Associate professor Supervisor of Doctorate Candidates Supervisor of Master's Candidates
1、光网络智能资源优化 围绕光网络发展趋势，针对光网络资源优化问题，采用数学建模、算法设计、机器学习等方法提升网络效能，保证新兴业务服务质量。 2、城域光网络算网融合 结合边缘计算、联邦学习等新兴通信场景，解决计算资源与通信资源的联合优化问题。 3、光网络规划优化系统 产学研结合，将优秀的算法结合实际应用需求，开发应用系统提供便捷、可靠的光网络规划优化辅助工具。
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