师资队伍

黄岳彩

黄岳彩，博士，华南师范大学电子与信息工程学院副教授，硕士生导师。

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黄岳彩，博士，华南师范大学电子与信息工程学院 副教授，硕士生导师。2013年于香港城市大学取得博士学位，博士毕业后在日本大阪大学，中山大学从事科研工作，2019年9月入职华南师范大学。主持和参与多项国家级、省部级科研项目，在国际期刊和会议上发表学术论文30余篇，拥有国家发明专利多项。讲授课程《人工智能导论》《机器学习》《论文写作与学术规范》《强化学习》，获广东省2022年度高校青年教师教学大赛二等奖。担任多个国际期刊的审稿人。


学者网主页：https://www.scholat.com/yuecaihuang

Email: huangyuecai[at]scnu.edu.cn

地址：广东省佛山市南海区华南师范大学行政楼407B室

            广东省广州市大学城华南师范大学理8栋615室

 

研究方向

光网络管理与资源调度、强化学习

 

招生信息

研究生：本人每年招收3名左右全日制硕士研究生，包括学术型硕士（电路与系统）和专业学位硕士（通信工程）。欢迎具有自我驱动力，愿意接受挑战，善于沟通的同学加入。具有较好的英语基础和编程能力，具备项目经验，或者愿意从本科毕设开始进行本研贯通研究的优先。

本科生：已指导2名本科生以第一作者在学术会议上发表文章。要求同上，欢迎学有余力，对科研感兴趣的同学约时间到办公室交流。

已毕业学生就读期间成果荣誉及去向：

许柳飞（发表期刊论文2篇，会议论文1篇，获得专利授权2项，获得学校优秀学位论文，毕业后到中山大学读博）

唐碧霞（发表期刊论文2篇，会议论文1篇，获得专利授权1项，获得国家奖学金，毕业后就职于深圳比亚迪公司）


个人经历

2019.09 至今             华南师范大学     特聘研究员，副教授

2016.11-2019.09       中山大学           特聘副研究员

2013.10-2016.03      日本大阪大学     博士后

2009.09-2013.08      香港城市大学     博士

2005.09-2009.06      山东大学            工学学士 


承担课程

本科生课程：人工智能导论（秋季学期）、机器学习（春季学期）

研究生课程：论文写作与学术规范（秋季学期）、强化学习（春季学期） 


荣誉奖励

广东省第六届高校（本科）青年教师教学大赛 二等奖，2022

华南师范大学教师教学大赛 青年教师教学技能组 一等奖，2021

华南师范大学优秀教师，2022 


科研项目

  1. 主持，国家自然科学基金青年基金项目，强化学习在光网络动态资源分配中应用的研究，24万元，2021.01-2023.12，在研

  2. 主持，广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金项目，基于强化学习的光网络动态路由和资源分配，10万元，2020.10-2023.09，在研 


近期成果

期刊

  1.  Liufei Xu, Yue-Cai Huang*, Yun Xue, Xiaohui Hu, “Hierarchical Reinforcement Learning in Multi-domain Elastic Optical Networks to Realize Joint RMSA,” Journal of Lightwave Technology, vol. 41, no. 8, pp. 2276-2288, Apr. 2023.

  2. Liufei Xu, Yue-Cai Huang*, Yun Xue, Xiaohui Hu, “Deep Reinforcement Learning-based Routing and Spectrum Assignment of EONs by Exploiting GCN and RNN for Feature Extraction,” Journal of Lightwave Technology, vol. 40, no. 15, pp. 4945-4955, Aug. 2022.

  3. Bixia Tang, Yue-Cai Huang*, Yun Xue, Weixing Zhou, “Deep Reinforcement Learning-Based RMSA Policy Distillation for Elastic Optical Networks,” Mathematics, vol. 10, no. 18, pp. 3293, 2022.

  4. Bixia Tang, Yue-Cai Huang*, Yun Xue, Weixing Zhou, “Heuristic Reward Design for Deep Reinforcement Learning-based Routing, Modulation and Spectrum Assignment of Elastic Optical Networks,” IEEE Communications Letters, vol. 26, no. 11, pp. 2675-2679, Nov. 2022.

