和望利，教授、博士生导师。国家高层次人才计划入选者、国家优秀青年科学基金、上海市“三八红旗手”获得者、IEEE工业电子学会上海分会主席、上海市自动化学会常务理事。主要研究领域包括网络群体智能、多智能体分布式控制、优化与学习、电-氢耦合能源系统以及多机器人协同技术（SLAM、任务分配、运动规划等）。受邀出访中昆士兰大学、香港大学、香港城市大学、波茨坦气候影响研究所、首都大学东京进行合作研究，在IEEE汇刊、Automatica、自动化学报（英文版）等重要学术刊物和会议上发表论文150余篇，目前公开/授权国家发明专利15项，登记软件著作权22项，主持国家科技重大专项项目、科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题、上海市碳中和基础研究特区项目等10余项。入选爱思唯尔中国高被引学者、全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力”榜单。荣获上海市自然科学奖一等奖、中国自动化学会青年科学家奖、高等教育（研究生）国家级教学成果奖一等奖。担任国际权威期刊IEEE神经网络汇刊 (2020-2023) 和IEEE工业信息学汇刊（2023-至今）副编辑。
基本信息：
所属部门: 信息科学与工程学院自动化系
办公电话：021-64252755
办公地址：徐汇校区实验十九楼1503
电子邮箱：wanglihe@ecust.edu.cn
主讲课程：
最优化方法、电气工程及其自动化专业概论、自主协同控制与优化、非线性控制、数字孪生与智能系统
研究方向：
网络群体智能
多智能体分布式控制、优化与学习
电-氢耦合能源系统
多机器人协同技术（SLAM、任务分配、运动规划等）
隐私保护与安全决策
所获奖励：
[1].国家高层次人才计划入选者
[2].国家优秀青年科学基金
[3].全球前2%顶尖科学家终身科学影响力榜单（斯坦福大学、爱思唯尔）
[4].爱思唯尔中国高被引学者（2023-2025）
[5].中国自动化学会第六届青年科学家奖
[6].上海市“三八红旗手”
[7].上海市自然科学奖一等奖
[8].高等教育（研究生）国家级教学成果奖一等奖
[9].中国仪器仪表学会科技进步奖（创新团队）
[10].第二批全国高校黄大年式教师团队
国内外学术兼职：
[1].IEEE工业电子学会上海分会主席
[2].上海市自动化学会常务理事
[3].IEEESenior Member
[4].中国自动化学会女科技工作者工作委员会副秘书长
[5].IEEE工业电子学会Women-in-IES大使（全球20位）
[6].IEEE Transactions on Industrial Informatics(SCI) 副编辑
[7].IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（SCI）副编辑
科研项目：
[1].国家优秀青年科学基金项目
[2].科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目课题
[3].国家自然科学基金面上项目
[4].装备预研教育部联合基金
[5].上海市碳中和基础研究特区项目制
参与6个国家973计划、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金和上海市科委基础研究重点项目等
学生培养:
毕业博士研究生5名，毕业硕士研究生40余名，指导学生获得国家奖学金2人次，上海市优秀毕业生1人，上海化学工业区优秀奖学金1项，辰竹优秀生奖学金1项，孚凌奖学金1项，寰创优秀生奖学金2项。指导学生获得第十六届全国大学生智能车竞赛航天智慧物流组北赛区一等奖、2024中国机器人大赛暨Robocup机器人世界杯中国赛一等奖、连续六年荣获中国研究生数学建模竞赛一等奖1 项，二等奖7 项，本人获得第二届“航天杯”移动机器人AI 创新技术挑战赛最佳指导教师奖。
CSC联培博士生：5人（澳大利亚、荷兰、葡萄牙、西班牙、意大利）
指导本科生40余名完成本科毕业设计，其中20余名获得华东理工大学本科生优秀毕业论文
已毕业研究生去向：
[1].高校院所：东华大学、上海电力大学
[2].科技公司：商汤、美团、华为、Vivo、携程、京东、远景科技、中兴通讯
[3].金融公司：中国农业银行、中国银联、银联数据、宁波银行、中国人保
[4].汽车公司：智驾科技、地平线
发表专著:
[1].Distributed Impulsive Control of Leader-Following Multi-agent Systems. Handbook of Real-Time Computing, Springer Nature Singapore, 2022 1019-1072.
[2].面向工业网络系统的分布式协同控制，“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书, 化学工业出版社,入选国家“十四五”重点图书出版物出版专项规划
代表性论文:
n 分布式优化与博弈
[1].Distributed optimal variational GNE seeking in merely monotone games. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 11(7): 1621-1630.
[2].Differentially private distributed optimization over time-varying unbalanced networks with linear convergence rates. IEEE Transactions on Signal Processing, 2025, 73: 1138-1152.
[3].Differentially private distributed optimization over diagraphs with application to image deblurring. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2025, 12(1): 634-647.
[4].Distributed Nash equilibrium seeking with a gradient-based event-triggered mechanism. IEEE Transactions on Cybernetics, 2025,DOI: 10.1109/TCYB.2025.3572496.
[5].Dynamic event-triggered mechanism for distributed nash equilibrium seeking under switching topologies. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2025, 21(1): 564-573.
n 分布式协同控制
[6].Quasi-synchronization of heterogeneous dynamic networks via distributed impulsive control: error estimation, optimization and design. Automatica, 2015, 62: 249-262.
[7].Fully distributed observer-based consensus protocol: adaptive dynamic event-triggered schemes. Automatica, 2022, 139: 110188.
[8].Almost sure stability of nonlinear systems under random and impulsive sequential attacks. IEEE Transactions on Automatic Control, 2020, 65(9): 3879-3886.
[9].Designing distributed impulsive controller for networked singularly perturbed systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 2023, 68(6): 3680-3686.
[10].Secure control of multiagent systems against malicious attacks: a brief survey. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(6): 3595-3608.
n 电-氢耦合能源系统
[11].Towards a net-zero future for refineries: a case study on capacity configuration for hydrogenation demands in a refinery. AIChE Journal, 2025, 71(6): e18742.
[12].Suppressing active power fluctuations at PCC in grid-connection microgrids via multiple BESSs: A collaborative multi-agent reinforcement learning approach[J]. Applied Energy, 2024, 373: 123858.
[13].Optimal hydrogen production dispatch of networked hydrogen-based microgrids via a distributed method. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2025, DOI: 10.1109/TSTE.2025.3541097.
[14].Data-driven two-stage distributionally robust optimization for refinery planning under uncertainty,Chemical Engineering Science, 2023, 269: 118466.
[15].Optimal scheduling of a hydrogen-based microgrid for an industrial park: a reinforcement learning approach. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2025, 55(6): 4348-4361.
研究生招生：
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