冯缨岚，博士，深圳大学人工智能学院助理教授。
邮箱：yinglfeng@szu.edu.cn
冯缨岚博士2024年毕业于香港城市大学计算机科学系；2024-2025年于香港理工大学数据科学与人工智能学系从事博士后研究工作；2025年10月加入深圳大学人工智能学院。主要从事计算智能方向研究，聚焦多形式迁移优化的复杂多目标问题求解；已在IEEE TEVC，Swarm EC，以及其他国际期刊与会议发表论文10余篇；担任多个计算智能和机器学习领域国际权威期刊与会议审稿人，包括TEVC、TCYB、CIM、TCDS、TETCI等。
研究领域为智能优化与学习方法及其在AI与控制中的应用，包括：
📝 智能优化理论：多目标/多层次优化，多任务优化，大规模优化，约束优化
⏱️ 演化学习方法：特征选择，迁移学习，深度强化学习
🤖 智能决策应用：大模型优化智能体，自动算法设计，无人机集群调度/避障
【2026年招生启事】
1. 招收对象：2名硕士研究生（人工智能专业），诚邀计算机、自动化、数学等相关背景的优秀学子加入！同时欢迎校内学有余力、有志于提前参与科研的本科生联系入组。
2. 学术氛围：严谨进取、自由开放。Work hard, play harder!
3. 培养理念：充分尊重科研意愿，根据学生情况与发展规划安排课题；在完成毕业要求前提下，支持学术访问及名企实习。
4. 申请方式：请有意向的同学将个人简历、成绩单及相关材料发送至：yinglfeng@szu.edu.cn。邮件标题注明“姓名-学校-研究生/本科生”。
代表性科研成果：
(1) Yinglan Feng; Liang Feng; Sam Kwong; Kay Chen Tan; A Multi-Form Evolutionary Search Paradigm for Bi-level Multi-Objective Optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2024, 28(6): 1719-1732 (期刊论文，中科院一区，IF=14.3)
(2) Yinglan Feng; Liang Feng; Sam Kwong; Kay Chen Tan; A Multivariation Multifactorial Evolutionary Algorithm for Large-Scale Multiobjective Optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022, 26(2): 248-262 (期刊论文，中科院一区，IF=14.3)
(3) Yinglan Feng; Liang Feng; Songbai Liu; Sam Kwong; Kay Chen Tan; Towards multiobjective high-dimensional feature selection via evolutionary multitasking, SWARM ANDEVOLUTIONARY COMPUTATION, 2024, 89: 101618 (期刊论文，中科院一区，IF=8.2)
(4) Yinglan Feng; Liang Feng; Xiaoming Xue; Sam Kwong; Kay Chen Tan; A Review on Evolutionary Multiform Transfer Optimization, 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Japan, 2024 (会议论文，EI收录)
(5) Yinglan Feng; Liang Feng; Yaqing Hou; Kay Chen Tan; Sam Kwong; EMT-ReMO: Evolutionary Multitasking for High-Dimensional Multi-Objective Optimization via Random Embedding, 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Poland, 2021 (会议论文，EI收录)
(6) Yinglan Feng; Liang Feng; Yaqing Hou; Kay Chen Tan; Large-Scale Optimization via Evolutionary Multitasking assisted Random Embedding, 2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Glasgow, UK, 2020 (会议论文，EI收录)
(7) Lulu Cao; Yinglan Feng*; Min Jiang; Kay Chen Tan; NetGP: A Hybrid Framework Combining Genetic Programming and Deep Reinforcement Learning for PDE Solutions, 2025 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Hangzhou, China, 2025 (会议论文，EI收录)
(8) Xiaoming Xue; Liang Feng; Yinglan Feng; Rui Liu; Kai Zhang; Kay Chen Tan; A Theoretical Analysis of Analogy-Based Evolutionary Transfer Optimization, 2025 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Hangzhou, China, 2025 (会议论文，EI收录，Best Paper Award)
主持或参与科研项目：
(1) 大学教育资助委员会(香港), Collective Research Fund, C5052-23G, Towards Next-generation Artificial Auditory System with Brain-inspired Technologies, 2024-09 至 2027-09, 643万元, 在研, 参与
(2) 大学教育资助委员会(香港), General Research Fund, 15215623, Towards Lightweight Optimization for Complex Problems, 2024-01 至 2026-12, 93.1万元, 在研, 参与
(3) 大学教育资助委员会(香港), General Research Fund, 15218622, Advancing Multi-task Designs for Large-scale Multi-objective Optimization, 2023-01 至 2025-12, 121万元, 在研, 参与
(4) 国家自然科学基金项目, U21A20512, Theory and Methods of Evolutionary Computation for Intelligent Logistics, 2022-01 至 2025-12, 91万元, 在研, 参与
