Huỳnh Thị Thanh Bình

Phó Hiệu trưởng, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông
Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu hoá
Phó Giáo sư, Khoa Khoa học Máy tính

Tiến sỹ (Khoa học Máy tính, trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2011)
Thạc sỹ (Khoa học Máy tính, trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 1999)
Kỹ sư (Khoa học Máy tính, trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 1997)

Email: binhht@soict.hust.edu.vn
Web:  https://users.soict.hust.edu.vn/binhht/

• Trí tuệ nhân tạo
• Thuật toán và tối ưu

• Trí tuệ nhân tạo, Thuật toán và tối ưu, Trí tuệ tính toán, Tiến hóa đa nhiệm
• Tính toán tiến hóa giải các bài toán tối ưu trong hệ thống phân phối hàng hóa, hệ phân tán, bài toán bao phủ trong mạng cảm biến không dây, bài toán tối đa hóa thời gian sống của mạng cảm biến không dây, bài toán tối ưu lịch sạc trong mạng cảm biến có thể sạc không dây, lập lịch cho thiết bị bay không người lái.

1. Knowledge-based exchange for Path Planning Problems (funded by Office of Naval Research (ONR) Global (ONRG) and the U.S. Army Combat Capabilities Development Command Indo-Pacific (DEVCOM Indo-Pacific) , 2023-2025).
2. Transfer Learning for Combinatorial Optimization problems (funded by Vingroup Innovation Foundation, 2022-2024)
3. A Fine-grained AI-based Mobile Air Quality Monitoring and Forecasting System (funded by Vingroup Innovation Foundation, 2020-2022)
4. Towards energy unlimited IoT networks by nature-inspired algorithms (funded by National Foundation of Science and Technology – NAFOSTED, 2020-2022)
5. Multitasking Evolutionary Algorithms for Optimizing Artificial Neural Network and Graph-Based Models (funded by U.S Army Research Lab and US Army International Research Center – Asia Pacific, 2019-2022)
6. Developing metaheuristic techniques for solving optimization problems in distributed and software systems (funded by National Foundation of Science and Technology – NAFOSTED, Vietnam-Germany bilateral: 2017-2019).

PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình hiện là Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội. PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình là thành viên và là Phó Chủ tịch của Hội đồng khoa học ngành Khoa học thông tin và Máy tính, Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ Quốc gia – NAFOSTED (nhiệm kỳ 2019-2022, 2023-2024). Hướng nghiên cứu: Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo), Algorithms and Optimization (Thuật toán và tối ưu), Computational Intelligence (Trí tuệ tính toán), Memetic Computing, Evolutionary Multitasking (Tiến hóa đa nhiệm). PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình đã công bố hơn 130 bài báo trên các tạp chí, hội thảo quốc tế. PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình là thành viên Ban biên tập tạp chí Engineering Applications of Artificial Intelligence (2021-nay), IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (2022-nay); Editor Board of Journal of Computer Science and Cybernetics (2015-nay), Journal of Science and Technology (2021-nay). PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình đã tham gia phản biện nhiều hội thảo, tạp chí uy tín như Transactions on Evolutionary Computation, Swarm and Evolutionary Computation, Applied Soft Computing, Information Sciences, Memetic Computing, Congress on Evolutionary Computation (CEC), The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO)…

PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình là thành viên của Thành viên Hiệp hội Trí tuệ tính toán – WCI, IEEE (2017 – 2021); Trưởng Hiệp hội Trí tuệ tính toán Việt Nam (IEEE Computational Intelligence Society Vietnam Chapter); thành viên của Ban điều hành Hiệp hội Điện Điện tử Châu Á Thái Bình Dương – IEEE Asia Pacific Executive Committee (2019, 2020): Trưởng Ban hoạt động sinh viên của IEEE Asia Pacific – IEEE Asia Pacific Student Activities Committee Chair (2019, 2020); Thành viên Ban quản lý chất lượng hội thảo của IEEE Asia Pacific – IEEE Asia Pacific Conference & Technical Seminar Committee (2019, 2020).

