本科生课程：数据库应用基础，系统工程

研究生课程：智能算法，定量分析：模型与方法

社会/学术兼职： 

国际期刊《Expert Systems with Applications》副主编

中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会常务委员、副秘书长

中国运筹学会排序分会理事

中国物流学会理事

中国机械工程学会高级会员

中国机械工程学会环境保护与绿色制造技术分会委员 

教育经历：

1996.09-2000.07西北工业大学飞行器制造工程系机械电子工程专业本科，获学士学位

2000.09-2003.07西北工业大学机电学院机械电子工程专业硕士，获工学硕士学位

2002.09-2006.09西北工业大学机电学院机械电子工程专业博士，获工学博士学位

工作经历：

2006.09-2012.06美加墨世界杯官网物流工程系，讲师

2012.07-2020.06美加墨世界杯官网物流工程系，副教授，硕士生导师

2014.06-2015.06英国伯明翰大学计算机学院，访问学者

2020.07-至今，美加墨世界杯官网物流工程系，教授

2022.06-至今，美加墨世界杯官网物流工程系，博士生导师

代表性论文论著

[1]Xiuli Wu, Ziqi Chen. A hybrid genetic and variable neighborhood search algorithm for the hybrid flow-shop scheduling problem in pyrotechnic manufacturing industry with batch processing machines and lot-streaming. Swarm and Evolutionary Computation.2026,100: 102234

[2]Hao Zhou, Xiuli Wu.Feature-based neural network optimization framework for flexible job shop scheduling. Expert Systems with Applications.2026,301: 130548

[3]Xingyu Zhang, Xiuli Wu. Collaborative scheduling for heterogeneous robots with simultaneous pickup and delivery tasks in order-picking systems. Expert Systems with Applications, 2026, 297,129457

[4]Xiuli Wu, Yang Zhao. A balance-oriented iterative greedy algorithm for the distributed heterogeneous hybrid flow-shop scheduling problem with blocking constraints. Swarm and Evolutionary Computation. 2025,96(7)：102015

[5]Xingyu Zhang and Xiuli Wu .Multi-Objective Variable Neighborhood Search Algorithm to Optimize the Multi-Product U-Shaped Disassembly Line Balancing Problem with a Fixed Number of Stations. Complex System Modeling and Simulation.2025,5(4):354-369

[6]Yuan Kuang, Xiuli Wu, Ziqi Chen, Wence Li. A two-stage cross-neighborhood search algorithm bridging different solution representation spaces for solving the hybrid flow shop scheduling problem[J]. Swarm and Evolutionary Computation. 2024.84(2):101455

[7]Xiuli Wu, Zirun Xie .Improved MOEA/D with local search for solving multi-stage distributed reentrant hybrid flow shop scheduling problem[J]. Expert Systems with Applications, 2023. 120893 

[8]Xiuli Wu, Xiaoyan Yan, Ling Wang. Optimizing job release and scheduling jointly in a reentrant hybrid flow shop [J]. Expert Systems with Applications, 2022, 209:118278

[9]Xiuli Wu, Zheng Cao. An improved multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition for solving re-entrant hybrid flow shop scheduling problem with batch processing machines[J]. Computers & Industrial Engineering, 2022, 108236

[10]Xiaoyan Yan, Xiuli Wu, IMOEA/D to optimize job release problem for a reentrant hybrid flow shop[J] . Computers & Industrial Engineering, 2022, 163:107800

[11]WU Xiuli, PENG Junjian, XIE Zirun, ZHAO Ning, WU Shaomin. An Improved Multi-objective Optimization Algorithm for Solving Flexible Job Shop Scheduling Problem with Variable Batches[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics.2021, 32(2): 272-285

[12]Xiuli Wu, Jing Li. Two layered approaches integrating harmony search with genetic algorithm for the integrated process planning and scheduling problem[J]. Computers & Industrial Engineering.2021. 155:107194

[13]Xiuli Wu, Qi Yuan, Ling Wang. Multi-objective Differential Evolution Algorithm for Solving Robotic Cell Scheduling Problem with Batch-processing Machines [J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2021, 18(2):757-775

[14]Xiuli Wu, Xianli Shen, Ning Zhao. An improved discrete pigeon-inspired optimization algorithm for flexible job shop scheduling problem [J]. International Journal of Bio-Inspired Computation, 2020. 16(3)：181-194 

[15]Xiuli Wu, Xianli Shen, Congbo Li. The flexible job-shop scheduling problem considering deterioration effect and energy consumption simultaneously[J]. Computers & Industrial Engineering, 2019, 135:1004-1024

[16]Xiuli Wu，Xiajing Liu. A Differential Evolution Algorithm for Solving a Distributed Assembly Flexible Job Shop Scheduling Problem [J]. Memetic Computing. 2019,11(4):335-355

