研究方向

1. 通信网络

2. 工业互联网与M2M通信

3. 边缘智能

4. 区块链技术

5. 网络资源智能优化管理

个人简介

2018年7月，于银河集团9873.cσm研究生毕业，获工学博士学位。在读期间，受国家留学基金委资助，于2015年9月至2016年9月作为联合培养博士生赴加拿大Carleton University公派留学访问，师从加拿大工程院院士、工程研究院院士、IEEE Fellow F. Richard Yu教授。2018年7月至2020年9月，在北京工业大学计算机科学与技术博士后流动站从事师资博士后工作，合作导师为中国工程院院士刘韵洁教授。2018年7月至今，在银河集团9873.cσm从事教学与科研工作，是智慧无线通信网络技术研究所（司鹏搏教授任负责人）的核心成员。

教育简历

1. 2014年9月-2018年7月  北京工业大学  电子科学与技术  工学博士

2. 2011年9月-2014年7月  北京工业大学  电子与通信工程  工程硕士

3. 2007年9月-2011年7月  北京工业大学  电子信息工程   工学学士

工作履历

1. 2021年7月-至今     北京工业大学      银河集团9873.cσm      副教授

2. 2018年7月-2021年7月  北京工业大学  银河集团9873.cσm  讲师

学术兼职

1. 电气与电子工程师协会（IEEE）高级会员

2. 中国计算机学会（CCF）高级会员、网络与数据通信专委会委员、物联网专委会委员、区块链专委会委员

3. 中国电子学会会员

4. 中国通信学会会员

课程教学

本科生教学：

通信网络基础

通信系统与建模仿真

区块链技术

研究生教学：

研究生论文写作指导

科研项目

1. 国家自然科学基金青年项目，具有边缘缓存与计算特性的新型工业互联网关键方法研究，负责人，已结题

2. 中国博士后科学基金第64批面上项目（一等资助），移动边缘计算在工业互联网中的关键技术研究，负责人，已结题

3. 北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金重点项目子课题，面向城市轨道交通无线自组网的数据传输机制与系统资源调度研究，负责人，在研

4. 北京市教育委员会科技计划一般项目，工业互联网中数据可信与资源智能调度的协同优化，负责人，在研

5. 北京市博士后科研活动经费资助，工业互联网中资源协同调度最优算法研究，负责人，已结题

6. 企事业委托项目，电动汽车充电设施数据处理软件，负责人，在研

荣誉和获奖

1. 北京工业大学2022年就业创业工作先进个人

2. IEEE ICCC 2021最佳论文奖

3. 2021年北京工业大学立德树人优秀班主任

4. 2018年北京工业大学立德树人优秀班主任

5. 中国电子教育学会2018年度优秀博士学位论文提名奖

代表性研究成果

1. 面向工业智慧园区的计算资源智能动态调度研究

2. 车联网系统计算资源智能调度平台方案设计

3. 基于区块链的数据全生命周期管理系统方案设计

主要论文论著

[1] Xinyu Ye, Meng Li, Pengbo Si, Ruizhe Yang, Zhuwei Wang, and Yanhua Zhang, “Collaborative and Intelligent Resource Optimization for Computing and Caching in IoV with Blockchain and MEC Using A3C Approach”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 72, no. 2, pp. 1449-1463, Feb. 2023.

[2] Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si, Yanhua Zhang, and Yi Qian, “Intelligent Resource Optimization for Blockchain-Enabled IoT in 6G via Collective Reinforcement Learning”, IEEE Network, vol. 36, no. 6, pp. 175-182, Nov./Dec. 2022.

[3] Meng Li, Pan Pei, F. Richard Yu, Pengbo Si, Yu Li, Enchang Sun, and Yanhua Zhang, “Cloud-Edge Collaborative Resource Allocation for Blockchain-Enabled Internet of Things: A Collective Reinforcement Learning Approach”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 22, pp. 23115-23129, Nov. 2022.

[4] Le Yang, Meng Li, Pengbo Si, Ruizhe Yang, Enchang Sun, and Yanhua Zhang, “Energy-Efficient Resource Allocation for Blockchain-Enabled Industrial Internet of Things With Deep Reinforcement Learning”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 4, pp. 2318-2329, Feb. 2021.

[5] Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si, Ruizhe Yang, Zhuwei Wang, and Yanhua Zhang, “UAV-Assisted Data Transmission in Blockchain-Enabled M2M Communications with Mobile Edge Computing”, IEEE Network, vol. 34, no. 6, pp. 242-249, Nov./Dec. 2020.

[6] Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si, Wenjun Wu, and Yanhua Zhang, “Resource Optimization for Delay-Tolerant Data in Blockchain-Enabled IoT With Edge Computing: A Deep Reinforcement Learning Approach”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 10, pp. 9399-9412, Oct. 2020.

[7] Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si, and Yanhua Zhang, “Energy-efficient Machine-to-Machine (M2M) Communications in Virtualized Cellular Networks with Mobile Edge Computing (MEC)”, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 18, no. 7, pp. 1541-1555, Jul. 2019.

[8] Meng Li, Pengbo Si, and Yanhua Zhang, “Delay-Tolerant Data Traffic to Software-Defined Vehicular Networks with Mobile Edge Computing in Smart City”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 10, pp. 9073-9086, Oct. 2018.

[9] Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si, and Yanhua Zhang, “Green Machine-to-Machine Communications with Mobile Edge Computing and Wireless Network Virtualization”, IEEE Communications Magazine, vol. 56, no. 5, pp. 148-154, May 2018.

[10] Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si, Enchang Sun, Yanhua Zhang, and Haipeng Yao, “Random Access and Virtual Resource Allocation in Software-defined Cellular Networks with Machine-to-Machine (M2M) Communications”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 7, pp. 6399-6414, Jul. 2017.