1. Huynh Thi Thanh Binh, Le Van Cuong, Ta Bao Thang, Nguyen Hoang Long, “Ensemble Multifactorial Evolution with Biased Skill-Factor Inheritance for Many-task Optimization”, Transactions on Evolutionary Computation, DOI: 10.1109/TEVC.2022.3227120.
2. Tran Hai Long, Doan Cao Thanh Long, Luong Ngoc Hoang, Huynh Thi Thanh Binh, “A Two-Stage Multi-Objective Evolutionary Reinforcement Learning Framework for Continuous Robot Control”, The 2023 Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO), accepted as Full paper.
3. Ta Bao Thang, Nguyen Binh Long, Ngo Viet Hoang, Huynh Thi Thanh Binh, Adaptive Knowledge Transfer in Multifactorial Evolutionary Algorithm for the Clustered Minimum Routing Cost Problem, Applied Soft Computing,107253, 2021 (Q1, IF: 6.7).
4. Huynh Thi Thanh Binh, Ta Bao Thang, Nguyen Duc Thai, Pham Dinh Thanh, A bi-level encoding scheme for the clustered shortest-path tree problem in multifactorial optimization, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 104187, 2021 (Q1, IF: 6.2).
5. Nguyen Thi Tam, Tran Huy Hung, Huynh Thi Thanh Binh, Le Trong Vinh, A decomposition-based multi-objective optimization approach for balancing the energy consumption of wireless sensor networks,  Applied Soft Computing, 107365, 2021, (Q1, IF: 6.7).
6. Huynh Thi Thanh Binh, Pham Dinh Thanh, Ta Bao Thang, New Approach to Solving The Clustered Shortest-Path Tree Problem Based on Reducing The Search Space of Evolutionary Algorithm, Knowledge-Based Systems, Volume 180, September 2019, pp. 12-25. (Q1, IF: 8.0).
7. Nguyen Thi Tam, Huynh Thi Thanh Binh, Vi Thanh Dat, Phan Ngoc Lan, Le Trong Vinh, Towards optimal wireless sensor network lifetime in three dimensional terrains using relay placement metaheuristics, Knowledge Based Systems, 2020 (Q1, IF: 8.0).
8. Phan Thi Hong Hanh, Pham Dinh Thanh, Binh Huynh Thi Thanh, Evolutionary Algorithm and Multifactorial Evolutionary Algorithm on Clustered Shortest-Path Tree problem, Information Sciences, pp.280-304, 2021. (Q1, IF: 6.79).
9. Pham Dinh Thanh, Huynh Thi Thanh Binh, Multifactorial Evolutionary Algorithm for Solving Clustered Tree Problems: Competition among Cayley Codes, Memetic computing, pp.185-217, 2020 (Q1, IF: 5.9).
10. Huynh Thi Thanh Binh, Pham Dinh Thanh, Tran Ba Trung, Le Cong Thanh, Le Minh Hai Phong, Ananthram Swami, Bui Thu Lam, A Multifactorial Optimization Paradigm for Linkage Tree Genetic Algorithm, Information Sciences, pp. 325-344, 2020 (Q1, IF: 6.79).

• Giải Nhất tại cuộc thi Tiến hóa đa nhiệm, Tối ưu đa nhiệm đơn mục tiêu, Đại Hội nghị Trí tuệ tính toán toàn cầu của Hiệp hội kỹ thuật Điện Điện tử năm 2022 (First prize, Multi-task single-objective optimization (MTSOO), Competition on Evolutionary Multi-task Optimization, 2022 IEEE World Congress on Computational Inteligence (2022).
• Giải Nhất tại cuộc thi Tiến hóa đa nhiệm, Tối ưu đa nhiệm đơn mục tiêu, Hội nghị Tính toán tiến hóa của Hiệp hội kỹ thuật Điện Điện tử năm 2021(First prize, Competition on Evolutionary Multi-task Optimization, Multi-task Single-objective Optimization (MTSOO), 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2021)).
• Giải Nhì tại cuộc thi Tiến hóa đa nhiệm, Tối ưu đa nhiệm đơn mục tiêu, Đại Hội nghị Trí tuệ tính toán toàn cầu của Hiệp hội kỹ thuật Điện Điện tử năm 2020 (Runner-up prize, Competition on Evolutionary Multi-task Optimization, Multi-task Single-objective Optimization (MTSOO), 2020 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2020)).
• Giải Ba tại cuộc thi Định tuyến cho xe điện, Hội nghị Trí tuệ tính toán toàn cầu của Hiệp hội kỹ thuật Điện Điện tử năm 2020 (Third prize, Competition on Electric Vehicle Routing Problem, 2020 IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2020)).
• Khen thưởng của Đại học Bách khoa Hà Nội cho Giảng viên có công trình công bố có ảnh hưởng năm 2020.
• Nhà giáo tiêu biểu của Bộ Giáo dục và Đào tạo năm 2020.
• Giải Nhất tại cuộc thi Tiến hóa đa nhiệm, Tối ưu đa nhiệm đơn mục tiêu, Hội nghị Trí tuệ tính toán toàn cầu của Hiệp hội kỹ thuật Điện Điện tử năm 2018 (First prize in the 2018 IEEE World Congress on Computational Intelligence, Evolutionary Multi-task Optimization Competition, Multi-task Single Objective Optimization).
• Bài báo tốt nhất tại Hội thảo 2015 IEEE R10 Humanitarian Technology
• Bài báo trình bày tốt nhất Hội thảo 2015 IEEE R10 Humanitarian Technology

• IT3020, Toán rời rạc
• IT4141, Tính toán tiến hóa