教育经历
2017年10月-2020年09月：名古屋大学大学，环境学研究科，博士；
2013年09月-2015年07月：山东大学，土建与水利学院，硕士；
2009年09月-2013年07月：哈尔滨工业大学，汽车工程学院，学士。
工作经历
2025年04月-至今 ：同济大学，交通学院，副教授；
2024年07月-2025年04月：同济大学交通学院，特聘研究员；
2022年07月-2025年04月：同济大学交通运输工程学院，特聘研究员；
2020年10月-2022年04月：名古屋大学大学院环境学研究科，博士后研究员；
研究成果
1.国家自然科学基金委员会-面上项目“面向区域实时信号控制的数字孪生精准推演和快速寻优方法研究”，2026年1月~2029年12月，主持；
2.国家重点研发计划子课题“自主式交通系统计算平台集成与示范验证”，2024年1月~2026年11月，主持；
3.国家重点研发计划-战略性科技合作项目“人工智能和数字孪生混合驱动的交通信号控制评估-诊断-优化关键技术”，2024年1月~2025年12月，参与；
4.国家自然科学基金委员会-青年科学基金项目“面向分布式干线协调信号控制的多智能体博弈机制与自适应优化方法研究”，2024年1月~2026年12月，主持；
5.国家重点研发计划子课题“自主式交通系统互操作技术”，2023年1月~2025年12月，主持
担任IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Accident Analysis & Prevention、Transportmetrica A: transport science等10余个国际期刊、会议的审稿人。
获奖情况
1.教育部海外优秀博士后引进计划
2.世界交通学会（WCTRS）上最佳论文奖（三年一次、一次五个名额），2023
3.上海市领军人才计划（海外），2022.
4.世界交通学会（WCTRS）上最佳论文奖（三年一次、一次五个名额），2019
5.中国政府奖学金，2018.10-2020.10.
发表刊物
发表SCI/SSCI论文20余篇，近年代表性论文如下（*表示通讯作者）：
1.Xiong, Y.,Zhu, H.*, Xie, C., Tang, K., Sun, F., & Feng, J. (2026). Deep reinforcement learning for hybrid traffic control: Coordinating AI and fixed-time signal controllers in urban networks.Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 152(7), 04026036.
2.Zhu, H., Feng, J., Huang, Z., Zang, D., & Tang, K. (2026). Movement-wise delay distribution estimation at signalized intersections using mixture density networks and connected vehicle trajectories.Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 152(4), 04026007
3.Zhu, H., Xie, X., Tang, K., Feng, J., & Rao, W. (2026). A novel distributed parallel simulation method with dynamic partitioning using KLeiden-based community detection.Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 207, 104625.
4.Tan, C., Luo, L., Yang, K.,Zhu, H., & Tang, K. (2025). Leveraging trajectory continuity to enhance real-time traffic signal control with limited connected vehicle provision.IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine.
5.Zhu, H.*, Sun, F., Tang, K., Qin, G., & Chung, E. (2025). Lane level traffic flow prediction in urban networks with missing data—a time accessibility based multi-task learning framework.Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 180, 105343.
6.Luo, L., Tan, C., Tang, K., &Zhu, H.(2025). A distributed model predictive approach for network traffic signal control using multi-objective dynamic programming.Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 40(24), 3953–3978.
7.Tan, C., Ding, Y., Yang, K.,Zhu, H., & Tang, K. (2025). Connected vehicle data-driven robust optimization for traffic signal timing: Modeling traffic flow variability and errors.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26, 21635–21650.
8.Tan, C., Yao, J.,Zhu, H.*, & Tang, K. (2025). Robust Estimation of Traffic Arrival Rates at Signalized Intersections With Sparse Internet of Vehicles.IEEE Internet of Things Journal.
9.Tang, K., Zhang, Q., Cao, Y., Liu, J., Xiang, J., &Zhu, H.* (2025). A novel AVI sensor location model for individual vehicle path reconstruction on urban road networks.Transportation Research Part C: Emerging Technologies,174, 105103.
10.Tang, K., Liu, J., Cao, Y., Yao, J., &Zhu, H.* (2025). Enhancing Path Flow Estimation on Signalized Arterials with a Hybrid Model: Integrating Sparse Vehicle Data and Automatic Vehicle Identification under Low Coverage.Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems,151(4), 04025010.
11.Tang, Z., Wang, R., Chung, E., Gu, W., &Zhu, H.(2025). An adversarial diverse deep ensemble approach for surrogate‐based traffic signal optimization.Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering,40(5), 632-657.
12.Zhu, H., Feng, J., Sun, F., Tang, K., Zang, D., & Kang, Q. (2025). Sharing control knowledge among heterogeneous intersections: a distributed arterial traffic signal coordination method using multi-agent reinforcement learning.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
13.Cui, Z., Zang, D.,Zhu, H., & Tang, K. (2024). Predictive and multigranularity resilience assessment of urban transportation based on neural controlled differential equation.IEEE Transactions on Reliability.
14.Cui, Z., Zang, D.,Zhu, H., & Tang, K. (2024). Predictive and multigranularity resilience assessment of urban transportation based on neural controlled differential equation.IEEE Transactions on Reliability.
15.Zhu, H., Sun, F., Tang, K., Han, T., & Xiang, J. (2024). A coordination graph based framework for network traffic signal control.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,25(10), 14298-14312.
16.Wu. H., Luo, L, Tang, K., &Zhu, H.*(2024). Stochastic queue profile estimation using license plate recognition data.Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,643, 129790.
17. Tang, Z.,Zhu, H.*, Zhang, X., Iryo-Asano, M., & Nakamura, H. (2022). A novel hierarchical cooperative merging control model of connected and automated vehicles featuring flexible merging positions in system optimization. Transportation research part C: emerging technologies, 138, 103650.
开设课程
数据结构与算法（CTE471801）、智能交通与自动驾驶（IAS841301）、交通信息全过程课程设计（CTE460401）、智能交通运输系统（英语）（CTE251001）