太阳成集团tyc7111cc智能算法与软件学科组（Intelligent Algorithm and Software Laboratory）是隶属太阳成集团tyc7111cc的科研机构，旨在从设计算法和分析计算复杂性的角度，对生物信息学、计算社会学等方面问题进行研究。主要的研究方向包括：1、针对计算机网络及经典计算机科学问题进行近似算法设计与分析；2、针对生物信息学中基因组数据进行模型建设，软件设计；3、针对计算社会学中的选举和匹配问题进行参数复杂性研究等。在计算机算法理论领域具有较大的国际影响力，取得了国际公认的重要学术成就。

学科组自成立以来，主要研究国家重点课题，常年承担国家重点项目、国家自然基金重点项目、以及与其他国家和地区的合作项目等。近五年，承担的在研国家项目和人才项目包括：1、国家自然科学基金（重点项目），基因组数据分析的基础理论与算法；2、国家自然科学基金（面上项目），基因组比较与分析的算法与复杂性，全基因组结构分析的组合问题与算法，选举系统的参数复杂性研究，基于元通量模式阐释基因组中带血组织系统的组织等；3、国家自然科学基金（中德合作项目），偏好模型的匹配问题。

学科组注重国际化的科研环境以及与国内科研院所和工业界的合作，与香港城市大学和蒙大拿州立大学等国际知名高等院校有长期的合作关系，合作发表论文20多篇，并合作培养部分研究生。与中科院研究所在生物信息学方向大力开展学科交叉研究，取得了优异的科研成果。在Information and Computation, JCSS, Algorithmica, ACM TALG, TCS, AAMAS, IEEE/ACM TCBB, Bioinformatics, Genome Research, BMC Bioinformatics, JCB, JBCB, BIBM, WABI, ISBRA, ISAAC, COCOON, CPM, FAW等国际顶级期刊会议上发表50余篇论文。

代表性成果：

1、智能算法：近五年，在国际顶级期刊以及会议中，发表30+篇论文，其中，发表在包括Information and Computation、Algorithmica等国际顶级期刊和ISAAC、AAMAS等有国际影响力的学术会议上的论文成果，受到国内外同行的广泛关注与引用。在算法设计和近似性能比分析上，在同方向研究中，居于世界领先地位。

2、计算生物学与生物信息学：近五年来，在Bioinformatics、BIBM等国际期刊和会议中，发表20+篇有影响力的高质量论文。在同方向研究中，有自己独特的分析问题和解决问题的思路与方法，受到国内外同行的高度认可和引用关注。

3、计算社会学：在国际会议和杂志上共发表学术论文100余篇， 论文总引用量为2214次，在基于过去十年发表的文章的引用情况而统计出的Top Authors排名中，位列计算机算法与理论方向的前列，引领并极大丰富了该方向的工作。

科研奖励：

可计算性与复杂性， 山东省自然科学二等奖

基因组比较与智能学习的算法与复杂性，山东省自然科学三等奖