岳晟

　　教师简介

　　岳晟，中山大学网络空间安全学院副教授，博士生导师，逸仙学者。曾于2023–2024年任清华大学博士后研究员，分别于2022年和2017年在中南大学计算机学院和数学与统计学院获得工学博士与理学学士学位，曾于2020–2022在亚利桑那州立大学进行博士联合培养。当前主要研究方向为决策智能与端智能，具体包括强化学习、大模型智能体、端智能体、分布式机器学习等，已在人工智能与计算机网络领域旗舰期刊（IEEE/ACM ToN、IEEE JSAC、IEEE TPDS等）与会议（ICLR、ICML、IEEE INFOCOM、ACM MobiHoc等）发表论文20余篇。曾获中国科协青年人才托举工程、中国电子学会优秀博士论文、ACM China SIGAPP Dissertation Award、国资计划等荣誉。主持国家自然科学基金1项、中国博士后科学基金2项、清华-美团等校企合作开发项目3项，并以骨干身份参与多项国家重点研发计划与基金委重点项目。

　　研究兴趣

　　强化学习：模仿学习、逆强化学习、离线强化学习、基于人类反馈的强化学习等

　　智能体：大模型智能体、端智能体、多智能体决策、决策可解释性、决策安全等

　　机器学习：联邦学习、持续学习、元学习、在线学习等

　　* 课题组长期与清华大学、浙江大学、上海交通大学及UCSD、UC Davis等海内外高校保持合作，欢迎对科研有浓厚兴趣、有志于攻读硕士/博士的同学与我联系，同时欢迎对以上研究方向感兴趣的本科同学加入课题组实习！
　　* 课题组长期招聘博士后与研究助理，欢迎联系！

　　联系方式

　　深圳市光明区公常路66号中山大学工学园2栋508室

　　邮箱：yuesh5@mail.sysu.edu.cn，shaun.yue@hotmail.com

　　主页：https://shaunyue.github.io

　　谷歌学术：https://scholar.google.com/citations?user=Mc_MN_MAAAAJ&hl=en&oi=ao

　　教育与工作经历

　　2025.01 – 今，中山大学，网络空间安全学院，副教授，博士生导师

　　2023.01 – 2024.12，清华大学，计算机科学与技术系，博士后

　　2020.02 – 2022.02，Arizona State University，ECEE，联合培养博士

　　2017.09 – 2022.12，中南大学，计算机学院，工学博士

　　2013.09 – 2017.06，中南大学，数学与统计学院，理学学士

　　科研项目

国家自然科学基金青年基金，主持，无环境交互的离线联邦强化学习机制研究，2024.01-2024.12
中国博士后科学基金面上项目，主持，保护隐私的分布式离线强化学习策略研究，2024.01-2024.12
国家资助博士后研究人员计划，主持，面向受限样本与异构环境的分布式离线策略优化方法，2024.01-2024.12
清华大学-美团技术合作开发项目，项目负责人，端智能在酒旅业务上的关键技术研究及应用课题，2022.08-2023.08
航天宏图核心研发委托项目，项目负责人，多星协同智能计算关键技术研发，2022.07-2024.06
清华大学-荣耀技术合作开发项目，共同项目负责人，原子场景识别技术研发，2024.09-2025.09
国家自然科学基金委重点项目，骨干（排名第一），面向异构终端的端边协同智能计算关键技术研究，2025.01-2029.12
国家重点研发计划项目，骨干，探针计算机软件系统研发，2019.12-2024.12
国家重点研发计划项目，骨干，异构设备智能计算关键技术标准研究与应用，2022.10-2025.09
国家自然科学基金面上项目，骨干，边缘服务器布放及资源运营优化研究，2021.01-2023.12

