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（一）进化算法求解复杂优化问题

基于进化算法求解各类复杂优化问题，如单目标优化问题、约束优化问题、多目标优化问题、双水平优化问题、混合整数规划问题、非线性方程系统、多模态优化问题等。

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（二）汽车轻量化设计

汽车轻量化是世界汽车发展的趋势，已成为国家重要战略。以汽车轻量化设计问题为背景，将其描述为不同类型的昂贵黑盒优化问题，并对求解这些昂贵黑盒优化问题的学习建模与智能优化关键技术展开深入研究。

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（三）智能目标检测与识别

针对样本数据存在样本稀缺、多模异构、多视角、高维度、高噪声、可解释性不足等问题，研究基于高级机器学习的智能目标检测与识别理论与方法，并且在具体场景中展开应用。

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（四）锂离子电池建模与优化

锂离子电池相关技术是推动新能源汽车发展的关键因素。锂离子电池管理系统对锂离子电池的安全高效运行至关重要。对锂离子电池管理系统设计中的关键问题进行深入研究，以智能建模与优化方法为工具，提出有效的解决方案。

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（五）移动边缘计算

移动边缘计算是一种崭新的计算范例。针对移动边缘计算中涉及的优化问题的难点（如大规模、非线性、混合整数、双水平等）， 基于智能优化算法提供新的解决方案，克服传统凸优化方法的缺陷。

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（六）医疗大数据

针对医疗大数据存在高维度、多模态、不平衡、持续新增等特性，研究高级机器学习理论与方法，并且在皮肤肿瘤、银屑病、肺结节、脑肿瘤辅助诊断中展开应用。

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（七）智能机器人

研究人形机器人自适应行走、极端变化环境下的地点识别、人机交互等。

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（八）智能调度

研究智能调度算法及其在企业调度中的应用。

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（九）智能系统研发

与企业合作，研发各种智能系统。

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