钟昌廷
博士/副研究员
E-mail:zhongct@hainanu.edu.cn
通讯地址:海南省海口市美兰区人民大道58号海南大学土木建筑工程学院
邮政编码:570228
基本情况
钟昌廷,男,1991年生,中共党员,博士,海南大学副研究员,海南D类高层次人才。2020年湖南大学博士毕业(土木工程),大连理工大学博士后(力学)。主要研究智能算法的开发、改进和工程应用。主持国家自然科学基金青年科学基金1项。近五年在国内外权威学术期刊发表论文10余篇,Google Scholar总引用670余次(第一作者国际期刊论文9篇,ESI高被引论文2篇,ESI热点论文1篇,单篇一作论文最高引用400余次)。
现任职务
海南大学土木建筑工程学院,高聘副研究员,硕士生导师
研究方向
研究方向围绕“智能算法的开发、改进和工程应用”,部分研究兴趣如下:
[1] 群智能优化算法
[2] 结构可靠性分析
[3] 智能算法和深度学习在防灾减灾工程中的应用
研究生招生方向(领域)
1-土木工程、土木水利硕士研究生
结构工程
防灾减灾工程及防护工程
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工作经历
[1] 2022.12-至今,海南大学,土木建筑工程学院,高聘副研究员
[2] 2020.12-2022.11,大连理工大学,工程力学系,博士后
教育经历
[1] 2013.09-2020.10,湖南大学,土木工程专业,研究生/博士
[2] 2009.09-2013.06,湖南大学,土木工程专业,本科/学士
讲授课程
[1] 工程荷载与可靠度设计原理(本科生)
[2] 应用统计学(本科生)
[3] 结构可靠度理论(硕士研究生)
[4] 深度学习与算法设计(博士研究生)
纵向科研项目
[1] 国家自然科学基金,青年科学基金项目,12402139,面向分灾建筑结构全寿命优化设计的高性能群智能算法研究,2025/01–2027/12,30万,在研,主持
[2] 海南省自然科学基金,青年基金项目,524QN223,近海建筑结构可靠性与全寿命防灾智能优化方法研究,2024/03–2027/02,6万,在研,主持
[3] 工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室开放课题,GZ24107, 2024/09–2026/08,8万,在研,主持
[4] 海南大学科研启动经费项目,2023–2027, 10万,在研,主持
[5] 国家重点研发计划,2019YFA0706803,2019–2024,参与
[6] 国家自然科学基金面上项目,52078203,带可更换部件的FRP混合配筋混凝土剪力墙结构体系的研究,2021–2024,参与
[7] 国家自然科学基金面上项目,51978253,强风作用下大跨网壳结构随机风振响应与抗风可靠度分析,2020–2023,参与
[8] 国家自然科学基金面上项目,11872142,基于广义Pareto分布的高维高可靠性问题计算方法研究,2019–2022,参与
[9] 国家自然科学基金面上项目,51578225,预制装配式钢筋混凝土带暗支撑剪力墙结构体系的研究,2016–2019,参与
代表性成果简介
[1] 海星优化算法(Starfish optimization algorithm, SFOA):提出了一种新型仿生群智能优化算法,海星优化算法,模拟海洋生物海星的行为进行寻优。海星优化算法包括探索和开发两个部分,建立了五维/单维混合搜索机制、捕食机制和再生机制,保障算法的全局收敛能力和高效性。所提算法在65个基准函数进行了测试,包括经典优化函数测试集、CEC2017和CEC2022测试集,并与100种群智能优化算法进行比较,结果表明,海星优化算法的计算精度95胜2平3负,计算效率97胜3负,算法性能非常优异。最后采用了10个工程优化算例,验证了海星算法在工程优化问题中的有效性。海星优化算法的源代码网址:https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/173735-starfish-optimization-algorithm-sfoa
[2] 白鲸优化算法(Beluga whale optimization, BWO):提出了一种新型群智能优化算法:白鲸优化算法,模拟白鲸群体行为寻优,包含探索、开发、鲸落三个阶段。采用30个benchmark基准函数问题和4个工程算例进行测试,并与15个群智能优化算法进行比较,结果表明,白鲸优化算法在经典基准优化问题上表现较好,高维基准优化问题性能较突出。论文于2022年6月发表,截至2024年10月,在Google Scholar上引用400余次,SCI他引250余次,连续14个月入选ESI热点论文(前0.1%)和ESI高被引论文(前1%),已有130余篇论文结合白鲸优化算法处理或求解各领域内的实际问题。白鲸优化算法的源代码网址:https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/112830-beluga-whale-optimization-bwo
期刊论文
[1] Zhong C, Li G*, Meng Z. Beluga whale optimization: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm. Knowledge-Based Systems, 2022, 251:109215 (SCI, JCR Q1, IF=7.2, 连续14个月入选ESI高被引论文(前1%)/ESI热点论文(前0.1%),Google Scholar引用400余次) (白鲸优化算法)
[2] Zhong C, Li G*, Meng Z*, Li H, Yildiz AR, Mirjalili S. Starfish Optimization Algorithm (SFOA): A bio-inspired metaheuristic algorithm for global optimization compared with 100 optimizers [J]. Neural Computing and Applications, 2024, accepted (EI, IF=4.5) (海星优化算法)
[3] Zhong C, Li G*, Meng Z, He W. Opposition-based learning equilibrium optimizer with Levy flight and evolutionary population dynamics for high-dimensional global optimization problems [J]. Expert Systems With Applications, 2023, 216:119303 (SCI, JCR Q1, IF=7.5)
