钟昌廷

副研究员/博士生导师

E-mail：zhongct@hainanu.edu.cn

通讯地址：海南省海口市美兰区人民大道58号伟德BV1946官网入口

邮政编码：570228

基本情况

钟昌廷，男，1991年生，中共党员，工学博士，现任伟德副研究员，博士生导师/硕士生导师。湖南大学土木工程博士毕业，大连理工大学博士后（力学）。主要从事智能优化算法开发和应用研究。先后主持国家自然科学基金（青年C类）及多项省部级纵向科研项目；发表国内外学术期刊论文20余篇，Google Scholar总引用2000余次（ESI高被引论文3篇，ESI热点论文1篇，单篇一作论文最高引用1000余次）；入选全球前2%顶尖科学家榜单（2025，人工智能与图像处理子领域），海南D类高层次人才。兼任国际学术期刊Journal of Computing Intelligence共同主编、多个国内外期刊编委/青年编委和50余本国际期刊审稿人。

现任职务

伟德BV1946官网入口，副研究员，博士生导师、硕士生导师

工作经历

[1] 2025/01-至今，伟德，伟德BV1946官网入口，副研究员，博士生导师(2025/04)

[2] 2022/12-2024/12，伟德，伟德BV1946官网入口，高聘副研究员，硕士生导师

[3] 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

研究方向

研究方向围绕“智能优化算法开发和工程应用”，部分研究兴趣如下：

[1] 群智能优化算法开发

[2] 基于智能算法的工程防灾减灾应用

[3] 结构可靠性分析与优化

研究生招生方向（领域）

[1] 土木工程/土木水利，博士研究生、硕士研究生

诚邀具有土木、机械、力学、计算机、信通、数学、管理等相关学科背景的优秀学子加入智能小组。研究方向围绕智能算法开发及应用，欢迎有主见、有想法的同学交流，同时也期待怀揣学习热忱并愿意投入精力的同学报考！

研究生报考小贴士：

[1] 具备较好的情绪管理能力，能够平和的面对数值计算失败和波动、论文拒稿与导师偶尔的唠叨（导师毕竟也是人，不是AI）。

[2] 熟练掌握Office软件，尤其是Word/Excel/PPT（需要写论文/材料）；如具备相应编程能力或熟练使用AI大模型者更佳。

[3] 研究方式以编程计算为主，工位配有计算机。研究培养偏学术型，如硕士研究生将来有意攻读国内外博士，鼓励尽早开展科研工作，产出科研成果。如硕士研究生意向是找工作，成果发表后，预留部分时间求职或备考。

[4] 能够适应相对规律的科研生活，具有良好的时间管理能力，节日正常放假（但不提倡过度内卷，不熬夜，保持健康，身体是革命的本钱。“卷王”除外）。

[5] 对人工智能算法+有一定的热情，愿意在计算智能中寻找逻辑和计算之美（有志于成为复合型人才的青年非常欢迎！）。

纵向科研项目

[1] 国家自然科学基金，青年科学基金项目C类，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] 海南省重点研发项目（揭榜挂帅），ZDYF2026SHFZ093，2026/03–2029/03，在研，任务一负责人，主持30万元

[3] 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

[4] 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

[5] 伟德科研启动经费项目，2023–2027, 10万，在研，主持

[6] 国家重点研发计划，2019YFA0706803，2019–2024，参与

[7] 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

[8] 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

[9] 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

[10] 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

教学研究类项目

[1] 伟德人工智能赋能研究生课程建设项目，HDAIKC2025Y0023，AI赋能结构可靠度理论研究生课程建设，2025.7–2027.6，1.5万，在研，主持

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] 人工智能导论（本科生/硕士研究生）

[4] 结构可靠度理论（硕士研究生）

[5] 深度学习与算法设计（博士研究生）

[6] 建筑工业化与智能建造（博士研究生）

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。最后采用了10个工程优化算例，验证了海星优化算法在工程优化问题中的有效性。论文Google Scholar 引用400余次, SCI他引200余次。海星优化算法源代码网址可在论文摘要中下载。

Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng*, Haijiang Li, Ali Riza Yildiz, Seyedali Mirjalili. Starfish Optimization Algorithm (SFOA): A bio-inspired metaheuristic algorithm for global optimization compared with 100 optimizers [J]. Neural Computing and Applications, 2025, 37: 3641−3683

