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李王明卉，同济大学电子与信息工程学院控制科学与工程系/上海自主智能无人系统科学中心，副教授，硕士生导师，上海市浦江人才，福建省级高层次人才。 2019年获厦门大学工学博士学位；2017-2018年于North Carolina State University (USA), Department of Electrical and Computer Engineering进行博士联合培养，师从Prof. Huaiyu Dai (戴怀宇教授，IEEE Fellow)；2019-2021年于Western University, Department of Electrical and Computer Engineering从事博士后研究工作, 师从Prof. Xianbin Wang (王现斌教授，加拿大工程院院士，IEEE Fellow)。2023年认定福建省级人才称号。至今发表SCI期刊及国际会议论文60余篇，以第一作者、通讯作者身份在IEEE JSAC、IEEE TMC、IEEE TPDS、IEEE/ACM TON、IEEE TSC、IEEE TWC、IEEE WCM、IEEE NETW、IEEE TCCN、IEEE ICC等领域顶级期刊及国际会议上发表论文40余篇；主持国家自然科学基金面上项目、厦门市自然科学基金青年项目、中国通信学会开放课题等。
研究方向
1. 智能算力高效调度与部署: 面向分布式大模型训练的算力跨域跨平台高效调度与交易机制等
2. 多智能体系统优化与决策：智能物联网、无人机/无人车协同规划等
3. 分布式机器学习机制及架构：分层联邦学习、混合分割联邦学习等
招生信息
1. 欢迎本校本科生提前交流进组(特别是有计划读研读博想要在本科期间就冲击顶刊顶会的同学，我很乐意与你一起)，鼓励在相关研究领域、课题及论文中积极参与；
2. 欢迎有志于从事优化（Optimization）、学习（Learning）、系统（System）、经济（Economics）等交叉研究方向或相关工程应用的学生报考本人或本团队硕、博研究生。
更多信息请见同济大学教师个人主页：https://faculty.tongji.edu.cn/liwangminghui/zh_CN/index.htm
主持国家自然科学基金面上项目、上海市白玉兰计划浦江项目、厦门市自然科学基金青年项目、中国通信学会开放课题等
加快数字化发展、建设数字中国是重大国家战略，亦是国际科技产业竞争的焦点。李王明卉副教授以数字经济及人工智能关键技术为出发点，定位信息与通信工程基础理论研究，依托国自然面上基金等3个项目，与国内外行业领导者陈杰(中国工程院院士、IEEE Fellow)、王现斌(加拿大工程院院士、IEEE Fellow)、戴怀宇(IEEE Fellow)、洪奕光(杰青、IEEE Fellow)开展紧密合作，围绕不确定性网络中多维资源的确定性保障问题开展研究，至今发表SCI期刊及国际会议论文60余篇，其中一作/通讯论文40余篇。
(1) 针对边缘资源供给难以满足海量大数据存-传-算动态需求及资源调度过程时延能耗对立统一问题，提出面向边缘智能的低时延、高能效多维资源调度与优化方法，探讨资源期货及资源超售等创新机制机理，相较于广泛使用的“在线调度策略”，通信、计算、存储资源调度时效与能效的大幅提升。相关成果目前发表IEEE JSAC、IEEE TWC等国际顶刊15篇。悉尼大学Prof.Abbas Jamalipour (IEEE Fellow)、香港科技大学Prof.Song Guo (IEEE Fellow)认为“是高效解决资源管理的机制”；为北京泰尔英福科技有限公司面向新一代人工智能的分布式算力网络试点提供理论与技术参考。
(2) 为解决时变物联网中高并发随机任务的与动态端侧资源供给的精准适配，通过结构解析与拓扑适配，突破时空约束，创造性的提出泛终端实时协同编排方法，在实现稳定通信的同时，提升移动服务响应速度。相关成果目前发表IEEETSC、IEEETMC等国际顶刊12篇，入选厦门大学校长基金优青培育项目。滑铁卢大学Prof. Xuemin Shen (IEEE Fellow)等领域知名学者认为该成果提供了“低复杂度、可信的网络编排机制”。
(3) 为提升国家“东数西算”工程的算力利用率，研究通感存算一体化的高效分布式学习机制，通过云-网-边-端协作，构建混合分割联邦学习架构、数据调度激励模型及空地联合报价体系，大幅提升经典联邦学习架构实时决策性；相关成果目前发表IEEETPDS、IEEEIOTJ等国际顶刊8篇。曼彻斯特大学Prof. Zhiguo Ding (IEEE Fellow)等领域知名学者认为该成果是“少数考虑多并发FL任务的优秀工作”。
围绕不确定性网络中多维资源的确定性保障展开研究，成果应用及推广方面如下：
(1) 协助北京泰尔英福科技有限公司推广关于面向新一代人工智能的分布式算力网络试点研究，相关研究成果获该企业资助，并与中国信通院工业互联网与物联网研究所所长、泰尔英福董事长金键博士及泰尔英福iF-Labs负责人焦臻桢博士合作多篇高水平论文如IEEE TMC、IEEE TSC等。
[1]M. Liwang, J. Jin, et al., "Unleashing the Potential of Stage-Wise Decision-Making inScheduling of Graph-Structured Tasks over Mobile Vehicular Clouds," IEEECommun. Mag., 2024 (中科院2区, IF 8.3).
[2]H. Qi, M. Liwang*, Z. Jiao, et al., "Bridge the Present andFuture: A Cross-Layer Matching Game in Dynamic Cloud-Aided Mobile EdgeNetworks," IEEE Trans. Mobile Comput., 2024 (中科院1区, CCF A, IF 7.7).
[3]H. Qi, M. Liwang*, Z. Jiao, et al., "Matching-Based HybridService Trading for Task Assignment Over Dynamic Mobile CrowdsensingNetworks," IEEE Trans. Services Comput., 2023 (中科院2区, CCF A, IF 5.5).
(2) 参与制定贵州省贵阳市地方标准“基于工业互联网云端协同的5G多接入边缘计算技术指南”(排名第6，共14人)，该标准确立了5G+工业互联网云端协同场景下面向工业业务意愿的5G多接入边缘计算的技术框架。该成果被推广并应用于锐捷网络股份有限公司、四川九洲电器集团有限责任公司等。
(3) 与中国信通院、国家(上海)新型互联网交换中心、上海联通、华为、有孚网络开展合作，相关研究成果在上海市通信管理局指导下应用于异构节点跨域大模型分布式训练课题。
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