針對復(fù)雜場景方面的優(yōu)化與決策問題具有不確定性、多粒度和目標(biāo)多元化等特點，以數(shù)字孿生、隨機(jī)優(yōu)化方法和博弈論為基礎(chǔ)，融合大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，特別是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了不同功能的信息融合決策新模型，拓展了行為決策理論的技術(shù)范圍，完善了復(fù)雜多屬性決策的優(yōu)化模型與方法，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)智能分析處理、決策輔助控制和資源最優(yōu)化配置。特別地，提出了基于隨機(jī)優(yōu)化的綠色通信場景下物理層功率分配和網(wǎng)絡(luò)層緩存的跨層優(yōu)化機(jī)制；提出了基于隨機(jī)博弈和深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的能量收割認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)頻譜共享機(jī)制；提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的綠色移動邊緣計算中計算卸載策略和方法。已主持完成國家自然基金項目1項“基于隨機(jī)優(yōu)化的綠色通信功率和緩存時延跨層研究”，山東省優(yōu)秀青年創(chuàng)新團(tuán)隊支持計劃1項“基于隨機(jī)優(yōu)化和深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的能量收割認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究”，在研山東省自然科學(xué)基金1項“面向大規(guī)模低延時高能效業(yè)務(wù)的無人機(jī)輔助綠色邊緣計算研究”，獲批國家工業(yè)信息安全中心數(shù)字孿生工程中心1個，發(fā)表SCI、EI檢索論文30余篇，其中包括IEEE Trans、IEEE主流會議等20余篇，授權(quán)專利10余項。