[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。论文Google Scholar引用1000余次，SCI他引700余次，连续16/36个月入选ESI热点论文（前0.1%）和ESI高被引论文（前1%），入选Knowledge-Based Systems期刊近3年最高引用论文榜单（8/3000+）。已有学者在国际权威期刊Computer Science Review (IF=13.3) 发表综述论文“A survey of Beluga whale optimization and its variants: Statistical analysis, advances, and structural reviewing”，系统总结了150余篇白鲸算法论文的相关研究进展，并对该算法评价为“BWO is very useful and efficient for solving real-world probelms due to its high optimization accuracy and fast convergence speed.”。白鲸优化算法源代码网址可在论文摘要中下载。

Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng. Beluga whale optimization: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm. Knowledge-Based Systems, 2022, 251:109215 (SCI, JCR Q1, IF=7.2, Google Scholar引用1000余次，SCI他引700余次，连续16/36个月入选ESI热点论文(前0.1%)/ESI高被引论文(前1%)，入选Knowledge-Based Systems期刊近3年最高引用论文榜单)

期刊论文

[1] Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng. Beluga whale optimization: A novel nature-inspired metaheuristic algorithm. Knowledge-Based Systems, 2022, 251:109215 (SCI, JCR Q1, IF=8.0, 白鲸优化算法, ESI热点论文/高被引论文, KBS期刊最高引用榜单，Google Scholar引用1000余次，SCI他引700余次)

[2] Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng*, Haijiang Li, Ali Riza Yildiz, Seyedali Mirjalili. Starfish Optimization Algorithm (SFOA): A bio-inspired metaheuristic algorithm for global optimization compared with 100 optimizers. Neural Computing and Applications, 2025, 37: 3641−3683 (海星优化算法, Google Scholar引用400余次，SCI引用200余次)

[3] Changting Zhong, Hao Chen†, Dabo Xin*, Tong Xu, Zeng Meng, Xinwei Wang, Ali Riza Yildiz, Seyedali Mirjalili. Opposition and reinforcement learning growth-starfish optimization algorithm for engineering design and feature selection. Knowledge-Based Systems, 2026, 338: 115522. (SCI, JCR Q1, IF=8.0)

[4] Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng, Wanxin He. Opposition-based learning equilibrium optimizer with Levy flight and evolutionary population dynamics for high-dimensional global optimization problems. Expert Systems With Applications, 2023, 216:119303 (SCI, JCR Q1, IF=9.4)

[5] Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng, Haijiang Li*, Wanxin He. Multi-objective SHADE with manta ray foraging optimizer for structural design problems, Applied Soft Computing, 2023, 134:110016 (SCI, JCR Q1, IF=7.8)

[6] Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng, Haijiang Li, Wanxin He. A self-adaptive quantum equilibrium optimizer with artificial bee colony for feature selection. Computers in Biology and Medicine, 2023, 153:106520 (SCI, JCR Q1)

[7] Changting Zhong, Gang Li*, Zeng Meng*. A hybrid teaching-learning slime mould algorithm for global optimization and reliability-based design optimization problems. Neural Computing and Applications, 2022, 34:16617−16642 (SCI, JCR Q2)

[8] Changting Zhong, Gang Li*. Comprehensive learning Harris hawks-equilibrium optimization with terminal replacement mechanism for constrained optimization problems. Expert Systems With Applications, 2022, 192:116432 (SCI, JCR Q1, IF=9.4)

[9] Changting Zhong, Mengfu Wang*, Chao Dang, Wenhai Ke, Shengqi Guo. First-order reliability method based on Harris Hawks optimization for high-dimensional reliability analysis. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2020, 62:1951−1968 (SCI, JCR Q1, IF=4.5)

[10] Changting Zhong, Mengfu Wang*, Chao Dang, Wenhai Ke. Structural reliability assessment by salp swarm algorithm-based FORM. Quality and Reliability Engineering International, 2020, 36:1224−1244 (SCI, JCR Q2, IF=2.2)

[11] Hao Chen (陈昊†), Tong Xu (许桐†), Yutian Huang, Dabo Xin*, Changting Zhong*. MCPSFOA: Multi-strategy enhanced crested porcupine-starfish optimization algorithm for global optimization and engineering design. CMES-Computer Modeling in Engineering & Sciences, 2026, 146(1):16 (SCI, JCR Q1, IF=2.9)

[12] Sijia Li (李斯嘉†), Changting Zhong*, Dabo Xin*, et al. Hybrid opposition-based learning beluga whale-coati algorithm with self-adaptive mechanism for high-dimensional global optimization. Scientific Reports, accepted. (JCR Q1, IF=4.9)

[13] Yun Chen, Yunlong Zheng, Yanxin Cheng, Changting Zhong, et al. Parameter design of graded yield dampers based on the starfish optimization algorithm. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 2026, 35(8): e70172. (SCI, JCR Q1, IF=1.8)

