基本介绍

   海南大学计算机科学与技术学院副研究员，2024年10月毕业于加拿大戴尔豪斯大学（Dalhousie University），获计算机科学博士学位。主要从事边缘智能、强化学习与分布式协同计算研究，聚焦复杂动态环境下的预测性决策、安全可信智能与多智能体协同，重点探索世界模型、安全强化学习及联邦学习等前沿技术在无人机边缘计算、可穿戴智慧医疗等场景中的应用，致力于提升智能系统的实时性、可靠性与自主决策能力。在IEEE Transactions on Network Science and Engineering、IEEE Transactions on Industrial Informatics、ACM Transactions on Sensor Networks等IEEE汇刊及IEEE ICC、GLOBECOM等IEEE旗舰会议发表论文十余篇。主持海南省自然科学基金面上项目。担任IEEE ICC（2025、2027）、IEEE GLOBECOM（2024-2026）、FCN（2025-2026）及 PST（2025）等国际学术会议的技术程序委员会委员。曾获评2024年度IEEE Transactions on Mobile Computing和IEEE Transactions on Network Science and Engineering优秀审稿人。

个人科研主页：https://nicehuanghui.github.io/en/

代表性论文

1.Hui Huang, Qiang Ye, Yitong Zhou. Real-Time Task Offloading with Task-Level Multi-Agent Transformer in Heterogeneous Multi-access Edge Computing. IEEE Transactions on Cloud Computing, 2026 (Accepted).

2.Yitong Zhou, Qiang Ye, Hui Huang. Multi-Agent Transformer-Based Workload Allocation and Worker Selection in Distributed Coded Machine Learning. IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 12: 1368-1381, 2026.

3.Hui Huang, Qiang Ye, Yitong Zhou. Safety-Critical Offloading with Constrained Reinforcement Learning for Multi-access Edge Computing. ACM Transactions on Sensor Networks, 21(2): 1-37, 2025.

4.Yitong Zhou, Qiang Ye, Hui Huang. DAS: A DRL-Based Scheme for Workload Allocation and Worker Selection in Distributed Coded Machine Learning. IEEE Internet of Things Journal, 11(15): 26076-26090, 2024.

5.Hui Huang, Qiang Ye, Yitong Zhou. 6G-Empowered Offloading for Realtime Applications in Multi-Access Edge Computing. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 10(3): 1311-1325, 2023.

6.Hui Huang, Qiang Ye, Yitong Zhou. Deadline-Aware Task Offloading With Partially-Observable Deep Reinforcement Learning for Multi-Access Edge Computing. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 9(6): 3870-3885, 2022.

7.Hui Huang, Man Lin, Laurence T. Yang, Qingchen Zhang. Autonomous Power Management With Double-Q Reinforcement Learning Method. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(3): 1938-1946, 2020.

科研团队招生介绍

欢迎对边缘智能、移动边缘计算、深度强化学习、多智能体协同及联邦学习感兴趣，并希望探索其在智慧医疗、可穿戴物联网及无人机边缘计算等领域应用的本科生和研究生加入团队。本科生可通过科研训练或毕业设计参与课题研究，研究生可围绕相关前沿问题开展深入的学术探索，共同开展创新性研究。

我们期待你热爱科研、保持好奇、具有内在驱动力，能够主动学习科研所需的知识与技能，善于发现问题、独立思考，敢于质疑已有结论与学术权威，并以严谨求实的态度探索答案。

希望你面对困难时保持韧性，诚实守信，乐于交流与合作。已有科研经历并非必要条件，更重要的是对科研的热情和持续探索的意愿。有意加入团队的同学，可通过电子邮件联系，简要介绍自己的学习背景、研究兴趣及相关经历。

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