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王超

助理研究员
主要任职：助理研究员
性别：男
毕业院校：西安电子科技大学
学历：博士研究生毕业
学位：博士研究生毕业
在职信息：在岗
所在单位：人工智能学院
入职时间： 2025-06-01
办公地点：西安电子科技大学长安校区网安大楼CII-916
联系方式：

访问量：

最后更新时间：..

个人简介

王超，博士，西安电子科技大学人工智能学院助理研究员，合作导师为刘芳教授，人工智能学院、人工智能研究院、智能感知与图像理解教育部重点实验室成员。于2025年6月在西安电子科技大学人工智能学院获计算机科学与技术博士学位（导师：焦李成教授、刘静教授）。主要研究方向为演化智能与黑盒优化，相关研究成果已发表论文20余篇，以第一作者或通讯作者发表中科院一区期刊、CCF A类会议论文10余篇，ESI高被引论文1篇，包括ICLR、PPSN、IEEE TPAMI、TEVC、TNNLS、CIM、TCYB、Research、中国科学：技术科学等。申请发明专利1项。主持陕西省博士后科研资助和校级创新基金2项，参与科技创新2030重大项目、国家自然科学基金等国家级项目2项。担任ICLR、ICML、NeurIPS、KDD、IEEE TEVC、TNNLS、TCYB、TAI、TII等多个国内外知名期刊或会议审稿人。个人英文主页：Chao Wang。与吴凯副教授合作运营的微信公众号：EvoIGroup。

EvoIGroup演化智能

招生情况（暂无研究生招生名额，可联系团队其他老师）：

欢迎有意向接触科研工作并且对演化智能感兴趣的本科生同学加入焦李成院士团队演化智能小组。欢迎电邮你的个人简历至wangchao01@xidian.edu.cn(工作邮箱)，有任何学术问题可电邮至xiaofengxd@126.com(学术联系邮箱)。

当前演化智能与黑盒优化课题组的主要攻关方向包括：

1）知识驱动的元演化优化理论与方法及其应用；

2）开放式神经演化方法（神经架构搜索、专家模型融合）；

3）面向科学发现的演化智能（物理神经网络训练）。

相关招生要求如下：

1）每周有充足的科研时间与精力（时间安排灵活，无需固定坐班）；

2）学习过算法设计、演化计算、机器学习等基础课程；

3）提前或多或少对演化智能有了解或自己的理解；

4）会写代码，能看懂基础的英文论文。

你将收获：

1）科研的基本方法论（发现科学问题、提出解决方法、实验验证与理论证明）；

2）如有论文或者专利成果产出，你将为学生第一作者；

3）提供充足的计算资源，确保科研顺利进行。

亮点新闻：

[2026.06] "Model Merging to Evolution: Parameter Space Exploration for Expert Models"被PPSN2026录用/发表 (CAAI B类会议)

[2026.05] 被评为ICML2026的“Silver Reviewer”

[2026.04] "Learning Evolution via Optimization Knowledge Adaptation"被IEEE TPAMI录用/发表 (中科院一区Top，CAAI A类期刊)

[2026.03] "Solving multitask optimization problems with adaptive knowledge transfer via anomaly detection"再次入选ESI高被引论文

[2026.02] "Expanding Then Fusing: Weakly-supervised Remote Sensing Semantic Segmentation via Progressive Multi-modal Fusion"被Pattern Recognition录用/发表 (中科院一区Top, CAAI B类期刊)

[2026.02] "Modality-Prior Aware Progressive Diffusion Pansharpening"被IEEE TGRS录用/发表 (中科院一区Top, CAAI A类期刊)

[2026.01] "Task-free Adaptive Meta Black-box Optimization"被ICLR2026 (Oral)录用/发表 (CAAI A类会议)

[2026.01] "Solving multitask optimization problems with adaptive knowledge transfer via anomaly detection"入选ESI高被引论文

以一作/通讯身份发表论文（*为通讯作者）：

[14] Model Merging to Evolution: Parameter Space Exploration for Expert Models. Parallel Problem Solving From Nature (PPSN), 2026.(CAAI B类会议)

[13] Wang Chao, Li Lingling*, Jiao Licheng, Zhao Jiaxuan, Liu Fang, Yang Shuyuan. Learning Evolution via Optimization Knowledge Adaptation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2026.(IF:18.6, 中科院一区Top)[代码]

[12] Wang Chao, Jiao Licheng, Li Lingling*, Zhao Jiaxuan, Wang Guanchun, Liu Fang, Yang Shuyuan. Task-free Adaptive Meta Black-box Optimization. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026.(Oral, CAAI A类会议)[代码]