[14] Yishuo Meng, Songyan Xu, Xiaolong Liang, Shilin Zeng, Zhiwen Yao, Chengsi Bian, Lei Wang, Changting Zhong, Xinwei Wang. Spatiotemporal synchronization-aware cross-domain missing planning for air-sea-underwater heterogeneous unmanned swarms. Ocean Engineering, 2026, 353: 124694. (SCI, JCR Q1, IF=6.3)

[15] Gang Yang, Zeng Meng*, Peng Hao, Changting Zhong. Non-iterative method for reliability-based topology optimization of static and dynamic problems with uncertain-but-bounded parameters. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2026, 448: 118456 (SCI, JCR Q1, IF=7.6)

[16] Zeng Meng*, Shunsheng Lv, Yongxin Gao, Changting Zhong, et al. Data-driven reliability-based topology optimization by using the extended multi scale finite element method and neural network approach. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2025, 438: 117837 (SCI, JCR Q1, IF=7.6, ESI高被引论文)

[17] Gang Li, Yiyuan Wang, Wanxin He*, Changting Zhong, Yixuan Wang. A data-driven maximum entropy method for probability uncertainty analysis based on the B-spline theory. Probabilistic Engineering Mechanics, 2024, 78: 103688 (SCI, JCR Q1, IF=4.1)

[18] Wanxin He, Gang Li*, Yan Zeng, Yixuan Wang, Changting Zhong. An adaptive data-driven subspace polynomial dimensional decomposition for high-dimensional uncertainty quantification based on maximum entropy method and sparse Bayesian learning. Structural Safety, 2024, 108:102450 (SCI, JCR Q1, IF=5.7)

[19] Zeng Meng*, Betul Sultan Yildiz, Gang Li, Changting Zhong, Seyedali Mirjalili, Ali Riza Yildiz. 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=4.5, ESI高被引论文)

[20] Wanxin He, Gang Li*, Changting Zhong, Yixuan Wang. A novel data-driven sparse polynomial chaos expansion for high-dimensional problems based on active subspace and sparse Bayesian learning, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2023, 66:29 (SCI, JCR Q1, IF=4.5)

[21] Ye Liu, Gang Zhao, Gang Li*, Wanxin He, Changting Zhong. Analytical robust design optimization based on a hybrid surrogate model by combining polynomial chaos expansion and Gaussian kernel, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2022, 65:335 (SCI, JCR Q1, IF=4.5)

[22] 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.计算力学学报, 2022, 39(1), 1−6.

[23] 许桐†, 钟昌廷*, 李斯嘉，辛大波，李刚. 基于成功历史参数自适应海星优化算法的多目标桁架结构优化设计. 计算力学学报, 2026, 43(1): 1−8.

[24] 李斯嘉†, 钟昌廷*, 辛大波. 基于自适应改进白鲸算法的工程结构可靠性分析. 应用数学和力学, 2025, 46(10): 1295−1306.

[25] 陈建锋, 张天龙*，辛大波，钟昌廷. 强风与腐蚀耦合作用下输电塔线体系失效机理分析. 工业建筑, 2026, online

注：“*”为通讯作者，“†”为本人指导研究生，2026年9月更新

会议论文与报告

[1] Changting Zhong*, Gang Li, Zeng Meng, Haijiang Li, Ali Riza Yildiz, Seyedali Mirjalili. Starfish Optimization Algorithm (SFOA): A nature-inspired metaheuristic method by comparing 100 algorithms [C]. In the 5th International Conference on Data-Driven Computing and Machine Learning in Engineering, Beijing, China, 10-12 October 2025 (Invited speakers 分会场特邀报告)

[2] Changting Zhong*, Gang Li, Zeng Meng, Haijiang Li, Ali Riza Yildiz, Seyedali Mirjalili. 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 分会场特邀报告)

[3] Changting Zhong*, Gang Li, Zeng Meng, Haijiang Li, Ali Riza Yildiz, Seyedali Mirjalili. 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)

[4] Changting Zhong*, Gang Li, Zeng Meng, Haijiang Li, Ali Riza Yildiz, Seyedali Mirjalili. 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

[5] Changting Zhong*, Gang Li, Zeng Meng. 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

[6] Yiyuan Wang*, Gang Li, Changting Zhong, et al. 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

[7] Changting Zhong*, Gang Li, Zeng Men, Haijiang Li, Wanxin He, Kai Zhao. 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

[8] Changting Zhong*, Gang Li, Zeng Meng. 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

