个人简介
林海，副教授，分别于2005年9月和2008年12月获得法国巴黎第六大学（Université Pierre et Marie Curie，UPMC）计算机网络硕士学位和法国国立高等电信学院（Telecom ParisTech）计算机网络博士学位。博士毕业后，在法国电信Orange实验室从事下一代多媒体网络研究。之后，加入中兴通讯欧洲研究所，负责富通信（RCS），VoIP等项目。2012年6月加入91暗网
。目前就职于91暗网
，本人一直从事网络和以及网络安全、算法和深度学习、数据融合方面的教学和研究，特别在车联网和边缘计算，时间序列预测、卡尔曼滤波方面进行了较为深入的研究，在相关领域发表了论文四十多篇，专利和软著多项。申请人作近年来负责和主持了湖北省重点研发项目、湖北省国际合作项目、武汉市应用基础研究计划等。并作为骨干成员参加了国家重点研发项目、国家科技部国际合作项目、国家自然科学基金面上项目等。同时，也积极投身于创新、创业中，入选了武汉市第9批“光谷人才计划”。
研究方向
1. 算法与深度学习
深度学习研究包括：1）强化学习：多步骤的马尔科夫决策模型（Toward Multiple-Phase MDP Model for Charging Station Recommendation，IEEE TITS），多智能体和大动作空间强化学习（SABQ: Transition-Aware Advantage-based Branching Q-Network for Efficient Deep Reinforcement Learning in Large Action Spaces，在投）；2）迁移学习：迁移学习在智能交通中的应用（车联网中基于迁移强化学习的跨域充电站推荐算法，物联网学报）；3）联邦学习：车联网下的联邦学习（Koshino: A Semi-Asynchronous Edge-Based Federated Learning Framework for Highly Dynamic Vehicular Networks，在投）
算法研究包括：1）时间序列算法：车联网的交通流预测（Frequency Enhanced Dynamic Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting，IEEE access）；2）推荐算法：电动车的充电推荐（PDQN: User Preference-Based Charging Station Recommendation，IEEE TCE）；3）物流仓储中的储位优化算法（针对B2C电商物流配送中心的储位优化算法，计算机应用与软件；低层人工拣货仓库货位优化问题研究，计算机工程与科学）；4）路径规划算法：无人机的路径规划
2. 车联网和边缘计算
包括：1）车联网边缘计算：边缘计算的任务调度（A survey on computation offloading modeling for edge computing，Elsevier JNCA）；2）边缘智能（Luffynet: 面向硬件感知的边缘智能，计算机工程）；3）车联网中充电站推荐
3. 数据融合和网络安全
包括：1）车联网入侵检测（RAG-HIDS: A Multi-Relational Graph-Based Hierarchical Intrusion Detection System for In-Vehicle Networks，在投）；2）车联网信任机制（Trust evaluation mechanism for the internet of vehicles based on filtering algorithm, Computer Networks）；3）数据融合：卡尔曼滤波，粒子滤波，联邦滤波等
教育背景
2005.10-2008.12
法国国立高等通讯学院( Telecom ParisTech (ex ENST))
计算机网络专业
博士
2003.09-2005.09
法国巴黎第六大学(Universite de Pierre et Marie Curie)，
计算机网络专业
硕士
1995.09-1999.06
华中科技大学
热能动力工程专业
学士
工作经验
2012.06—目前
91暗网
副教授
2010.10-2012.5
中兴通讯
研究工程师: IP多媒体网络及其应用
2009.02-2010..08
法国电信(France Telecom)Orange Labs，法国博士后科研工作:IMS和Web的融合
发表论文
1. Hai Lin, Jiayi Zhao, Xingchen Zhu, Liyuan Wang, Trust evaluation mechanism for the internet of vehicles based on filtering algorithm, Computer Networks, Volume 271, 2025, 111583, ISSN 1389-1286.
2. L. Wang, J. Zhuang, S. Ma and H. Lin, "Frequency Enhanced Dynamic Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting," in IEEE Access, vol. 13, pp. 103451-103462, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3579334.
3. 林海，赵家仪，曹越，苏航宇，王丽园，车联网中基于迁移强化学习的跨域充电站推荐算法，物联网学报，2025
4. 林海，王和钰，曹越，王丽园，王世杰，Luffynet: 面向硬件感知的边缘智能，计算机工程,2025
5. H. Lin, X. Li, Y. Cao, H. Labiod and N. Ahmad, "PDQN: User Preference-Based Charging Station Recommendation," in IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 70, no. 3, pp. 5238-5250, Aug. 2024
6. 刘威,林海,罗嫚玲.封臣算法:针对B2C电商物流配送中心的储位优化算法[J].计算机应用与软件, 2024, 41(5):203-211.
7. 罗嫚玲，林海，刘威. 低层人工拣货仓库货位优化问题研究[J].计算机工程与科学, 2022, 44(10):1832-1843.
8. H. Lin, X. Lin, H. Labiod and L. Chen, "Toward Multiple-Phase MDP Model for Charging Station Recommendation," in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 8, pp. 10583-10595, Aug. 2022, doi: 10.1109/TITS.2021.3094926.
9. H. Lin, S. Zeadally, Z. Chen, H. Labiod, and L. Wang, “A survey on computation offloading modeling for edge computing,” Journal of Network and Computer Applications, 2020, vol. 169, 102781.（ESI高被引论文）
10. Hai Lin, Lusheng Wang and Ruoshan Kong, "Energy Efficient Clustering Protocol for Large-Scale Sensor Networks", in IEEE Sensors Journal, vol.15, no.12, pp.7150-7160, Dec. 2015
课题科研
1、 湖北省国际科技合作项目，工业物联网入侵检测技术研究，在研，主持
2、 湖北省技术创新计划项目，基于时空数据驱动的跨路域交通流状态辨识及迁移技术研究与应用，在研，参与
3、 湖北省国际科技合作项目，车联网边缘计算的多源数据融合研究，在研，参与
4、 国家重点研发计划课题，分布式学习中的数据安全基础理论，在研，参与
5、 国家自然科学基金面上项目，分布式机器学习任务动态定价与部署关键技术的研究，结题，参与
6、 湖北省自然科学基金面上项目，大型无线传感网中簇优化和数据聚合的研究，主持，结题
7、 武汉市应用基础研究计划，基于低功耗广域物联网的边缘计算研究，主持，结题
8、 欧盟“玛丽居里学者计划”创新人才交流项目，Smart and Proactive Multi-RAT Traffic Steering for V2X，参与，结题
研究团队
获奖信息
