一、个人简介
乔东平，博士，硕士生导师。长期从事制造企业信息化、数字化和智能化研究，完成多个大型制造企业信息化建设和咨询项目。近年来主持或参加科研项目10余项，其中参加国家级项目4项、主持省部级项目1项，厅级项目1项，主持企业横向项目5项；共发表（含录用）论文10余篇。
二、教育背景及工作履历
1996.09 － 2000.06 北京航空航天大学 材料成型与控制 工学学士学位
2000.09 － 2008.01 北京航空航天大学 机械制造及其自动化 工学博士学位
2008.03 - 2011.07 北京航空航天大学 航空宇航制造系 博士后
2011.07 - 2019.07 郑州轻工业大学 机械制造系
2015.09 - 2016.09 路易斯安娜州立大学 访问学者
2019.07 - 郑州轻工业大学 智能制造工程系
三、教授课程
《CAD/CAM技术》、《机械制造技术基础》等
四、研究领域
数字化设计与制造、企业信息化、工业工程等方向。
五、近年来主要承担项目
[1]基于产业链协同的数字化企业和公共技术服务平台关键技术研究及应用，国家科技支撑计划项目（No.2012BAF12B13），2012.1-2014.12，主要参加人
[2]集成MRPII/TOC/JIT的生产物流控制策略研究，2013年度河南省重点科技攻关项目（132102210426），2013.1-2014.12，主持
[3]“武汉某企业信息化规划”， “成都某企业信息化规划”， “内蒙古某企业信息化规划”， “太原某企业信息化规划”，企业横向，2012.1-2015.12，第一负责人
[4]“基于工业互联网的设备运行监控系统研究与开发” 企业横向，2018.1-2020.12，第一负责人
六、近年来主要荣誉
[1]面向服务的复杂产品模块设计关键技术与应用，河南省科技进步三等奖，2017。
[2]2019年西门子杯中国智能制造挑战赛国赛优秀指导教师。
[3]基于WEB的复杂产品可重构协同设计与制造服务平台，河南省科技进步二等奖， 2014。
七、近年来代表性论文
[1]乔东平; 裴杰; 文笑雨; 肖艳秋; 焦建强; 一种求解单机总加权延迟调度问题的改进蚁群算法, 中国机械工程, 2018, (22): 2703-2710. EI
[2]乔东平; 裴杰; 李浩; 文笑雨;改进蚁群算法求解TSP问题研究,机械设计与制造, 2019,(10): 144-149.
[3]乔东平; 裴杰; 肖艳秋; 周坤; 蚁群算法及其应用综述,软件导刊,2017,(12):217-221.
[4]文笑雨; 罗国富; 李浩; 肖艳秋; 乔东平;两阶段混合算法求解集成工艺规划与调度问题,中国机械工程,2018,(22): 2716-2724+2732. EI
[5]乔东平; 马军; 杨建军;多层混合规划和Agent在生产调度中的应用,机械科学与技术,2012,(08): 1334-1340.
[6]Research on Parallel Machine Scheduling Based on Genetic Neighborhood Hybrid Algorithm,2019 2nd International Seminar on Computation, Communication and Control (ISCCC 2019)，2019.5
[7]Review on the Improvement and Application of Ant Colony Algorithm,The 14th International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA 2019)，2019.11
[8]Qiao Dongping, Pei Jie, Xiao Yanqiu, Zhou Kun, Jiao Jianqiang. A General Overview on Ant Colony Algorithm and its Application[C]. 2017 International Conference on Computer Systems, Electronics and Control. 2017,pp1439-1443.
[9]Qiao dongping ，Gengjunxiao．Research on SysML-based modeling for production management system，Design and Manufacture in Mechanical Engineering．ISMAM， 2013，pp483-488. E
[10]Dongping Qiao,Xiaojun Liu ， Hao Li．Research on SysML-based modeling for production management system．Material Processing and Manufacturing III．AEMT ,2013，pp1868-1874. EI