　　代表性会议论文

Sheng Yue, Jiani Liu, Xingyuan Hua, Ju Ren, Sen Lin, Junshan Zhang, and Yaoxue Zhang. How to Leverage Imperfect Demonstrations in Offline Imitation Learning, International Conference on Machine Learning (ICML), Vienna, Austria, 21-27 July, 2024.
Sheng Yue, Xingyuan Hua, Ju Ren, Sen Lin, Junshan Zhang, and Yaoxue Zhang. OLLIE: Imitation Learning from Offline Pretraining to Online Finetuning, International Conference on Machine Learning (ICML), Vienna, Austria, 21-27 July, 2024.
Sheng Yue, Xingyuan Hua, Lili Chen, and Ju Ren. Momentum-Based Federated Reinforcement Learning with Interaction and Communication Efficiency, IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), Vancouver, Canada, 20-23 May, 2024.
Sheng Yue, Zerui Qin, Xingyuan Hua, Yongheng Deng, and Ju Ren. Federated Offline Policy Optimization with Dual Regularization, IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), Vancouver, Canada, 20-23 May, 2024.
Sheng Yue, Guanbo Wang, Wei Shao, Zhaofeng Zhang, Sen Lin, Ju Ren, and Junshan Zhang. CLARE: Conservative Model-Based Offline Inverse Reinforcement Learning, International Conference on Learning Representations (ICLR), Kigali, Rwanda, 1-5 May, 2023.
Sheng Yue, Ju Ren, Jiang Xin, Sen Lin, and Junshan Zhang. Inexact-ADMM Based Federated Meta-Learning for Fast and Continual Edge Learning, ACM International Symposium on Theory, Algorithmic Foundations, and Protocol Design for Mobile Networks and Mobile Computing (MobiHoc), Shanghai, China, 26-29 July, 2021.

　　代表性期刊论文

Sheng Yue, Zerui Qin, Yongheng Deng, Ju Ren, Yaoxue Zhang, and Junshan Zhang. AugFL: Augmenting Federated Learning with Pretrained Models. IEEE/ACM Transactions on Networking (ToN), 2025.
Sheng Yue, Xingyuan Hua, Yongheng Deng, Lili Chen, Ju Ren, and Yaoxue Zhang. Momentum-Based Contextual Federated Reinforcement Learning. IEEE/ACM Transactions on Networking (ToN), 2024.
Sheng Yue, Ju Ren, Jiang Xin, Deyu Zhang, Yaoxue Zhang, and Weihua Zhuang. Efficient Federated Meta-Learning over Multi-Access Wireless Networks, IEEE Journal on Selected Areas in Communications (JSAC), vol. 40, no. 5, pp. 1556-1570, 2022.
Sheng Yue, Ju Ren, Nan Qiao, Yongmin Zhang, Hongbo Jiang, Yaoxue Zhang, and Yuanyuan Yang. TODG: Distributed Task Offloading with Delay Guarantees for Edge Computing, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), vol. 33, no. 7, pp. 1650-1665, 2022.

　　代表性书籍

Sheng Yue, Ju Ren. Efficient Federated Meta-Learning over Multi-Access Wireless Networks, Book Chapter of Next Generation Multiple Access, Wiley, 2023.

　　代表性获奖

　　中国科协青年人才托举工程，中国科学技术协会，2024

　　中国电子学会博士论文激励计划，中国电子学会，2024

　　ACM China SIGAPP Doctoral Dissertation Award，ACM China，2023

　　国家资助博士后研究人员计划，2023

　　学术兼职

　　国际会议组织：ICCC 2023（分会场主席）

　　国际会议程序委员会委员：MSN 2024

　　期刊审稿人：

ACM/IEEE Transactions on Networking
IEEE Journal on Selected Areas in Communications
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
IEEE Transactions on Mobile Computing
IEEE Transactions on Cloud Computing
IEEE Transactions on Vehicular Technology
Chinese Journal of Electronics

　　会议审稿人：

IEEE INFOCOM 2024, 2023, 2022
NeurIPS 2022, 2021
ICLR 2024, 2023
ICML 2025, 2024, 2023