[11] Ma Tao, Wang Chao*, Wu Kai, Chenjun Yuan, Liu Jing. Network Collaborator: Knowledge Transfer Between Network Reconstruction and Community Detection. Neurocomputing, 2025, 654: 131263.(IF:6.5，中科院二区)[代码]

[10] Wang Chao, Zhao Jiaxuan, Li Lingling*, Jiao Licheng, Liu Fang, Liu Xu, Yang Shuyuan. Knowledge-aware Evolutionary Graph Neural Architecture Search. Knowledge-Based Systems (KBS), 2025, 309: 112810.(IF:7.2，中科院一区Top)[代码]

[9] Wang Chao, Zhao Jiaxuan, Jiao Licheng*, Li Lingling, Liu Fang, Yang Shuyuan. When Large Language Models Meet Evolutionary Algorithms: Potential Enhancements and Challenges. Research, 2025, 8: 0646.(IF:10.7，中科院一区Top)[论文]

[8] Wang Chao, Zhao Jiaxuan, Li Lingling*, Jiao Licheng, Liu Fang, Yang Shuyuan. Automatic Graph Topology-aware Transformer. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2024, 36(5):8470-8484.(IF:10.2，中科院一区Top)[代码]

[7] Wang Chao, Jiao Licheng*, Zhao Jiaxuan, Li Lingling, Liu Xu, Liu Fang, Yang Shuyuan. Bilevel Multiobjective Evolutionary Learning: A Case Study on Multitask Graph Neural Topology Search. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (TEVC), 2024, 28(1): 208-222.(IF:11.7，中科院一区Top)[代码]

[6] Wang Chao, Zhao Jiaxuan, Li Lingling, Jiao Licheng*, Liu Jing, Wu Kai. A Multi-transformation Evolutionary Framework for Influence Maximization in Social Networks. IEEE Computational Intelligence Magazine (CIM), 2023, 18(1): 52-67.(IF:10.3，中科院一区)[代码]

[5] Wang Chao, Wu Kai*, Liu Jing. Evolutionary Multitasking AUC Optimization [Research Frontier]. IEEE Computational Intelligence Magazine (CIM), 2022, 17(2): 67-82.(IF:9，中科院一区)[代码]

[4] Wu Kai, Wang Chao*, Liu Jing. Evolutionary Multitasking Multilayer Network Reconstruction. IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), 2022, 52(12): 12854-12868.(IF:11.8，中科院一区Top)[代码]

[3] Wang Chao, Liu Jing*, Wu Kai, Wu Zhaoyang. Solving Multitask Optimization Problems with Adaptive Knowledge Transfer via Anomaly Detection. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (TEVC), 2022, 26(2): 304-318.(高被引论文，IF:14.3，中科院一区Top)[代码]

[2] Wang Chao, Liu Jing*, Wu Kai, Ying Chaolong. Learning Large Scale Fuzzy Cognitive Maps using an Evolutionary Many Task Algorithm. Applied Soft Computing (ASOC), 2021, 108: 107441.(IF:8.263，中科院二区Top)[代码]

[1] 吴凯, 王超, 刘静*. 流数据驱动的多层非线性动力学网络重构 [J]. 中国科学: 技术科学, 2022, 52(6): 971-982.[代码]

合作发表论文：

申请国家发明专利：

[1] 陕西省人力资源和社会保障厅：陕西省博士后科研资助，2025.08-2027.08，在研，主持。

[2] 西安电子科技大学研究生创新基金项目，基于演化梯度优化的自动多任务图表示学习，2022.03-2023.03，结题，主持。

[3] 科技部，科技创新 2030——“新一代人工智能”重大项目，2018AAA0101302，群智涌现机理与演化计算方法，2019.12-2022.12，结题，参与。

[4] 国家自然科学基金面上项目，61773300，静态、动态及网络的网络的智能学习、优化与重建，2018.01-2021.12，结题，参与。

[5] 西安电子科技大学研究生创新基金项目，基于精准角度预测的遥感图像旋转目标检测，2021.04-2022.04，结题，参与。

[6] 2020-2021 年荣获研究生国家奖学金。

[7] 2015-2025 年连续九年荣获校级（学业）奖学金、优秀研究生或优秀研究生班干部称号。

教育经历

[1] 2015.09 -- 2019.06
西安电子科技大学人工智能学院智能科学与技术大学本科毕业工学学士学位

[2] 2019.09 -- 2025.06
西安电子科技大学人工智能学院计算机科学与技术博士研究生毕业工学博士学位硕博连读、博士导师：焦李成教授；硕士导师：刘静教授