丁林山

博士、讲师、硕士生导师

研究方法：强化学习、深度学习、大模型、物理AI、世界模型

研究领域：人工智能、智能制造、智能仓储、无人智控

电子邮箱: linshan_ding@gzhu.edu.cn

个人简介：

丁林山，2024年于华中科技大学获机械工程博士学位，主要从事人工智能与智能制造交叉领域研究，聚焦强化学习、图深度学习、大模型、流体模型在智能制造和智能仓储系统中的应用，在JMS、CAIE、SWEO等国内外知名期刊上发表SCI/EI论文10余篇，同时担任Computers & Industrial Engineering、Information Sciences等期刊审稿人，申请专利4项，授权3项，主持广东省自然科学基金面上项目1项，参与多项企业横向课题，参与工信部智能制造专项3项，国家重点研发计划1项。

教育背景:

◆2019-2024  华中科技大学  机械工程  博士

◆2016-2018  华中科技大学 机械工程  硕士

◆2012-2016  华北电力大学  机械工程  学士

职业经历:

◆2024-至今  广州大学  机械与电气工程学院  全职特聘讲师

教授课程:

《运筹优化理论及应用》、《PYTHON程序开发》、《智能生产系统》

主持/参与的科研项目:

(1)广东省自然科学基金面上项目，2026.01.01-2028.12.31，主持

(2)国家工信部，智能制造综合标准化与新模式应用，中小型航空发动机轴类零件智能制造数字化车间建设，结题，参与

(3)美的无锡小天鹅电器有限公司，校企横向合作课题，家电产品混合装配线平衡优化仿真，结题，参与

(4)华为技术有限公司，横向课题，华为全球物流网络仿真项目，结题，参与

研究成果：

1.近年发表的期刊文章

[1]Data-driven hierarchical multi-policy deep reinforcement learning framework for multi-objective multiplicity dynamic flexible job shop scheduling. Journal of Manufacturing Systems, 2025, 80: 536-562. （第一作者，中科院1区TOP，IF=14.2）

[2]A novel deep self-learning method for flexible job-shop scheduling problems with multiplicity: Deep reinforcement learning assisted the fluid master-apprentice evolutionary algorithm. Swarm and Evolutionary Computation, 2025, 94: 101907. （第一作者，中科院1区TOP，IF=10.2）

[3]Deep reinforcement learning for data-driven scheduling in multi-variety and small-batch flexible job shops: Integrating fluid models for enhanced optimization. Computers & Industrial Engineering, 2025: 111342. （第一作者，中科院1区TOP，IF=7.9）

[4]Multi-policy deep reinforcement learning for multi-objective multiplicity flexible job shop scheduling. Swarm and Evolutionary Computation, 2024, 87: 101550. （第一作者，中科院1区TOP，IF=10.2）

[5]A hybrid fluid master–apprentice evolutionary algorithm for large-scale multiplicity flexible job-shop scheduling with sequence-dependent set-up time. Engineering Optimization, 2024, 56(1): 54-75. （第一作者， 中科院3区，IF=2.7）

[6]An Adaptive Search Algorithm for Multiplicity Dynamic Flexible Job Shop Scheduling with New Order Arrivals. Symmetry, 2024, 16(6), 641. （第一作者，中科院3区，IF=2.7）

[7]Non-identical parallel machine batch scheduling of PCB drilling workshop via genetic algorithm with variable neighborhood search. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2025: 100150. （通讯作者，中科院2区，IF=4.6）

[8]AI-Assisted Microfluidic Paper-Based Analytical Device with Au–Pt Nanoparticles for Multiplex, Interference-Resistant Quantification of Urinary Biomarkers. Analytical Chemistry, 2025: 97（49）. （通讯作者，中科院1区，IF=6.7）

[9]A Data-Driven Methodology for Hierarchical Production Planning with LSTM-Q Network-Based Demand Forecast. Symmetry, 2025, 17, 655. （通讯作者，中科院3区，IF=2.7）

2.近年论著目录（专利/软著）

[1]基于流体智能的柔性制造实时调度系统V1.0

[2]一种基于深度优先搜索的纸卷分切方法及其应用

[3]一种集群智能控制系统和方法

[4]一种基于颜色识别和轮廓提取的物体动态定位方法

指导学生情况:

[1]IEEE第七届复杂系统数据驱动优化国际会议“数据驱动的复杂系统优化算法竞赛”全国三等奖（指导老师排名1/2）

欢迎对人工智能、大模型、智能制造、智能仓储等感兴趣的学生加入！