景描述能力；针对多目标、多约束任务“难求解”的问题，团队构建了适配不同类型问题的智能元启发式优化方法，实现对复杂解空间的高效搜索；针对传统算法“难迁移、难复用”的问题，团队进一步引入知识图谱、元学习等机制，对问题特征、算法配置和搜索经验进行沉淀复用，提升系统面对新问题时的自适应能力；针对工业实际中“难落地、难持续优化”的问题，团队还着力打通建模、求解、评估和反馈之间的链路，推动复杂决策过程由单次求解走向持续演进。

　　产品创新的背后，是团队长期积累形成的学术底座。团队近年来围绕相关方向在IEEE、ACM等高水平期刊和会议上持续产出成果，多篇论文入选ESI高被引论文，并承担了国家自然科学基金联合基金重点项目、科技部重点研发课题、安徽省自然科学基金等多项课题，逐步形成了从理论研究、核心算法到平台研发的系统布局。与此同时，团队还在知识产权、竞赛育人和平台建设等方面积累了较为扎实的基础。

　　团队主要由研究生组成，成员来自计算机科学、电子信息、人工智能等不同专业背景，知识结构丰富，协同攻关能力较强。团队成员大都具备较为扎实的计算智能优化算法研究基础，研究方向广泛分布于多目标优化、约束优化、稀疏优化、鲁棒优化、大规模优化等领域，并在智慧教育、智慧医疗、物流调度、车间排产等多个方向取得了较为突出的应用性成果。正是这种多学科交叉融合的组织方式，使团队在面对复杂系统问题时，能够兼顾理论深度、技术实现和场景理解，形成较强的整体创新能力。

　　在学术成果方面，团队已形成较为扎实的积累。近年来，团队成员共发表学术论文23篇，其中10篇发表于SCI一区期刊及国际高水平会议；申请发明专利5项，取得软件著作权6项。与此同时，团队成员还在各类高水平竞赛和创新创业项目中表现突出，曾获全国研究生数学建模竞赛二等奖、第八届“互联网＋”大学生创新创业大赛安徽省金奖及银奖、“华为杯”第五届中国研究生人工智能创新大赛三等奖等多项荣誉，并有多名成员获得研究生国家奖学金、国家励志奖学金及校级奖学金。这些成果不仅展现了团队在科研创新方面的持续积累，也体现了其较强的综合实践能力和协同攻关能力。

　　除面向复杂决策问题开展核心技术攻关外，团队还研发了一套在国内外具有较高影响力的开源智能优化平台。该平台集成了大量前沿优化算法和多类型标准测试问题，访问覆盖多个国家和地区，被众多高校、科研院所及研究机构持续使用，在学术界具有较高知名度和影响力。对团队而言，这一开源平台不仅是科研积累的重要体现，更是核心算法能力、工程实现能力和开放共享理念的重要载体，也为后续技术迭代和成果转化奠定了坚实基础。

　　作为团队队长，邵帅在其中承担着重要的组织和攻关任务。本科、硕士、博士阶段均就读于安徽大学计算机科学与技术专业的他，长期聚焦大规模多目标优化、稀疏优化与自动化机器学习研究，在智能优化与强化学习交叉方向积累了较为扎实的学术基础。近年来，他以第一作者在国际高水平期刊与会议发表论文14篇，其中包括3篇影响因子超过10的论文，并有1篇ESI高被引热点论文；获第18届BIC－TA国际会议最佳论文奖，入选中国科协青年科技人才培育工程博士生专项计划，主持安徽省教育厅自然科学研究项目1项。对整个团队而言，邵帅的价值远不止于个人成果突出，更在于他能将团队成员在算法研究、技术实现、方案设计和成果整合等方面的力量有效串联，推动团队围绕共同目标稳步前进。他不仅是“成果产出者”，更是团队协同推进的骨干力量：在产品梳理、任务衔接、技术攻关和成果整合等环节，他牵头将分散的研究工作凝聚成面向实际问题的系统方案。

　　团队的持续成长，同样离不开导师的长期指导与支撑。田野、江浩、司郎春、杨尚尚、张兴义等老师在研究方向凝练、关键技术攻关、学术训练和平台建设等方面给予了团队有力支持。依托课题组多年积累的优化理论基础和工程实践经验，团队逐步建立起面向复杂决策问题的系统研究框架，也为青年成员从单点研究走向系统创新提供了坚实支撑。对这支团队而言，导师的作用更多体现在方向引领、方法指导和科研生态构建上，为团队保持持续创新能力提供了稳定保障。

　　值得一提的是，团队并没有把应用作为简单的“展示环节”，而是将其视为检验平台能力、反哺技术优化的重要过程。目前，相关技术已在部分复杂工业场景中开展验证，显示出其在工程设计、生产排程和系统优化等任务中的应用潜力。更值得关注的是团队围绕核心产品持续推进的能力建设——他们并非只做某一个算法、某一篇论文、某一个案例，而是在努力构建一个能够不断生长、不断学习、不断适应真实需求的智能优化平台。

　　从算法研究到平台研发，从开源积累到产品雏形，这支青年团队正在以扎实的科研训练和持续的协同攻关，回应智能制造中的真实问题。面向未来，团队将继续围绕工业智能决策中的关键环节，在“仿真＋优化”深度融合方向上持续探索，推动更多研究成果向平台能力转化，为工业智能化发展注入更具韧性和实用价值的青年智慧。（文／李杰）

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