姚香娟，女，漢族，1975年生，中國共産黨員，博士，中國礦業大學伟德bv教授，博士生導師。主要從事進化測試、運籌優化領域的相關研究。“統計學”省一流專業負責人，《概率論與數理統計》國家一流課程負責人。
一、 教學：
任教課程：
承擔本科《概率論與數理統計》、《線性代數》、《運籌學》、《圖論及其應用》，碩士《智能優化與應用》《運籌學》、《組合矩陣論》等課程的教學工作。
主持教改項目：
1. 大學公共基礎數學課實踐教學實施路徑研究與探索，江蘇省高校“高質量公共課教學改革研究”專項課題，2022.09-2023.08，項目主持人；
2. 運籌學立體化教學平台建設，江蘇省教改項目，2014.5-2016.5，項目主持人；
3. 面向創新人才培養的數學公共基礎課教學模式改革與資源建設，校重點教改項目，2021.9-2024.9，項目主持人；
4. 《概率論與數理統計》，校“動力中國·課程思政”教學研究示範項目，2019-2020，項目主持人；
5. 運籌學數字化教學資源體系建設，校教改項目，2012.9-2014.6，項目主持人.
教學獲獎情況：
1. 概率論與數理統計，國家一流本科課程（線下課程），排名第一，2023；
2. 江蘇省高校教師教學創新大賽二等獎，排名第一，2022；
3. 概率論與數理統計教學團隊，江蘇省高校教師教學創新大賽優秀基礎教學組織，課程負責人，2022；
4. 概率論與數理統計，江蘇省一流本科課程（線下課程），排名第一，2021；
5. 江蘇省“青藍工程”優秀教學團隊，排名第五，2020；
6. 概率論與數理統計，校課程思政師範課程，排名第一，2022；
7. 江蘇省高校教師教學創新大賽校内選拔一等獎，排名第一，2022；
8. 校教學成果特等獎，排名第六，2022年6月；
9. 校優秀教學成果一等獎，排名第四，中國礦業大學，2020年6月；
10. 校研究生優秀教學成果一等獎，排名第二，2020年6月；
11. 校優秀教學成果二等獎，排名第一，2018年6月；
12. 江蘇省工業與應用數學學會“五一數學建模競賽優秀指導教師，2018年6月；
13. 數學建模校優秀教學團隊（團隊帶頭人），中國礦業大學，2017年7月；
14. 《運籌學》校精品課程（課程負責人），中國礦業大學，2017年7月；
15. 第六屆全國煤炭行業教育教學成果獎一等獎，排名第一，中國煤炭教育學會，2017年12月；
16. 校級優秀教學成果二等獎，排名第五，2016年6月；
17. 第五屆煤炭行業教育教學成果二等獎，排名第一，2015年12月.
二、科研：
主持/參與項目：
1. 基于語義相似度和進化優化的軟件變異測試理論與方法，國家自然科學基金面上項目(61573362)，2016.1-2019.12，項目主持人；
2. 基于不确定進化優化的含随機數軟件測試數據自動生成理論與方法，國家自然科學基金青年項目(61203304)，2013.1-2015.12，項目主持人；
3. 基于等價關系的軟件可測試性轉化理論及應用，江蘇省自然科學基金面上項目(BK2010187)，2010.9-2013.9，項目主持人；
4. 領域知識與智能優化共融的軟硬件多态多元組合場景測試用例快速精準篩選，CCF-華為創新研究計劃，2021.9-2022.8，參與人；
5. 智能化面向服務的群智化生态化軟件開發方法與環境，國家重點研發項目(2018YFB1003802)，2018.10-2021.10，參與人；
6. 基于等價關系的可測試性轉化理論與方法及其在複雜軟件進化測試中的應用，國家自然科學基金面上項目(61075061)，2011.1-2013.12，第1參加人；
7. 基于占優度與集合進化的并行程序變異測試數據自動生成，國家自然科學基金面上項目(61375067)，2014.1-2017.12，第2參加人；
8. 基于集合進化的複雜軟件變異測試數據自動生成方法，江蘇省自然科學基金面上項目(BK2012566)，2010.9-2013.9，第1參加人；
9. 基于等價關系的可測試性轉化理論與應用，高等學校博士學科點專項科研基金（博士生導師類）(20100095110006)，2011.1-2013.12，第1參加人.
研究成果獲獎情況：
1. 基于進化優化的複雜軟件自動測試理論及應用，中國電子學會電子信息科學技術獎三等獎（排名第3），電子學會，2013年12月；
2. 進化優化理論與關鍵技術及其應用研究，中國電子學會電子信息科學技術獎二等獎（排名第9/10），電子學會，2011年12月.
