朱恩強

朱恩強，男，博士，廣州大學計算科技研究院教授。

基本介紹

• 中文名：朱恩強
• 學位/學歷：博士
• 職業：教師
• 專業方向：圖的著色、網路影響力、控制集、博弈論、網路連通性、最佳化算法
• 任職院校：廣州大學計算科技研究院

研究方向

主要從事圖的著色、網路影響力、控制集、博弈論、網路連通性、最佳化算法等領域的研究工作。

學術成果

主持和參與國家自然科學基金項目面上及重點項目10餘項。近3 年在國際SCI 期刊IEEE Transaction on Neural Networks and Learning Systems, Discrete Mathematics, Discrete Applied Mathematics, Applied Mathematics and Computation, Theoretical Computer Science, Journal of Combinatorial Optimization, Graph and Combinatorics, Information Processing Letter, Taiwanese Journal of Mathematics, International Journal of Computer Mathematics等發表學術論文40餘篇，擔任美國數學學會著名雜誌《數學評論》和德國 《數學文摘》的評論員，擔任多個國核心心期刊及國際SCI期刊的審稿人。

（1）圖連通性和控制集理論

在圖的連通性方面，首次提出圖的樹核度理論，重點刻畫了圈的數目和分布情況對圖連通性的影響。 該理論可以很好地衡量圖的連通性和可靠性。關於控制集，解決了不含爪的三正則圖的半全控制數猜想。

（2）圖著色的研究

解決了Chartrand 提出的一個關於圖的局部著色的問題和猜想；研究了無圈4-可著色極大平面圖的結構與性質；解決了廣義Petersen 圖的 無圈3-色性和鄰點可區別全色性；刻畫了廣義Mycielski 圖的鄰點可區別全色數；給出了平面圖存在8-全著色的一個充分條件。

（3）博弈論相關研究

研究了基於博弈論的主體行為決策。考慮到主體決策中計算能力或可用資源往往有限的實際問題，對傳統博弈模型進行了改進，為有限理性主體的動態決策場景建立了更為合理的博弈模型，該研究為更好地控制主體的決策行為提供了理論指導；另外，由於傳統博弈AI 只能進行專門博弈，基於深度學習技術提出了一種可為任意博弈構建人工神經網路模型並進行訓練的通用算法，為通用博弈AI 的實現奠定了基礎。