[17]Xiuli Wu，Yangjun Sun. A green scheduling algorithm for flexible job shop with energy-saving measures [J]. Journal of Cleaner Production. 2018,172:3249-3264 

[18]Xiuli Wu，Shaomin Wu. An elitist quantum-inspired evolutionary algorithm for the flexible job-shop scheduling problem[J]. Journal of Intelligent Manufacturing. 2017,28(6): 1441–1457

[19]吴秀丽;李雨馨.带批处理机的可重入混合流水车间主动-反应式动态调度方法[J].计算机集成制造系统,2025,31(7): 2466 - 2481

[20]吴秀丽,李雨馨,匡源,等.改进迭代贪婪算法求解可重入流水车间调度问题[J].计算机集成制造系统,2024,30(07):2364-2380.

[21]吴秀丽，张兴宇. 工位数固定的U型拆卸线部分拆卸平衡问题.控制理论与应用.2024（录用）

[22]吴秀丽，马隆洲，向东，唐英. 退役机电产品全生命周期信息统一数据建模技术研究.机械工程学报, 2023, 59 (07) :52-67

[23]吴秀丽,闫晓燕.基于改进Q学习的可重入混合流水车间绿色动态调度[J].机械工程学报,2023,59(13):246-259

[24]吴秀丽,曹铮.带连续式批处理机的可重入混合流水车间调度[J].计算机集成制造系统,2022,28(11):3365-3378

[25]吴秀丽,张雅琦. 学习型混合差分进化算法优化月台调度问题[J].计算机集成制造系统,2022,28(11):3464-3478

[26]吴秀丽，孙琳. 智能制造系统基于数据驱动的车间实时调度[J].控制与决策，2020，35（3）：523-535

[27]吴秀丽, 袁琦. 差分进化算法求解带批处理机的机器人制造单元调度问题[J]. 控制与决策，2020，35（1）：83-90

[28]吴秀丽, 刘夏晶. 差分进化算法求解分布式柔性作业车间调度问题[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(10):2539-2558.

[29]吴秀丽, 张志强, 赵宁, 李俊青. 超启发式文化基因算法优化生产与预维修集成调度问题[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(08):1885-1896.

[30]吴秀丽. 智慧仓内的智能算法应用现状综述[J]. 物流技术与应用, 2019,24(08):118-123.

[31]吴秀丽,崔琪. 基于NSGA-II的柔性流水车间低碳调度问题[J].计算机集成制造系统, 2018, 24(11):2792-2807.

[32]吴秀丽,孙阳君.机器多转速的柔性作业车间绿色调度问题[J].计算机集成制造系统, 2018, 24(04): 862-875.

[33]吴秀丽, 张志强, 李俊青. 求解离散调度问题的双机制头脑风暴优化算法[J]. 控制与决策, 2017，32(09):1583-1590.

[34]崔琪, 吴秀丽, 余建军. 变邻域改进遗传算法求解混合流水车间调度问题[J].计算机集成制造系统, 2017,23(09):1917-1927.

[35]吴秀丽,张志强,杜彦华,闫瑾.改进细菌觅食算法求解柔性作业车间调度问题[J].计算机集成制造系统, 2015, 21(05):1262-1270.

出版著作

[1]吴秀丽, 杜彦华,丁文英,冯爱兰.数据库技术与应用-SQL Server 2016. 北京:清华大学出版社, 2010

[2]吴秀丽,丁文英,冯爱兰,杜彦华.数据库技术与应用-SQL Server 2008. 北京:清华大学出版社, 2010

[3]杜彦华, 吴秀丽. 物流管理信息系统. 北京:北京大学出版社, 2010

[4]孙树栋 主编, 杨宏安 副主编, 吴秀丽 参编. 生产运作与管理. 北京: 科学出版社,2010

科研业绩

[1]国家自然科学基金项目“带批处理机的可重入混合流水车间智能调度与控制研究”，主持，2022-2025

[2]国家重点研发计划“退役机电产品逆向物流技术及其跨组织信息集成服务平台”，项目骨干，2020-2023

[3]国家自然科学基金项目“服务型制造系统维修与生产计划协同调度机制研究”，主持，2014-2016

[4]中央高校基本业务经费项目（FRF-TP-14-031A2）“服务型制造企业生产调度优化研究”，主持，2014-2015

[5]中央高校基本业务经费项目（FRF-TP-12-064A）“柔性作业车间调度研究”，主持，2012-2013

[6]国家自然科学基金 “云计算环境下时序感知服务流程的动态适配与运行保障研究”，参与，2015-2018

[7]国家自然科学基金项目“企业协同中服务流程的适配分析、动态验证和性能评价研究”，参与，2011-2013

成果与荣誉

（1）学术成果：

[1]离散行业智能工厂数字化平台核心技术推广应用, 中国商业联合会, 科技进步一等奖

[2]离散企业智能制造数字化平台核心技术与研究, 中国物流采购联合会, 科技进步一等奖

[3]基于工厂物流的制造业生产过程智能管控技术的研究及应用, 中国物流与采购联合会,科技进步二等奖

[4]可重构制造单元管理可知系统.陕西省人民政府，科学技术奖二等奖

[5]论文：Wu Xiuli，Sun Yangjun. A green scheduling algorithm for flexible job shop with energy-saving measures [J]. Journal of Cleaner Production. 2018,172:3249-3264入选2019年ESI高被引论文

