2018/01-2019.01, 皇家墨尔本理工大学，工学院，联合培养博士；

2016/03-2019.06, 东南大学，自动化学院，博士；

2013/09-2016/03, 东南大学，数学学院，硕士；

2009/09-2013/06, 东南大学，软件学院，本科。

• IEEE Senior Member

• 中国自动化学会高级会员

• 中国指挥与控制学会高级会员

• 中国指挥与控制学会(CICC)青工委委员

• CICC集群智能与协同控制专委会和网络科学与工程专委会委员

复杂网络，网络安全控制和分布式优化，隐私保护，强化学习，智能电网/交通。

时欣利，副教授，硕导/博导，主要从事多智能体分布式优化、网络安全控制、联邦学习、强化学习、智能电网等方向的研究工作，发表SCI期刊论文30余篇 (17篇IEEE 汇刊)，其中以第一或通信作者在Automatica,IEEE TAC,IEEE TCyber,IEEE TII,IEEE TNNLS,IEEE TNSE等国际权威期刊上发表论文18篇，授权/受理专利10余项, 担任多个国际SCI期刊审稿人，获得东南大学首批“至善特岗专项”项目和“小米青年学者”资助，主持2项国家级项目，1项江苏省项目，参与项目包括科技部重点研发项目2项，国家自然科学基金重点1项、面上项目5项等。

欢迎对网络科学、机器学习和信息-物理系统安全感兴趣的研究生提前邮件联系！

7. 沥青路面结构设计推断系统与智能优化设计软件平台开发，科技部重点研发计划课题，在研，负责人；

6. 网络约束和通信受限下有限时间分布式优化算法及应用研究，国家自然科学基金青年项目，在研，负责人；

5. 网络受限环境下有限时间分布式优化及应用研究，江苏省自然科学基金青年项目， 在研，负责人；

4. 复杂网络分布式协同计算和优化算法研究，东南大学教师科研启动项目，在研，负责人；

3. 基于群体智能的分布式优化理论、方法及应用研究,国家自然科学基金重点项目, 在研，参与；

2. 具有切换有向通信拓扑的多自主体系统分布式控制与优化问题研究，国家自然科学基金面上项目, 在研，参与；

1. 多智能体最优合作调控及其在电力系统中应用，国家自然科学基金面上项目，结题，参与。

2020年东南大学优秀博士学位论文; 2020年江苏省优秀博士学位论文; 江苏省"双创博士" ; 东南大学青年教师授课竞赛二等奖(9/219)。

期刊论文：

[1]. Xinli Shi, Jinde Cao, Xinghuo Yu, and Guanghui Wen. Finite-time stability for network systems with discontinuous dynamics over signed digraphs. IEEE Transactions on Automatic Control, 65(11): 4874 - 4881, 2020. (控制领域Top 2顶级期刊)

[2]. Xinli Shi, Guanghui Wen, Jinde Cao, and Xinghuo Yu. Finite-time distributed average tracking for multi-agent optimization with bounded inputs. IEEE Transactions on Automatic Control, 68(8): 4948-4955, 2023. (控制领域Top 2顶级期刊)

[3]. Xinli Shi, Xinghuo Yu, Jinde Cao, and Guanghui Wen. Continuous distributed algorithms for solving linear equations in finite time. Automatica, 113, 2020.(控制领域Top 2顶级期刊)

[4]. Xinli Shi, Xiangping Xu, Jinde Cao, and Xinghuo Yu. Finite-Time convergent primal-dual gradient dynamics with applications to distributed optimization. IEEE Transactions on Cybernetics, 53(5): 3240-3252, 2023. 

[5]. Xinli Shi, Jinde Cao, and Wei Huang. Distributed parametric consensus optimization with an application to model predictive consensus problem. IEEE Transactions on Cybernetics, 48(7): 2024-2035, 2018.

[6]. Xinli Shi, Jinde Cao, Guanghui Wen, and Matjaž Perc. Finite-Time consensus of opinion dynamics and its applications to distributed optimization over digraph. IEEE Transactions on Cybernetics, 49(10): 3767 - 3779, 2019.

[7]. Xinli Shi, Guanghui Wen, Jinde Cao, and Xinghuo, Yu. Model predictive power dispatch and control with price-elastic load in Energy Internet. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(3): 1775-1787, 2019.

[8]. Xinli Shi, Jinde Cao, Guanghui Wen, and Xinghuo Yu. Finite-Time stability for network systems with nonlinear protocols over signed digraphs. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 7(3): 1557-1569, 2020.

[9]. X. Shi, X. Xu, G. Wen, and, J. Cao. Fixed-time gradient flows for solving constrained optimization: A unified approach. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, doi: 10.1109/JAS.2023.124089, 2023. 

[10]. X. Shi, G. Wen and X. Yu. Finite-time convergent algorithms for time-varying distributed optimization. IEEE Control Systems Letters, vol. 7, pp. 3223-3228, 2023.

[11]. L. Guo, X. Shi*, J. Cao*, and Z. Wang. Exponential convergence of primal–dual dynamics under general conditions and its application to distributed optimization. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, doi: 10.1109/TNNLS.2022.3208086.

[12]. L. Guo, X. Shi, S. Yang and J. Cao. DISA: A Dual Inexact Splitting Algorithm for Distributed Convex Composite Optimization. IEEE Transactions on Automatic Control, doi: 10.1109/TAC.2023.3301289. (Full Paper)

[13]. L. Guo, X. Shi, J. Cao, and Z. Wang. Decentralized inexact proximal gradient method with network-independent stepsizes for convex composite optimization. IEEE Transactions on Signal Processing, 71: 786-801, 2023.

[14]. Y. Zhou, X. Shi*, L. Guo, G. Wen, and J. Cao. A proximal ADMM-based distributed optimal energy management approach for smart grid with stochastic wind power. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, doi: 10.1109/TCSI.2023.3332109, 2023. 

[15]. T. Zhu, X. Shi*, X. Xu, and J. Cao. An accelerated end-to-end method for solving routing problems. Neural Networks, 164: 535-545, 2023.

专利：

1. 温广辉，时欣利，谢雯，曹进德，一种平滑微网联络线功率的储能前瞻分布式控制方法，授权，CN107069776A，2019.12.24；

2. 温广辉，时欣利，虞文武，谢雯，一种智能电网自适应经济调度分配方法，授权，CN107092991A，2017.08.25；