王宇嘉
王宇嘉，副教授，硕士生导师。上海交通大学工学博士。中共党员。
从事专业：自动化专业
电话：（021）67791126 邮箱：yjwangamber@sues.edu.cn
研究方向
主要从事进化计算、多目标优化、群体智能算法、智能控制等方向研究。
个人简介
王宇嘉，副教授，工学博士，硕士生导师。美国密西根大学高级访问学者。本科主讲《电机及拖动基础》、《现代控制理论》、《现代电力电子技术》、《总线通信综合实验》等课程，研究生主讲《智能机器人概论》、《论文写作》。主持完成上海市教委“优青”项目、上海市科委自然基金项目、国家自然科学基金青年基金。实用新型专利授权4项。在“Information Sciences”、“European Journal of Operational Research”等国外重要期刊上发表论文十余篇
主要成果
一、代表性课题：
1. 上海市教委，上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目，“群体智能在分布式基站下行链路分组调度中的应用”，项目编号：gjd09005，起止日期：2010年1月-2011年12月，项目负责人。
2.上海市科委，上海市自然基金项目，“基于偏好的多目标群体智能算法及应用研究”，项目编号：10ZR1413000，起止日期：2010年4月-2012年3月，项目负责人。
3.国家自然科学基金委员会，国家自然科学基金青年基金项目，“基于竞争协作策略的群体智能在动态多目标优化问题中的研究”，项目编号：61403249，起止日期：2015年1月-2017年12月，项目负责人。
二、代表性论文：
1. Yujia Wang*, Yupu Yang. Particle swarm with equilibrium strategy of selection for multi-objective optimization, European Journal of Operational Research. Vol. 200, No.1, Pages: 187-197, 2010. (SCI)
2. Yujia Wang*, Yupu Yang. Particle swarm optimization with preference order ranking for multi-objective optimization, Information Sciences. Vol. 179, No.12, Pages: 1944-1959, 2009.(SCI)
3. Yujia Wang*, Yunfeng Xue and Liping Zhang. A Hybrid PSO Algorithm with Transposon for Multiobjective Optimization, Advanced Intelligent Computing Theories and Applications, Page: 76-84, 2010.(SCI)
4. Yujia Wang*, Yunfeng Xue and Chaogang Yu. Multiobjective Particle Swarm Optimization Based on Preference Ordering Optimality Criterion, 2011 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC), Page: 3088-3090, ZhengZhou, 2011.(EI)
5. Yujia Wang*, Yunfeng Xue and Chaogang Yu. Scheduling algorithm for distributed station based on particle swarm optimization, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC), Page: 3292-3295, ZhengZhou, 2011.(EI)
6. Shanli Xiao, Yujia Wang*, Hui Yu and Shankun Nie. An Entropy-Based Adaptive Hybrid Particle Swarm Optimization for Disassembly Line Balancing Problems, Entroy, 2017, 19, 596. (SCI)
7. Shan-Kun Nie, Yu-Jia Wang*, Shanli Xiao and Zhifeng Liu. An adaptive chaos particle swarm optimization for tuning parameters of PID controller, Optimal Control Applications and Methods, 2017,38: 1091-1102. (SCI)