[4] Zhong C, Li G*, Meng Z, Li H*, He W. Multi-objective SHADE with manta ray foraging optimizer for structural design problems [J], Applied Soft Computing, 2023, 134:110016 (SCI, JCR Q1, IF=7.2)
[5] Zhong C, Li G*, Meng Z, Li H, He W. A self-adaptive quantum equilibrium optimizer with artificial bee colony for feature selection [J]. Computers in Biology and Medicine, 2023, 153:106520 (SCI, JCR Q1, IF=7.0)
[6] Zhong C, Li G*. Comprehensive learning Harris hawks-equilibrium optimization with terminal replacement mechanism for constrained optimization problems [J]. Expert Systems With Applications, 2022, 192:116432 (SCI, JCR Q1, IF=7.5)
[7] Zhong C, Li G*, Meng Z*. A hybrid teaching-learning slime mould algorithm for global optimization and reliability-based design optimization problems [J]. Neural Computing and Applications, 2022, 34:16617−16642 (SCI, IF=4.5)
[8] Zhong C, Wang M*, Dang C, Ke W, Guo S. First-order reliability method based on Harris Hawks optimization for high-dimensional reliability analysis [J]. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2020, 62:1951−1968 (SCI, JCR Q1, IF=3.6)
[9] Zhong C, Wang M*, Dang C, Ke W. Structural reliability assessment by salp swarm algorithm-based FORM [J]. Quality and Reliability Engineering International, 2020, 36:1224−1244 (SCI, JCR Q2, IF=2.2)
[10] Li G, Wang Y, He W*, Zhong C, Wang Y. A data-driven maximum entropy method for probability uncertainty analysis based on the B-spline theory [J]. Probabilistic Engineering Mechanics, 2024, 78: 103688. (SCI, JCR Q1, IF=3.0)
[11] He W, Li G, Zeng Y, Wang Y, Zhong C. An adaptive data-driven subspace polynomial dimensional decomposition for high-dimensional uncertainty quantification based on maximum entropy method and sparse Bayesian learning [J]. Structural Safety, 2024, 108:102450 (SCI, JCR Q1, IF=5.7)
[12] Meng Z, Li G, Yildiz BS, Zhong C, Mirjalili S, Yildiz AR. Application of state-of-the-art multiobjective metaheuristic algorithms in reliability-based design optimization: a comparative study. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2023, 66:191 (SCI, JCR Q1, IF=3.6, ESI高被引论文)
[13] He W, Li G*, Zhong C, Wang Y. A novel data-driven sparse polynomial chaos expansion for high-dimensional problems based on active subspace and sparse Bayesian learning [J], Structural and Multidisciplinary Optimization, 2023, 66:29 (SCI, JCR Q1, IF=3.6)
[14] Liu Y, Zhao G, Li G*, He W, Zhong C. Analytical robust design optimization based on a hybrid surrogate model by combining polynomial chaos expansion and Gaussian kernel [J], Structural and Multidisciplinary Optimization, 2022, 65:335 (SCI, JCR Q1, IF=3.6)
[15] 李斯嘉, 钟昌廷*, 辛大波 (2024) 基于自适应改进白鲸算法的工程结构可靠性分析[J]. 应用数学和力学,已录用.
[16] 钟昌廷, 李刚* (2022) 基于生物地理-海鸥群优化的高维结构可靠性分析[J].计算力学学报, 39(1), 1−6.
