李青山教授的主要研究方向为智能软件工程、自适应软件演化、开源基础软件、面向智能体软件开发方法、逆向工程与程序分析、大数据智能化分析技术等。

重点研究方向及相关支撑项目介绍

一、智能软件工程

主要研究面向智能的软件工程和智能软件的工程。智能的软件工程针对软件需求描述、软件设计、编码、调试、验收、运行与维护等阶段，将人工智能赋能软件生命周期全过程，利用智能化技术改进软件工程的模型、技术，并对软件工程的技术和理论进行拓展，旨在高效地构建高质量的软件系统。借助智能体（Agent）具有的环境适应性、变化敏感性等特征，构建基于智能体技术的软件自适应动态演化机制，满足用户意愿变更引发的动态演化需求。智能软件的工程研究类人智能的系统相关开发工程方法学。将计算智能、数据科学、机器学习等智能化应用领域发展前沿与软件技术结合，突破航空航天自主软件核心技术，构建国产化智能工业物联网技术群，支撑国产自主图数据库实现与应用，开发智慧医疗服务与智能决策支持软件。该研究方向已获批五项国家自然科学基金、多项科研院所及企事业机构项目支持，总经费超过两千余万元。并在软件工程领域顶级会议及CCF中文A类期刊上发表论文四十余篇，申请/获批专利若干项，登记软件著作权若干项。

二、自适应软件演化

面向航空机载软件、航天星载软件、指控软件等特殊专用领域软件的开发和运维需求，结合不同领域的特点，研究软件智能化自适应演化技术，将软件自适应演化的理论研究前沿成果与实际应用场景特点相结合，在实现技术的先进性的同时，满足领域软件的特殊性要求。1）针对指控系统面向的多种环境变化及升级需求决策最优策略，并有效应对不确定性变化等问题。以微服务技术为基础，提出基于多重MAPE区域规划的自适应软件建模方法，研究基于搜索优化技术的自适应决策技术，包括软件变化动态感知机制、软件行为多层次自适应调整策略、群体智能搜索自适应决策方法以及自适应策略并行搜索机制，实现基于微服务技术建模软件系统。2）针对航空航天软件高可靠性、自主性、资源受限、运行环境动态复杂等特点，研究在资源受限场景下自适应软件演化和航空航天软件的结合的有效性和合理性，提出了以去中心化治理为基础的可定义Agent交互规则，实现指导Agent自治及自主协作通信、去中心化异构数据管理等功能。基于环境感知策略，建立了基于“规则分发-自主协作”的动态集成自主控制策略；建立了需求变化驱动的、全局环境变化驱动的、局部环境变化驱动的多种自适应演化机制。达到了航空航天软件系统的演化事件的实时监听、快速反应、精准决策的目的。该方向受到“基于多智能体并行搜索的自适应软件建模方法与运行机制研究”等多项国家自然科学基金面上项目、军事预研项目的支持。相关成果已成功用于指导军事电子信息系统演化，航空502所星载软件在轨演化等合作单位项目中，并在ICSE、FSE等CCF A类顶级会议，ICSME、SANER等软件演化领域顶级会议，及软件学报、计算机学报等CCF中文A类期刊上发表论文三十余篇，申请/获批专利十余项，登记软件著作权若干项。

三、开源基础软件

重点突破国产自主可控的开源软件供应链整合管理难题，融合数据挖掘、深度学习、人机交互等智能技术，构建开源软件项目知识挖掘流水线，研究软件质量保障与软件缺陷修复的智能化机制，形成开源软件供应链管理的理论体系与技术集群，实现开源软件项目深入度量，开源知识库全面构建，闭源项目架构再工程，软件质量群智化保障，响应“十四五”规划对国产软件开源生态建设的重点部署，助力国产自主技术软件设施创新。目前，该研究方向已与中国科学院南京软件研究所、华为技术有限公司、青岛市城阳区政府等研究机构及企业单位展开深度合作，服务航空航天、智慧旅游、工业互联网等国计民生关键领域的软件开源化与智能化需求；获得了中国科学院战略性先导科技专项《面向航空航天领域的开源软件高可信整合与智能化维护技术研究》资助，相关研究成果已发便于ICPC等软件工程领域顶级会议及《软件学报》等CCF中文A类期刊。

四、面向智能体软件开发方法

主要研究面向多智能体的动态智能化软件工程技术，结合智能体固有的自治性、主动性、动态性等智能特性，提出一种基于群体智能的创新软件开发架构范型，从软件体系结构层面指导复杂软件建模，并将自适应机制融入软件运行阶段，全面提升面向动态环境的软件系统持续性演化能力，达到降低开发维护成本，延长系统生存周期的目标。该研究方向已获得国家重点研发计划项目“基于数据驱动的文化产业综合运营平台构建”,以及四项国家自然科学基金面上项目支持，包括“基于多智能体并行搜索的自适应软件建模方法与运行机制”、“基于群体智能的大规模网络化软件自优化机制研究”等，并在ICSE、FSE等CCF软件工程领域顶级会议及《中国科学》等CCF中文A类期刊上发表论文四十余篇，申请/获批专利十余项，登记软件著作权若干项。

五、逆向工程与程序分析

为解决软件运行过程中出现的增量开发、在线调整等问题，建立了逆向工程工具集（XDRE）对软件进行逆向分析和理解，推导出软件产品的体系结构等信息，为软件的动态演化提供有效、实用支持。基于多智能体的软件动态演化支持技术，从环境感知、数据分析、通信机制等多个方面，提升面向动态环境的复杂软件系统持续性演化能力，支持软件系统在运行过程中灵活调整、柔性适变。该方向受到“基于Agent的软件自适应动态集成演化方法研究”等多项国家自然科学基金面上项目、“基于Agent的***集成技术与工具”等多项国防预研项目的支持。相关成果已成功用于指导军事电子信息系统演化，并在ICSE、FSE等CCF软件工程领域顶级会议，ICSME、SANER、WCER等软件演化领域顶级会议，及软件学报、计算机学报等CCF中文A类期刊上发表论文三十余篇，申请/获批专利十余项，登记软件著作权若干项。

六、大数据智能化分析技术

研究突破基于大数据分析的智能技术，深入探索面向大数据的用户画像构建与个性化推荐预测的方法理论研究，融合图计算方法、序列化时间动态建模技术、知识图谱构建技术与多模态表示学习方法等多种智能化技术，助力智能推荐技术在学术元搜索、文创、医疗与教育等多个领域的应用落地，为用户提供优质的信息和个性化的服务。该研究方向受到“基于Agent的元搜索引擎推荐系统研究”等多项国家自然科学基金面上项目，“中华优秀文化资源开放共享与开发复用技术”国家重点研发计划，“开放式临床诊疗智能决策支持系统的研究与开发”国家863重大项目，“智能学习推荐平台研究与开发”等多项校企合作项目的支持。相关成果已成功应用于西京医院、上海复深蓝软件股份有限公司等合作单位项目中。并在ICSE与SIGIR等人工智能领域顶级会议、以及《中国科学》与《软件学报》等CCF中文A类期刊上发表论文二十余篇，申请/获批专利十余项，登记软件著作权十余项。