一、個人簡介
楊之樂，本科碩士畢業于上海大學，獲EPSRC全額獎學金博士畢業于英國女王大學，博士畢業之後先後在英國女王大學、卡迪夫大學從事博士後研究，之後加入中國科學院深圳先進技術研究院廣東省機器人與智能系統重點實驗室，負責工業、建築應用和産業化推廣相關工作。 研究興趣集中在進化計算、神經網絡方法及其在智能電網、可再生能源、電動汽車、各種能源系統和智能制造中的應用。在IEEE彙刊等發表/收錄SCI論文137篇（第一/通信作者論文52篇，IEEE彙刊、中科院1區、JCR Q1等高水平論文26篇），獲斯普林格自然中國新發展獎（1/800）、國際智能建築創新二等獎（3/148）、中國仿真學會一等獎（最年輕第一完成人）等重要獎項10餘項，國際期刊及會議優秀論文獎10餘項，入選中國科學院青年創新促進會和深圳市優秀青年科學基金人才項目，申請及授權國家發明專利230項并完成50餘項專利的轉移轉化，擔任3個國際SCI檢索期刊編委，在亞洲人工智能技術大會、IEEE CEC等20餘個國際會議人Program Chair等重要職位。
二、主要學習與工作經曆
1. 教育背景
2013-02--2017-07 貝爾法斯特女王大學 博士
2010-09--2013-01 上海大學 碩士
2006-09--2010-07 上海大學 學士
2. 工作經曆
2021-01-現在,中國科學院深圳先進技術研究院,副研究員
2020-01-2020-12,中國科學院深圳先進技術研究院,高級工程師（副研究員）
2019-04-2019-08,卡迪夫大學,博士後訪問學者
2017-09-2019-12,中國科學院深圳先進技術研究院,助理研究員/博士後
2016-09-2017-02,貝爾法斯特女王大學,博士後
三、代表性科研成果
1. Generative Upper-Level Policy Imitation Learning With Pareto-Improvement for Energy-Efficient Advanced Machining Systems. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，Q1，2024，一作
2. Deep reinforcement learning for dynamic flexible job shop scheduling problem considering variable processing times.Journal of Manufacturing Systems,2024,Q1,通信作者
3. Enhanced multi-objective marine predator algorithm for dynamic economic-grid fluctuation dispatch with plug-in electric vehicles. Energy,2023,Q1,通信作者
4. MMFSL: A novel multi-modal few-shot learning framework for fault diagnosis of industrial bearings. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2023,Q1,一作
5. Adaptive optimal process control with actor-critic design for energy-efficient batch machining subject to time-varying tool wear. Journal of Manufacturing Systems,2023,Q1,通信作者
四、主要社會學術團體兼職
1.深圳市智能建造産業聯盟監事長
2.中國人工智能學會會刊CAAI Trans on Intelligence Technology （中國科學院2區）副主編
3.國際知名期刊Frontiers in Energy Research 副主編（JCR 2區），國際期刊Complexity（JCR 2區）編委
4.中科院一區期刊Renewable and Sustainable Energy Reviews（中國科學院2區，影響因子15.9）等8個國際期刊組織專刊
5.國際頂級低碳能源類會議IEEE-ISGT，智能計算會議IEEE-WCCI/CEC等30多個國際重要會議任出版主席、專題主席、程序委員會委員等
6.任2020亞洲人工智能技術大會IPC主席，英國控制大會UKACC2016、系統仿真與可持續能源會議2017、2019等大會秘書長，受邀在IEEE CoEEPE 2022, IEEE-ISGT2018等會議做大會報告和特邀報告20餘次。
五、主要研究方向
主要研究方向為+AI的跨學科領域的基礎研究和産業應用，包括人工智能方法在能源、電力、建築、智能制造等領域中的應用，數據驅動的智能優化和神經網絡建模等計算智能方法，即粒子群優化、生物地理優化、教學優化等仿生啟發式優化算法，深度學習、神經網絡多層模型結構快速選擇方法等，及其在智能建築、智慧城市、電力系統調度，風能、太陽能等新能源并網，電動汽車充放電調度，工業物聯網，電池充放電策略及狀态估計，電網故障診斷，精密運動控制系統中參數優化辨識等能源、電力和智能制造等工業熱點領域的應用，形成理論基礎研究+應用基礎研究+前沿技術開發+産業技術孵化的全生命周期研發技術模式。
六、在研項目
國家自然科學基金面上/青年各1項、中國博士後面上項目一等資助1項、中國科學院青年創新促進會（中國科學院優秀青年科學基金）人才項目1項、廣東省自然科學基金1項、廣東省知識産權重點專項1項、深圳市優秀青年科學基金人才項目1項，深圳市承接國家重大專項項目1項，深圳市知識産權專項1項，深圳市國際合作項目1項，深港合作重點專項1項，國家重點實驗室開放課題3項、中國科學院深圳先進技術研究院優秀青年基金1項、南嶺團隊領軍人才團隊項目1項；主持中建科技、中建三局、中交一公局、國家電網等大型央國企及大富科技、諾倬力數控等上市公司、專精特新“小巨人”、制造業單項冠軍等企業委托課題16項，縱橫向課題累計課題經費達1500餘萬元。
七、聯系方式
Email: zl.yang@siat.ac.cn