会议

  1. Xiaoying Lin, Yue-Cai Huang*, Han Zhang, and Jie Zhang “A Deep-Reinforcement-Learning-based Dynamic Scheduling of Delay-Tolerant Requests in Elastic Optical Networks,” in Proc. Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Nov. 2023.

  2. ChengHao Li, Yue-Cai Huang*, and Liwei Mu, “Inter-core Crosstalk Aware Deep Reinforcement Learning Based Resource Allocation in Multicore Elastic Optical Networks,” in Proc. Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Nov. 2023.

  3. Chengsheng Liang（本科生）, Yuqi Tu, and Yue-Cai Huang*, “Busyness level-based deep reinforcement learning method for routing, modulation and spectrum assignment of elastic optical networks”, in Proc. Applied Optics and Photonics China (AOPC), Jul. 2023.

  4. Yuqi Tu（本科生）, Bixia Tang, Yue-Cai Huang*, “Entropy-Based Reward Design for Deep Reinforcement Learning-based Routing and Spectrum Assignment of Elastic Optical Networks,” in Proc. Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Nov. 2022.

  5. Yan Zhan, Liufei Xu, Yue-Cai Huang*, “Deep Reinforcement Learning-based Routing of EONs with Elastic Weight Consolidation,” in Proc. Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Nov. 2022.

  6. Bixia Tang, Jianying Chen, Yue-Cai Huang*, Yun Xue*, and Weixing Zhou, “Optical Network Routing by Deep Reinforcement Learning and Knowledge Distillation,” in Proc. Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Oct. 2021.

  7. Liufei Xu, Yue-Cai Huang*, Yun Xue*, and Xiaohui Hu, “Spectrum Continuity and Contiguity Aware State Representation for Deep Reinforcement Learning-based Routing of EONs,” in Proc. Optoelectronics Global Conference (OGC), Sept. 2021.

  8. Yue-Cai Huang, Jie Zhang, and Siyuan Yu, “Self-learning Routing for Optical Networks,” in Proc. Lecture Notes in Computer Science (2019 International conference on Optical Network Design and Modeling), Jan. 2020.

  9. Xin Wang, Yue-Cai Huang*, Jie Liu, Siyuan Yu, “A Subcarrier-Slot Autonomous Partition Scheme Based on Deep Reinforcement Learning in Elastic Optical Networks,” in Proc. Asia Communications and Photonics Conference (ACP), Chengdu, China, Nov. 2019.

专利

  1. 黄岳彩，林晓英，弹性光网络的队列请求调动方法和装置，已授权（发明专利号：ZL 2023 1 0442377.1，授权公告日：2023年07月25日）

  2. 黄岳彩，詹燕，许柳飞，弹性光网络的频谱分配网络获取方法和频谱分配方法，已授权（发明专利号：ZL 202211359107.6，授权公告日：2023年1月18日）

  3. 黄岳彩，许柳飞，薛云，胡晓晖，弹性光网络的频谱分配方法、装置、存储介质和设备，已授权（发明专利号：ZL 202210458407.3，授权公告日：2022年8月5日）

  4. 唐碧霞，黄岳彩，陈建颖，薛云，周卫星，基于深度强化学习和知识蒸馏的光网络路由方法，已授权（发明专利号：ZL 202110721280.5，授权公告日：2022年8月2日）

  5. 黄岳彩，王鑫，光网络动态频谱分区方法、装置、存储介质和计算机设备，已授权（发明专利号：ZL 20211565138.2，授权公告日：2022年2月25日）

  6. 许柳飞，黄岳彩，薛云，胡晓晖，路由和频谱分配方法、装置、存储介质以及电子设备，已授权（发明专利号：ZL 202111000041.7，授权公告日：2021年11月23日）

公共服务

期刊 Computer Communications 技术委员会成员

期刊审稿人：IEEE Transactions on Communications, IEEE Transactions on Wireless Communications, Journal of Network and Computer Applications, Journal of Optical Communications and Networking, Computer Communications，华南师范大学学报