出版專著：
[1] 姚香娟，鞏敦衛，基于進化優化的軟件變異測試理論及方法，北京：科學出版社，2014年12月；
[2] 鞏敦衛，姚香娟，張岩，測試數據進化生成理論及應用，北京：科學出版社，2013年12月；
[3] 苗連英, 王萃琦, 姚香娟等, 圖論及其算法, 徐州：中國礦業大學出版社, 2012年6月.
近期代表性論文：
[1] Xiangjuan Yao*, Qian Zhao, Dunwei Gong, Song Zhu*, Solution of large-scale many-objective optimization problems based on dimension reduction and solving knowledge guided evolutionary algorithm, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2021, DOI: 10.1109/TEVC.2021.3110780.
[2] Xiangjuan Yao, Gongjie Zhang, Feng Pan, Dunwei Gong*, Changqing Wei, Orderly generation of test data via sorting mutant branches based on their dominance degrees for weak mutation testing, IEEE Transactions on Software Engineering, 2022, 48(4): 1169-1184.
[3] Qian Zhao, Yinan Guo, Xiangjuan Yao*, and Dunwei Gong*, Decomposition-based multi-objective optimization algorithms with adaptively adjusting weight vectors and neighborhoods, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2022, DOI: 10.1109/TEVC.2022.3201890.
[4] Xiangying Dang, Dunwei Gong*, Xiangjuan Yao*, Tian Tian, Huai Liu, Enhancement of mutation testing via fuzzy clustering and multi-population genetic algorithm, IEEE Transactions on Software Engineering, 2021, DOI: 10.1109/TSE.2021.3052987.
[5] Qing Zhao, Xiangjuan Yao*, Xiangying Dang, Dunwei Gong*, The Nodes Influence Maximization in Open Source Software Community Based on Probability Propagation Model, IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 2023, DOI: 10.1109/TNSE.2023.3247485.
[6] Changqing Wei, Xiangjuan Yao*, Dunwei Gong, Huai Liu, Spectral clustering based mutant reduction for mutation testing, Information and Software Technology, 2021, 132(4): 106502.
[7] Tingting Hou, Xiangjuan Yao*, Dunwei Gong, Community detection in software ecosystem by comprehensively evaluating developer cooperation intensity, Information and Software Technology, 2021, 130(9): 106451.
[8] Xin Shen, Junwei Du, Dunwei Gong*, Xiangjuan Yao*, Developer cooperation relationship and attribute similarity based community detection in software ecosystem, Chinese Journal of Electronics, 2023, 32(1): 1-12.
[9] Baicai Sun, Dunwei Gong*, Xiangjuan Yao*, Integrating DSGEO into test case generation for path coverage of MPI programs, Information and Software Technology, 2023, 153: 107068.
[10] Dunwei Gong, Baicai Sun*, Xiangjuan Yao, Tian Tian, Test data generation for path coverage of MPI programs using SAEO, ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 2021, 30(2): Article 17.
[11] Baicai Sun, Dunwei Gong*, Tian Tian, Xiangjuan Yao, Integrating an ensemble surrogate model's estimation into test data generation, IEEE Transactions on Software Engineering, 2020, DOI: 10.1109/TSE.2020.3019406.
[12] Xiangying Dang, Xiangjuan Yao, Dunwei Gong*, Tian Tian, Efficiently generating test data to kill stubborn mutants by dynamically reducing the search domain, IEEE Transaction on Reliability, 2020, 69(1): 334-348.
[13] Xiangjuan Yao*, Dunwei Gong, Pengpeng Wang, Lina Chen, Multi-objective optimization model and evolutional solution of network node matching problem[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2017, 483: 595-502.
[14] Dang Xiangying, Gong Dunwei*, Xiangjuan Yao*, et al., Enhancement of mutation testing via fuzzy clustering and multi-population genetic algorithm[J]. IEEE Transactions on Software Engineering, 2021, DOI: 10.1109/TSE.2021.3052987.
[15] Xiangjuan Yao*, Dunwei Gong, Pengpeng Wang, Lina Chen, Multi-objective optimization model and evolutional solution of network node matching problem[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2017, 483: 595-502.
[16] Xiangjuan Yao, Dunwei Gong, Gongjie Zhang, Constrained Multi-objective Test Data Generation Based on Set Evolution[J]. IET Software, 2015, 9(4): 103-108.
[17] Xiangjuan Yao, Dunwei Gong, Wenliang Wang, Test Data Generation for Multiple Paths Based on Local Evolution[J]. Chinese Journal of Electronics, 2015, 24(CJE-1):46-51.
[18] Dunwei Gong, Xiangjuan Yao*, Genetic Algorithm Based Test Data Generation for Multiple Paths via Individual Sharing[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2014, 2014: 1-12.
