王德光，1991年6月生，男，漢族，山西侯馬人。2019年于西安電子科技大學控制科學與工程專業獲博士學位，現為貴州大學3522集團新網站自動化系教師，從事教學與科研工作。

聯系方式：貴州省貴陽市花溪區貴州大學西校區東區3522集團新網站，郵編：550025，郵箱：wdeguang1991@163.com。

主要研究方向：

理論研究：復雜系統建模與分析，監督控制理論，故障診斷，智能優化算法

應用研究：自動制造系統調度，微電網調度，電能質量分析，機器人運動測量及其控制

教育經歷：

2014/09–2019/12，西安電子科技大學，控制理論與控制工程專業，博士

2010/09–2014/07，西安電子科技大學，自動化專業，學士

2018/10–2019/04，瑞典皇家理工學院，機電系，訪問博士生

2016/12–2017/11，加拿大多倫多大學，電氣計算機工程系，訪問博士生

工作經歷：

2025/01-至今，貴州大學，3522集團新網站，副教授（碩士生導師）

2020/09-2024/12，貴州大學，3522集團新網站，講師（特聘教授）

科研項目：

1.國家自然科學基金委員會,地區科學基金項目, 52565054, 基于狀態樹結構的自動制造系統監督控制與調度一體化方法研究, 32萬元, 2026-01至2029-12，在研，主持

2.國家自然科學基金委員會,專項項目, 62341303, 離散事件系統框架下自動制造系統監督控制與調度一體化, 15萬元, 2024-01至2024-12，結題，主持

3.貴州省科技廳,基礎研究計劃（自然科學類）,合同編號：黔科合基礎-ZK[2022]一般103,復雜離散事件系統故障診斷方法研究, 2022-04至2025-03, 10萬元,結題,主持

4.貴州大學，自然科學專項（特崗）科研基金項目，貴大特崗合字（2021）04號，基于狀態樹結構的離散事件系統分布式故障診斷，2021-03至2024-02，25萬元，結題，主持

5.國家自然科學基金委員會，面上項目，61873342，加標Petri網的死鎖分析與控制，2019-01至2022-12，66萬元，結題，參加

6.國家自然科學基金委員會，青年科學基金，61703322，基于狀態樹結構監督控制理論的實時系統調度與重構研究，2018-01至2020-12，26萬元，結題，參加

7.國家自然科學基金委員會，面上項目，61672400，動態非平穩環境下的數據描述與系統建模：粒計算的框架，2017-01至2020-12，62萬元，結題，參加

學術論文：

2025年：

[1] Yuanxing Xu, Mengjian Zhang, Deguang Wang*, Ming Yang, Chengbin Liang. Hybrid Gaussian quantum particle swarm optimization and adaptive genetic algorithm for flexible job-shop scheduling problem[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 154: 110882. (中科院1區, IF = 8, Top)

[2] Yuanxing Xu, Deguang Wang*, Mengjian Zhang, Ming Yang, Chengbin Liang. Quantum particle swarm optimization with chaotic encoding schemes for flexible job-shop scheduling problem[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 2025, 93: 101836. (中科院2區, IF = 8.5)

[3] Guodong Xie, Mengjian Zhang, Deguang Wang*, Ming Yang. Economic-environmental dispatch of isolated microgrids based on dynamic classification sparrow search algorithm[J]. Expert Systems with Applications, 2025, 271: 126677. (中科院1區, IF =7.5, Top)

[4] Xiaobang Wu, Deguang Wang*, Ming Yang, Chengbin Liang. CEEMDAN-SE-HDBSCAN-VMD-TCN-BiGRU: A two-stage decomposition-based parallel model for multi-altitude ultra-short-term wind speed forecasting[J]. Energy, 2025, 330: 136660. (中科院1區, IF = 9.4, Top)

[5]Deguang Wang, Jiahan He, Xi Wang*, Zhiwu Li. Sensor activation policy optimization for K-diagnosability based on multi-agent reinforcement learning[J]. Information Sciences, 2025, 718: 122360. (中科院2區, IF = 6.8)

