博士，深圳大学助理教授， 硕导
Email: zhuqingling@szu.edu.cn
博士毕业于香港城市大学电脑科学系，研究方向包括智能多目标优化，智能调度组合优化以及基于机器学习的自动算法设计。目前在IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Transactions on Cybernetics,AAAI以及其他国际期刊和会议共发表论文20余篇。连续三年获得香港城市大学杰出学术研究奖学金。获得EMO2021华为国际物流大赛金奖。获得ICAPS2021华为动态取送货问题竞赛金奖。目前主持1项国家自然科学基金青年项目，1项深圳大学青年教师科研启动项目。
招收研究生：计算机、软件工程相关专业，提供充足的算力和丰富的软硬件支持，欢迎对进化多目标决策、智能调度优化、机器学习感兴趣的同学联系我。
指导研究生：
2025级：陈德翰、孙亚超、利进铭
2024级：查雄鑫（CCF C类会议一篇，中科院1区论文一篇在投）、刘琼芳（CCF C类会议一篇，中科院1区论文一篇在投）、董立贞（CCF A类会议论文在投）、王馨雨（中科院1区论文在投）、陈豪杰
2023级：胡梓阳（中科院1区论文二审）、付佳豪（两篇中科院1区论文接收，腾讯offer）、刘伟（1篇中科院2区论文二审）
2022级：王芊慧（惠灵顿大学读博）、郑筛凤（深圳大学读博）
2021级：杨烨铭（深圳大学读博）、吴晓强（深圳大学读博）、张馨支（华南理工大学读博）、许耀建（深圳大学-鹏城联培博士）、聂纪坤（中国建设银行）
欢迎对我的研究方向感兴趣的同学联系我！
科研项目：
国家自然科学基金-联合基金项目，强对抗环境下异构无人集群智能弹性编队控制方法研究，U2541220，2026-2029，在研，深大项目负责人60/259万元。
智能电网国家科技重大专项“大型城市能源互联网一体化可信数据空间构建技术”，2026-2029，在研，深大项目负责人130万元。
博士后留深科研资助，项目负责人，30万。
深圳大学青年教师科研启动经费，2025-2026，项目负责人，20万。
国家自然科学基金-青年科学基金项目，智慧社区微电网能源预测及多目标优化技术研究，62203308，2023.01.01--2025.12.31，结题，30万元；
代表论文：
Qingling Zhu, Jiahao Fu, Ping Guo, Qiuzhen Lin, Ka-Chun Wong, Jianqiang Li, A historical search-guided evolutionary framework for dynamic multiobjective optimization,ESWA,2026.
Qingling Zhu, Yeming Yang, Songbai Liu, Qiuzhen Lin, Kay Chen Tan, SCGAN: Sampling and Clustering-Based Neural Architecture Search for GANs, TETCI, 2025.
Shaifeng Zheng（学生一作）, Qingling Zhu, Qiuzhen Lin, Songbai Liu, Ka-Chun Wong, Jianqiang Li, Personalized federated learning with multiple classifier aggregation, KBS, 2025.
Qingling Zhu, Gaoli Kang, Xunfeng Wu, Qiuzhen Lin, Huimei Tang, Jianyong Chen, A Kriging-assisted evolutionary algorithm with multiple infill sampling for expensive many-objective optimization, EAAI, 2024.
Qingling Zhu, Yaojian Xu, Qiuzhen Lin, Zhong Ming, Kay Chen Tan, Clustering-based short-term wind speed interval prediction with multi-objective ensemble learning, TETCI, 2024.
Xiaoqiang Wu（学生一作）, Qingling Zhu, Qiuzhen Lin, Weineng Chen, Jianqiang Li, Adaptive Evolutionary Reinforcement Learning Algorithm with Early Termination Strategy, AAMAS 2024.
Qingling Zhu, Xiaoqiang Wu, Qiuzhen Lin, Wei-Neng Chen, Two-Stage Evolutionary Reinforcement Learning for Enhancing Exploration and Exploitation, AAAI 2024, Accepted.
教学：
研究生课程：工程伦理
本科生课程：数字电路、C语言程序设计、人工智能伦理