[6]论文：吴秀丽,闫晓燕.基于改进Q学习的可重入混合流水车间绿色动态调度. 机械工程学报, 2023年第13期，获《机械工程学报》期刊2025“第九届高影响力论文”

[7]论文：吴秀丽,李雨馨,匡源,等.改进迭代贪婪算法求解可重入流水车间调度问题.计算机集成制造系统, 2024年第7期，获《计算机集成制造系统》期刊“2024年优秀论文”

[8]论文：吴秀丽 孙琳.智能制造系统基于数据驱动的车间实时调度.控制与决策,2020年第3期，获《控制与决策》期刊“2021年度（学术热点）最佳论文”

[9]论文：崔琪，吴秀丽，余建军.变邻域改进遗传算法求解混合流水车间调度问题,计算机集成制造系统，2017年09期, 入选中国知网《学术精要数据库》2011~2022年各学科影响力前1%的高影响力论文：高 PCSl 论文、高被引论文、高下载论文

[10]论文：吴秀丽，孙阳君.机器多转速的柔性作业车间绿色调度问题，计算机集成制造系统，2018年04期论文,入选中国知网《学术精要数据库》2011~2022年各学科影响力前1%的高影响力论文：高 PCSl 论文、高被引论文

[11]论文：吴秀丽,张志强,杜彦华,间瑾.改进细菌觅食算法求解柔性作业车间调度问题,计算机集成制造系统，2015年05期, 入选中国知网《学术精要数据库》2011~2022年各学科影响力前1%的高影响力论文：高 PCSl 论文、高被引论文

（2）教学奖励：

[1]2025年主讲课程“数据库应用基础”获美加墨世界杯官网“优质课程”荣誉称号

[2]2025年获得“我爱我师-我心目中最优秀的老师（专业课）”称号

[3]2024年获得“我爱我师-我心目中最优秀的老师（专业课）”称号

[4]2024年获得美加墨世界杯官网“优秀全程导师”称号

[5]2024年指导员工参加“第八届全国老员工物流设计大赛”获二等奖，并获“优秀指导教师”奖

[6]2023年主讲课程“系统工程”获美加墨世界杯官网“优质课程”荣誉称号

[7]2023年获得美加墨世界杯官网“优秀全程导师”称号

[8]2022年获得美加墨世界杯官网“优秀硕士学位论文指导教师”称号

[9]2022年获得第二届“新工科”本科生毕业设计大赛（暨第十六届“广数杯”本科生毕业设计大赛）优秀指导教师称号

[10]2020年获得美加墨世界杯官网“优秀硕士学位论文指导教师”称号

[11]2019年获得北京市“优秀本科毕业设计（论文）指导教师”称号

[12]2019年获得美加墨世界杯官网“教材出版奖”

[13]2018年获得“我爱我师-我心目中最优秀的老师（专业课）”称号

[14]2017年指导员工参加“第五届首都高校老员工物流设计大赛”获二等奖，并获“优秀指导教师”奖

[15]2013年主讲课程“数据库应用基础”获“免检课堂”荣誉称号

[16]2011年指导员工参加“第三届全国老员工物流设计大赛”获一等奖，并获“优秀指导教师”奖

[17]2009年指导员工参加“首届首都高校老员工物流设计大赛”获一等奖，并获“优秀指导教师”奖

[18]2011年参加美加墨世界杯官网“青年教师课堂教学评比”获二等奖

[19]2011年主讲课程“系统工程”获“免检课堂”荣誉称号

[20]2011年参加美加墨世界杯官方网站“青年教师基本功比赛 ”获一等奖

[21]2011年获美加墨世界杯官方网站“优秀本科班导师”荣誉称号

[22]2009年获得“我爱我师-我心目中最优秀的老师（专业课）”称号

[23]2009年参加美加墨世界杯官方网站“青年教师基本功比赛 ”获二等奖

兼任评审专家如下：

TYCB、CAIE、ASOC、SEC、ESWA、JCP、IJPR、MC、IJBIC、自动化学报、控制与决策、计算机集成制造系统、中国机械工程、系统工程理论与实践、控制理论与应用、华中科技大学学报、重庆大学学报、工业工程等学术期刊审稿专家；国家自然科学基金、中国博士后基金、教育部学术论文评估中心评审专家。

欢迎有良好数学基础和编程能力的员工加入智能调度与优化课题组。