助理教授 / 研究员

侯庆春，博士生导师，研究员，清华大学电机工程与应用电子技术系获博士学位，师从康重庆教授（IEEE Fellow，系主任，国家杰青）、合作张宁教授（教育部人才计划）；美国华盛顿大学联合培养博士，师从Daniel Kirschen教授（IEEE Fellow, Donald W. and Ruth Mary Close Professor）。他的博士论文提出了AI驱动的电力系统安全稳定规则提取及内嵌优化运行的理论与方法，提取的规则具有高精度、可解释、易于内嵌优化运行的特点，在实际电网应用验证。博士论文成果被电机工程学报《优博说》报道、《Proceedings of IEEE》发表、清华大学电机系90周年学术论坛第一期分享。 在加入浙江大学之前，他于2021-2024年在阿里巴巴集团担任算法专家、阿里星、高级讲师。在阿里期间，他结合强化学习、Transformer等深度学习模型实时性的特点及传统优化算法的理论优势研发了TAM技术，领导团队基于TAM开发了大规模实时组合优化求解器Laser，能够实时地求解阿里巴巴集团业务中各类大规模NP-hard组合优化问题，成功应用于淘宝买菜、盒马、天猫超市、天猫国际、AliExpress等。他同时研究大模型技术在电商、供应链、物流等领域的应用。其中，TAM技术发表于人工智能顶会ICLR，Laser在《全球物流技术大会》分享并报道。 他曾获阿里星人才计划、日内瓦国际发明展金奖、IEEE会议最佳论文等荣誉与称号。在教学方面，他获浙江大学青年教师教学大赛二等奖、获阿里巴巴第二届极客大赛五强讲师，讲授的课程《Transformer及其高效变体算法》在集团内部获得广泛关注，截止目前超1000人选修。 他目前担任浙江大学人工智能决策与优化实验室（IDOLAB）负责人，主要研究方向包括：人工智能和优化决策，人工智能和大模型，高比例新能源电力系统优化运行、规划及安全稳定规则，电商供应链及物流。成果主要发表于顶刊《Proceedings of IEEE》、《IEEE Transactions on Power Systems》、《IEEE Transactions on Smart Grid》及人工智能顶会ICLR、AAAI等。 他担任电气工程、人工智能、电子信息、交通运输等方向的博导或硕导，目前教授CS412《Introduction to data-mining》，MATH241《Calculus III》等本科生课程以及《优化原理与方法》等研究生课程。 长期招收电气工程、人工智能、电子信息、优化决策等方向博士后、博士（直博或普博）、硕士、科研助理，欢迎本科生入组科研，随时联系~

人工智能和优化决策，人工智能和大模型，高比例新能源电力系统优化运行、规划及安全稳定规则，电商供应链及交通物流