孟文佳，博士，助理研究员。本科毕业于山东大学软件工程专业，博士毕业于浙江大学计算机科学与技术专业。主要从事强化学习、人工智能等方面的研究工作。在重要国际期刊和会议发表过多篇工作。

招生方向：

硕士生：人工智能、软件工程、信息方向（计算机，自动化等）

研究方向：

强化学习、人工智能

代表性工作：

1. Wenjia Meng, Qian Zheng, Long Yang, Pengfei Li, and Gang Pan, “Qualitative measurements of policy discrepancy for return-based deep q-network,” IEEE transactions on neural networks and learning systems (TNNLS, 中科院一区，IF=11.683), 31(10):4374–4380, 2020.

2. Wenjia Meng, Qian Zheng, Yue Shi, and Gang Pan, “An off-policy trust region policy optimization method with monotonic improvement guarantee,” IEEE transactions on neural networks and learning systems (TNNLS, 中科院一区，IF=11.683), pp. 1–13, 2021.