[6] Jixiang Zhang, Mengjian Zhang, Deguang Wang*, Ming Yang, Chengbin Liang. Multi-scale convolutional sparse attention Transformer: A lightweight fault diagnosis model for rotating machinery[J]. Neurocomputing, 2025, 650: 130934. (中科院2區, IF = 6.5)

[7] Yuhong Hu, Deguang Wang*, Ming Yang, Jiahan He. Integrating reinforcement learning and supervisory control theory for optimal directed control of discrete-event systems[J]. Neurocomputing, 2025, 613: 128720. (中科院2區, IF = 6.5)

[8] Zhongqian Chen, Ming Yang, Jing Zhang, Mengjian Zhang, Chengbin Liang, Deguang Wang*. Camera calibration based on hybrid differential evolution and crayfish optimization algorithm[J]. Optics and Lasers in Engineering, 2025, 193: 109088. (中科院2區, IF = 6)

[9] Kailong Mou, Mengjian Zhang, Deguang Wang*, Ming Yang, Chengbin Liang. Enhanced hippopotamus optimization algorithmfor tuning proportional–integral–derivative controllers[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2025, in press. https://doi.org/10.1631/FITEE.2400492.(中科院3區, IF = 2.9, 卓越期刊)

[10]Xinyi Chen, Mengjian Zhang, Ming Yang, Deguang Wang*. NHBBWO: A novel hybrid butterfly-beluga whale optimization algorithm with the dynamic strategy for WSN coverage optimization[J]. Peer-to-Peer Networking and Applications, 2025, 18(2): 80. (中科院4區, IF = 1.6)

[11]Xi Wang, Cengkai Li, Deguang Wang*, Zhiwu Li. Partial binary tree fair train scheduling based on supervisory control of discrete event systems[J]. International Journal of Control, 2025: 1-14. (中科院4區, IF = 1.6)

[12]陳仲乾,王德光*,楊明,梁成斌.基于單應矩陣變換的橋梁結構動態響應監測實驗平臺設計[J].實驗技術與管理, 2025, (08): 105-112. (北大核心,教改論文)

2024年：

[1] Yuanxing Xu, Mengjian Zhang, Ming Yang, Deguang Wang*. Hybrid quantum particle swarm optimization and variable neighborhood search for flexible job-shop scheduling problem[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2024, 73: 334-348. (中科院1區, IF = 12.2, Top, ESI高被引論文)

[2] Jiahan He, Deguang Wang*, Ming Yang, Yuhong Hu. Asynchronous fault diagnosis of stochastic discrete-event systems in industrial applications[J]. IEEE Sensors Journal, 2024, 24 (4): 4886-4898. (中科院2區, IF = 4.5)

[3] Jiahan He, Deguang Wang*, Ming Yang, Chengbin Liang. Sensor Activation Policy Optimization for Opacity Enforcement Based on Reinforcement Learning[J]. IEEE Sensors Journal, 2024, 24(22): 38429-38439. (中科院2區, IF = 4.5)

[4]Kailong Mou, Ming Yang, Mengjian Zhang, Deguang Wang*. Hybrid golden jackal and golden sine optimizer for tuning PID controllers[J]. Scientific Reports, 2024, 14(1): 22189. (中科院2區, IF = 3.8)

[5]Deguang Wang, Xi Wang*, Jing Yang, Zhiwu Li. Fault diagnosis of hierarchical discrete-event systems based on state-tree structures[J]. IEEE Systems Journal, 2024, 18(6): 620-631. (中科院3區, IF = 4.4)

[6] Xinyi Chen, Mengjian Zhang, Ming Yang, Deguang Wang*. A multi-strategy improved beluga whale optimization algorithm for constrained engineering problems[J]. Cluster Computing, 2024, 27(10): 14685-14727. (中科院3區, IF = 4.1)

[7] Yunpeng Wang, Jixiang Zhang, Mengjian Zhang, Deguang Wang*, Ming Yang. Enhanced artificial ecosystem-based optimization for global optimization and constrained engineering problems[J]. Cluster Computing, 2024, 27(7): 10053-10092. (中科院3區, IF = 4.1)

[8] Guodong Xie, Mengjian Zhang, Ming Yang, Deguang Wang*. Economic dispatch of isolated microgrids based on enhanced sparrow search algorithm[J]. Engineering Letters, 2024, 32(4): 753-760. (中科院四區, IF=0.4)

