全局优化算法自动化，机器学习、大数据算法与理论、算法发现
我感兴趣人工智能及计算智能（包括机器学习，统计建模，元启发式算法，演化优化）的理论与实际应用。最近研究兴趣包括但不限于大数据机器学习算法与理论与基于人工智能的算法发现。
我研究的最终目标是面向日益复杂的实际问题构建针对大规模数据的可信度高的计算机辅助分析工具。为此目的，我认为理解、建模及分析复杂实际问题是强烈耦合的。因此需要将各领域专家整合在一起，一起完成该多学科任务。同时，解决问题的关键也在于对问题理解、建模与分析的多次反馈。
我的研究策略包括为分析复杂系统建立智能学习技术（包括建模，算法，学习理论及计算机软件实现），通过与各领域专家的同理合作实现对问题的理解、建模、分析、解释与反馈。
