面向信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）中的复杂运行与智能决策问题，致力于人工智能与优化理论方法的交叉融合研究。重点围绕状态感知及其不确定性量化、随机/鲁棒优化决策、基于强化学习的自适应控制等关键问题，构建贯通“数据-模型-预测-优化-控制”的一体化方法框架。

强调数据驱动与机理建模相结合、学习方法与优化算法相协同、虚拟仿真与物理系统相映射，服务于制造、物流、网联汽车等复杂系统的高效、鲁棒与智能化运行。