[9]胡瑜洪,王德光*,楊明,王璽.基于強化學習的離散事件系統最優定向監控[J].電子學報, 2024, 52(09): 3172-3184. (EI源刊)

[10]胥遠興,張孟健,王德光*.面向柔性作業車間調度問題的混沌編碼量子粒子群優化算法[J].系統仿真學報, 2024, 36(10): 2371-2382. (EI源刊,卓越期刊)

[11]張吉祥,張孟健,王德光*,楊明.基于組稀疏學習與AVOA-XGBoost的軸承故障分級診斷[J].振動與沖擊, 2024, 43(18): 96-105. (EI源刊)

[12]楊佳,謝國棟,張孟健,王德光*.基于增強型麻雀搜索算法的孤島微電網低碳調度[J].智慧電力, 2024, 52(09): 96-103+111. (EI源刊)

[13]張志恒,王德光*.模型未知的離散事件系統故障診斷方法[J].計算機應用研究, 2024, 41(04): 1008-1014. (北大核心)

[14]陳心怡,張孟健,王德光*.基于Fuch映射的改進白鯨優化算法及應用[J].計算機工程與科學, 2024, 46(08): 1482-1492. (北大核心)

[15]張吉祥,張孟健,王德光*.增強型白骨頂雞優化算法及其應用[J].小型微型計算機系統, 2024, 45(10): 2401-2410. (北大核心)

2020~2023年：

[1]Deguang Wang, Xi Wang, Zhiwu Li*. Nonblocking supervisory control of state-tree structures with conditional-preemption matrices[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(6): 3744-3756.  (中科院1區, IF =11.7, Top, ESI高被引論文)

[2]Deguang Wang, Xi Wang, Zhiwu Li*. State-based fault diagnosis of discrete-event systems with partially observable outputs[J]. Information Sciences, 2020, 529: 87-100. (中科院2區, IF = 6.8)

[3]Deguang Wang, Xi Wang*, Zhiwu Li. Nonblocking supervisory control of state-tree structures: Forcing implementation[J]. Journal of the Franklin Institute, 2022, 359(16): 8777-8801. (中科院3區, IF = 3.7)

[4]Deguang Wang, Liyong Lin, Zhiwu Li*, Walter Murry Wonham. State-based control of discrete-event systems under partial observation[J]. IEEE Access, 2018, 6(2): 42084-42093. (中科院3區, IF = 3.9)

[5]胡瑜洪,王德光*,何家漢,張志恒.離散事件系統最優監督控制算法[J].計算機應用, 2023, 43(07): 2271-2279.

[6]王德光,陳心怡. “新工科”背景下電力電子輔助教學平臺設計與實踐研究[J].科教導刊, 2023, 15: 64-67. (教改論文)

已公開或授權的國家發明專利：

[1]王德光,何家漢,張志恒.一種基于強化學習的最優隱私保護策略方法[P].國家發明專利, 2024, CN202211656580.0. (已授權)

[2]王德光,胡瑜洪,楊明.基于監督控制理論和強化學習的自動制造系統調度方法[P].國家發明專利, 2024, CN202310725981.5. (已授權)

[3]王德光,陳心怡,楊明,梁成斌.基于增強型白鯨優化算法的無線傳感器網絡覆蓋優化方法[P].國家發明專利, 2024, CN202410256286.3. (已公開)

[4]王德光,張吉祥,楊明,梁成斌.一種基于組稀疏學習算法與隨機森林的軸承故障診斷方法[P].國家發明專利, 2024, CN202311773893.9. (已公開)

[5]王德光,謝國棟,楊明,梁成斌.一種基于Petri網與增強型麻雀搜索算法的微電網調度方法[P].國家發明專利, 2024, CN202311804547.2. (已公開)

[6]王德光,陳仲乾,楊明,梁成斌.一種基于混合差分進化小龍蝦優化算法的相機標定方法[P].國家發明專利, 2024, CN202410637423.8 (已公開)

[7]王德光,陳仲乾,楊明,梁成斌.一種電能質量擾動識別方法[P].國家發明專利, 2024, CN202410884605.5 (已公開)

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