[19] Xiangjuan Yao*, Mark Harman, Yue Jia, A study of equivalent and stubborn mutation operators using human analysis of equivalence, Proceedings of International Conference on Software Engineering , 919-930, Hyderabad, 2014.5.31-6.7. (計算機學會A類會議, WoS他引95次)
[20] 鐘小玉, 韓玉豔, 姚香娟*, 鞏敦衛*, 孫永征, 不确定工時下多目标柔性作業車間調度問題的進化求解方法，中國科學：信息科學，2022，DIO: 10.1360/SSI-2022-0017.
[21] 姚香娟, 田甜, 黨向盈, 孫百才, 鞏敦衛*，智能優化在軟件測試的應用，控制與決策，2022, 37(2): 257-266. (自動化學會 B類期刊)
[22] 姚香娟鞏敦衛, 李彬, 融入神經網絡的路徑覆蓋測試數據進行生成, 軟件學報, 2016, 27(4): 828-838. (計算機學會A類期刊)
[23] 潘峰,鞏敦衛*,田甜,姚香娟,李吟, 基于路徑相似度的并行程序多路徑覆蓋調度序列排序, 中國科學.信息科學, 2021, 51(4): 565-581.
[24] 黨向盈鞏敦衛, 姚香娟.基于統計分析的弱變異測試可執行路徑生成[J]. 計算機學報, 2016, 39(11):2355-2371. (EI檢索号: 20164803060761)
[25] 鞏敦衛, 鐘超群, 姚香娟. 測試含有标志變量程序的占優語句(集)選擇[J]. 軟件學報, 2015, 26(8):1925-1936. (EI檢索号: 20153501225688)
[26] 張功傑, 鞏敦衛, 姚香娟. 基于統計占優分析的變異測試[J]. 軟件學報, 2015, 26(10):2504-2520. (EI檢索号: 20154401478235)
授權發明專利：
1、 一種基于變異體分組的軟件變異測試數據進化生成方法，2020.11.03，中國，201710945540.0
2、 基于語句占優關系和兩階段遺傳算法的高階變異測試方法，2016.05.25，中國，201310595506.7
3、 含随機數軟件測試數據生成問題的優化模型及進化求解，2016.08.03，中國，201410139311.6
4、 基于語句覆蓋和缺陷檢測的多目标測試數據縮減方法，2017.09.05，中國，201410543046.8
5、 種用于弱變異測試的路徑覆蓋測試數據生成方法，2018.10.16，中國，201610108003.6
6、 基于占優度的消息傳遞并行程序變異體約簡方法，2018.01.09，中國，201510140052.3
7、 基于重要語句的分支覆蓋測試數據生成方法，授權: 2018.10.02，中國，201610257126.6
8、 用于并行程序蛻變測試的蛻變關系優先級排序方法，2018.10.16，中國，201610256250.0
9、 基于遺傳算法的統計回歸測試數據生成方法，2016.8.17，中國，201310529188.4
10、基于調度序列約簡的并行程序測試方法, 2020.9.25, 中國，201610390006.3, 2016.
11、消息傳遞并行程序多路徑覆蓋測試數據協同進化生成方法，2021.05.18，中國，2018103431924
12、一種基于相關輸入變量的變異體分組方法, 2022.04.01，中國，ZL2021100516689
三、個人榮譽
1. 師德模範，中國礦業大學，2020；
2. 本科畢業設計(論文)優秀指導教師，中國礦業大學，2019年6月；
3. 巾帼建功先進個人，中國礦業大學，2018年3月；
4. 教書育人先進個人，中國礦業大學，2018年9月；
5. 校優秀共産黨員，中國礦業大學，2014年7月；
6. 校青年學術帶頭人，中國礦業大學，2014年10月；
7. 校優秀青年骨幹教師，中國礦業大學，2011年3月；
8. 本科畢業設計（論文）優秀指導老師，中國礦業大學，2012年6月；
9. 五一數學建模聯賽優秀教練員，江蘇省工業與數學應用學會/中國礦業大學，2015年6月.
四、學生培養
指導研究生情況：
共指導博士生6人，碩士研究生21人，畢業16人。
指導學生獲獎情況：
1. 指導學生獲得江蘇省優秀畢業論文三等獎，2020；
2. 指導學生獲得國際數學建模競賽特等提名獎，2021；
3. 指導學生獲得國際數學建模競賽一等獎，2021；
4. 指導學生獲得國際數學建模競賽一等獎，2019；
5. 指導學生獲得全國大學生數學建模競賽一等獎，2018.
五、聯系方式
Email: yaoxj@cumt.edu.cn
Tel: 0516-83591530，13813453672
通訊地址：江蘇徐州中國礦業大學（南湖校區）伟德bvA303-3室
郵政編碼：221116