数学系
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姓 名: 赵新超 职 称: 教授 职 务: 办公室: 主楼814 办公电话：62281308 电子邮件： xcbupt@126.com
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研究方向
群智能优化、运筹学及其应用
1. 群智能优化算法模型研究与分析，包括遗传算法、粒子群算法、差分进化、模拟退火算法和免疫优化算法等；
2. 非线性优化、约束和多目标优化的模型分析与算法求解；
3. 群智能优化与数学模型和数学知识结合的混合算法研究；
4. 运筹优化在通讯网络和社会计算中的应用；
科研成果
1. 赵新超, P.Y. Huang, T.T. Liu and X.M. Li, A Hybrid Clonal Selection Algorithm for Quality of Service-aware Web Service Selection Problem, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 8(12):8527-8544, 2012.
2. 赵新超, B.Q. Song, P.Y. Huang et al., An Improved Discrete Immune Optimization Algorithm based on PSO for QoS-driven Web Service Composition, Applied Soft Computing, 12(8):2208-2216, 2012.
3. Q.B. Sun, W.B. Wang, F.C. Yang, 赵新超, Towards service pool construction approach based on extended QoS model for pervasive environment, Information, 15(11B):5071-5086, 2012.
4. 赵新超, Simulated annealing algorithm with adaptive neighborhood, Applied Soft Computing, 11 (2): 1827–1836, 2011.
5. 赵新超, G.L. Liu, H.Q. Liu, G.S. Zhao, S.Z. Niu, A New Clonal Selection Immune Algorithm with Perturbation Guiding Search and Non-uniform Hypermutation,International Journal of Computational Intelligence Systems, 4(s):1-17, 2010.
6. 赵新超, A perturbed particle swarm algorithm for numerical optimization,Applied Soft Computing,10(1):119-124, 2010.
7. 王文彬，孙其博，赵新超，杨放春，基于非均衡变异离散粒子群算法的QoS全局最优Web服务选择方法，电子学报，38(12):2774-2779，2010.
8. 赵新超, Advances on Protein Folding Simulations based on the lattice HP models with Natural Computing, Applied Soft Computing, 8(2):1029–1040, 2008.
9. 赵新超, Gao X.S.,Affinity genetic algorithm, Journal of Heuristics, 13(2):133–150, 2007.
10. 赵新超, Gao X.-S.,Hu Z.-C., Evolutionary programming based on non-uniform mutation, Applied Mathematics and Computation, 192(1): 1-11, 2007.
科研项目
1.群智能算法的交叉学习机制研究及一致性建模（61105127），国家自然科学基金，2012年1月至2014年12 月，主持；
2.光子晶体中非线性光学效果增强及晶格结构设计的数学和计算研究(11171040),国家自然科学基金, 2012.1-2015.12, 参与;
3.粒子群优化混合算法研究与分析(KFKT2011B22), 软件新技术国家重点实验室开放课题基金(2011年南京大学), 2011.6-2013.5，主持;
4.国家自然科学基金数学天元基金(10826048)：粒子群优化算法相关问题研究;2009年1月至2009年12月,主持；
