孙德峰，副教授，博士生导师，工业智能与系统优化国家级前沿科学中心、智能工业数据解析与优化教育部重点实验室、东北大学人工智能与大数据研究院教师。分别在2004、2010、2016年于东北大学获得学士、硕士、博士学位，美国加州大学伯克利分校联培博士。

主要研究方向为工业智能与系统优化理论方法，包括整数优化、图论与组合优化、强化学习、鲁棒优化、GPU启发式算法等理论方法，及其在半导体生产制造、物流计划调度、芯片物理设计等领域的应用。

  围绕所做研究，在INFORMS Journal on Computing(UTD24), IISE Transactions, European Journal of Operational Research, Transportation Research Part E等国际著名SCI收录期刊上发表论文10余篇。其中发表于工业工程领域国际旗舰期刊IISE Transactions的论文被评为该期刊Feature Article。

  作为项目负责人主持国家自然科学基金青年基金项目、面上项目，以及辽宁省未来产业前沿技术项目等多项国家级、省部级课题的研究，累计科研进款逾200万元。与华为云、荣耀、中石化等公司合作开展关键工业软件应用落地，其中与华为云合作开展的典型物流系统的资源分配、全物流链计划调度等核心研究成果分别应用于深圳机场、天津港、黄骅港等代表性企业。指导学生参加并获得全国研究生数学建模竞赛二等奖，全国大学生集成电路创新创业大赛华创杯全国二等奖。