会议论文与报告
[1] Zhong C*, Li G, Meng Z, Li H, Yildiz AR, Mirjalili S. Starfish Optimization Algorithm (SFOA): A Nature-Inspired Metaheuristic method by comparing 100 algorithms [C]. In ISRERM International Symposium on Reliability Engineering and Risk Management 2024, Hefei, China, 18-21 October 2024 (Invited talk 分会场邀请报告)
[2] Zhong C*, Li G, Meng Z, Li H, Yildiz AR, Mirjalili S. Starfish optimization algorithm (SFOA): a nature-inspired metaheuristic method by comparing 100 algorithms [C]. In ACSMO The Asian Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization 2024, Zhengzhou, China, 19-23 May 2024 (分会场主持)
[3] Zhong C*, Li G, Meng Z, Li H, Yildiz AR, Mirjalili S. Starfish optimization algorithm: a novel metaheuristic for global optimization [C]. In ICVRAM-ISUMA-2024 4th International Conference on Vulnerability and Risk Management & 8th International Symposium on Uncertainty Modelling and Analysis, Shanghai, China, 25-27 April 2024
[4] Zhong C*, Li G, Meng Z. Beluga whale optimization: a novel metaheuristic algorithm [C]. In IUTAM Symposium on Data-driven nonlinear and stochastic dynamics with the control, Xi’an, China, 5-9 June 2023
[5] Wang Y*, Li G, Zhong C, Wang Y, Lou X. An improved binary beluga whale optimization algorithm for Bayesian network structure learning. In: The 15th World Congress of Structural and Multidisciplinary Optimisation, Cork, Ireland 5-9 June 2023
[6] Zhong C*, Li G, Meng Z, Li H, He W, Zhao K. A hybrid success history-based adaptive differential evolution and manta ray foraging optimization for multi-objective truss optimization problems [C]. In: 2022 Annual Conference of the UK Association for Computational Mechanics (UKACM), Nottingham, England, 20-22 April 2022
[7] Zhong C*, Li G, Meng Z. Beluga whale optimization: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm [C]. In: Advanced Researches in Digital Twins from Dalian University of Technology and Cardiff University, Online, 30 July 2021
[8] 钟昌廷*, 李刚, 孟增, Li H, Yildiz AR, Mirjalili S. 海星优化算法:⼀种⾯向全局优化的新型群智能优化算法暨与100种群智能算法的比较[C]. 第十三届全国结构设计基础与可靠性学术会议, 深圳, 2024年, 10.25-10.27
[9] 钟昌廷*, 李刚, 孟增, Li H, Yildiz AR, Mirjalili S. 海星优化算法:与100种智能优化算法的性能比较[C]. 2024年计算力学中的机器学习与方法论学术研讨会, 大连, 2024年, 8.10-8.12 (分会场主持)
[10] 钟昌廷*, 李刚, 孟增. 白鲸优化算法及其工程应用初探[C]. 中国计算力学大会2023, 大连, 2023年, 8.20-8.23
[11] 钟昌廷*, 李刚,孟增. 白鲸优化算法及其在多目标优化中的应用[C]. 第三届土木工程计算与仿真技术学术会议, 南宁, 2023年, 5.12-5.14
[12] 钟昌廷, 李刚*. 基于生物地理-海鸥群优化的高维结构可靠性分析[C]. 中国力学大会-2021+1, 成都(线上), 2022年,11.5-11.8
[13] 钟昌廷, 李刚*. 基于生物地理改进樽海鞘群优化的结构可靠性分析[C]. 第二届土木工程计算与仿真技术学术会议, 北京, 2021年,5.14-5.16
专利授权
[1] 尹华伟, 段金曦, 蒋柯, 余磊, 舒佳建, 黄帅, 钟昌廷, 等. 平面爆炸波加载试验装置,实用新型,专利号CN210513971U
社会兼职
担任10余本国际学术期刊审稿人,如《Artificial Intelligence Review》, 《Automation in Construction》, 《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》, 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》,《Energy Conversion and Management》, 《Expert Systems With Applications》,《Information Sciences》,《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》, 《Neural Computing and Applications》,《Soft Computing》, 《Structural and Multidisiciplinary Optimization》等。
奖励及荣誉
[1] 海南D类高层次人才(2024年9月)
[2] 海南大学2023年度考核“优秀”(2024年3月)
[3] 大连理工大学博士后出站考核“优秀”(2022年9月)