[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]. 中国力学大会-2025, 长沙, 2025年, 7.18-7.21 (分会场主持)

[10] 许桐†，钟昌廷*等. 基于成功历史参数自适应海星优化算法的多目标桁架结构优化设计[C]. 中国力学大会-2025, 长沙, 2025年, 7.18-7.21，海报汇报

[11] 钟昌廷*, 李刚, 孟增, Li H, Yildiz AR, Mirjalili S. 海星优化算法：与100种群智能算法的比较[C]. 2025年第八届智能优化与调度学术会议, 青岛, 2025年, 5.15-5.18

[12] 李斯嘉†, 钟昌廷*. Hybrid opposition-based learning beluga whale-coati algorithm with self-adaptive mechanism for high-dimensional global optimization [C]. 2025年第八届智能优化与调度学术会议, 青岛, 2025年, 5.15-5.18，海报汇报

[13] 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 (分会场特邀报告)

[14] 李斯嘉†, 钟昌廷*. 基于自适应改进白鲸算法的工程结构可靠性分析[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，口头汇报

[15] 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)

[16] 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

[17] 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

[18] 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

[19] 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，发明专利，ZL 201910771377.X

社会兼职

[1] 国际期刊Journal of Computating Intelligence共同主编Editors-in-Chief （2026-至今）

[2] 国际期刊Current Innovations and Emerging Technologies编委 Editorial Board Member（2026-至今）

[3] 伟德学报（自然科学版）青年编委（2025-至今）

[4] SCI期刊Computer Modelling in Engineering & Sciences特刊Guest Editor

[5] 全国研究生教育评估监测专家库专家（2026-至今）

[6] 中国力学学会会员

[7] 中国仿真学会会员

[8] 担任50余本国内外学术期刊审稿人，如《Acta Mechanica Sinica》,《Advanced Engineering Informatics》,《Analog Integrated Circuits and Signal Processing》,《Applied Mathematical Modelling》,《Archives of Computational Methods in Engineering》,《Artificial Intelligence Review》, 《Array》,《ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems Part B: Mechanical Engineering》,《Automation in Construction》,《BioData Mining》,《Cluster Computing》, 《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》,《Computer Modelling in Engineering & Sciences》,《Computers, Materials & Continua》,《Computer Science Review》,《Computing》,《Discover Analytics》, 《Discover Applied Sciences》,《Discover Artificial Intelligence》, 《Discover Computing》,《Engineering Applications of Artificial Intelligence》, 《Engineering Science and Technology, an International Journal》,《Energy Conversion and Management》, 《Energy Conversion and Management: X》,《Expert Systems With Applications》,《Evolutionary Intelligence》,《Evolutionary Algorithms》, 《Informatics and Health》,《Information Sciences》,《International Journal of Computational Intelligence Systems》,《Journal of Big Data》,《Journal of Circuits, Systems, and Computers》,《Journal of Cloud Computing》,《Journal of Complex Networks》,《Journal of Engineering Research》,《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》,《Journal of Ocean Engineering and Marine Energy》,《Journal of Systems Science and Systems Engineering》,《Knowledge-Based Systems》,《Knowledge and Information Systems》,《Machine Learning for Computational Science and Engineering》, 《MechanoEngineering》,《Memetic Computing》,《Neural Computing and Applications》,《Nonlinear Dynamics》,《PeerJ Computer Science》, 《Probabilistic Engineering Mechanics》,《Ocean Engineering》,《Optimization and Engineering》,《Quality & Quantity》,《Quantum Machine Intelligence》,《Reliability Engineering & System Safety》,《Results in Engineering》,《Scientific Reports》,《Soft Computing》,《SoftwareX》,《Structural and Multidisiciplinary Optimization》,《Swarm and Evolutionary Computation》,《Telecommunication Systems》,《Wuhan University Journal of Natural Sciences》等。

奖励及荣誉

[1] 入选全球前2%顶尖科学家年度影响力榜单（2025，人工智能与图像处理子领域），斯坦福大学-爱思唯尔出版社联合发布

[2] 伟德2025年教师教学竞赛三等奖（2025年12月，新工科副高组，排名4/4）

[3] 伟德教学成果奖二等奖（2025年12月，排名7/7）

[4] 伟德“AI赋能”课堂教学演示大赛三等奖（2025年，排名2/4）

[5] 伟德第五届教师教学创新大赛三等奖（2024年, 排名1/1）

[6] 海南自由贸易港D类高层次人才（2024年）

[7] 伟德年度考核“优秀”（2023年度）

[8] 大连理工大学博士后出站考核“优秀”（2022年9月）