2013.9-2017.6，中国石油大学（华东），石油工程学士；
2017.9-2020.6，中国石油大学（华东），油气田开发工程硕士；
2020.9-2024.10，香港城市大学，计算机科学博士；
2024.11-2025.11，香港理工大学，数据科学与人工智能系，博士后研究员；
2025.12至今，中国石油大学（华东），石油工程学院，教授。

专注于智能优化与机器学习的理论算法研究，通过AI技术赋能油气开发，为数字油田智能化转型提供理论依据与技术支持。主要研究方向包括：
(1)智能优化理论与算法（迁移优化、代理模型、元优化等）；
(2)机器学习理论与算法（物理启发学习、迁移学习、智能体等）；
(3)智能油田（数模代理、历史拟合、开发优化等）；
(4)AI4Science（PDE Discovery等）。

(1)IEEE TEVC、IEEE TPAMI、Nature Communications等国际重要期刊审稿人；
(2)国际计算智能协会会员；
(3)中国计算机协会会员。

1. 油藏开发智能迁移优化，国家级青年人才项目，主持，2026-2028。

1. 演化计算大会最佳论文奖，国际计算智能协会，2025；
2. 杰出学术表现奖，香港城市大学，2024。

1. 2024数学优化领域全球Top0.5%杰出学者(近5年)，ScholarGPS。

1. X. Xue, C. Yang*, L. Feng*, K. Zhang, L. Song, K. C. Tan, “A Scalable Test Problem Generator for Sequential Transfer Optimization,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 55, no. 5, pp. 2110–2123, 2025. （中科院1区Top）
2. X. Xue, L. Feng, Y. Feng, R. Liu, K. Zhang, K. C. Tan*, “A Theoretical Analysis of Analogy-Based Evolutionary Transfer Optimization,” IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 1–8, 2025. （最佳论文奖）
3. Y. Lu, K. Zhang*, X. Xue*, L. Zhang, G. Chen, C. Cao, P. Liu, and K. C. Tan, “Multitask Surrogate-Assisted Search with Bayesian Competitive Knowledge Transfer for Expensive Optimization,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Early Access, 2025. （中科院1区Top）
4. X. Xue, Y. Hu, L. Feng*, K. Zhang, L. Song*, K. C. Tan, “Surrogate-Assisted Search with Competitive Knowledge Transfer for Expensive Optimization,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 29, no. 6, pp. 2416–2430, 2024. （中科院1区Top）
5. C. Cao, X. Xue*, K. Zhang*, L. Song, L. Zhang, X. Yan, Y. Yang, J. Yao, W. Zhou, and C. Liu, “Competitive Knowledge Transfer-Enhanced Surrogate-Assisted Search for Production Optimization,” SPE Journal, vol. 29, no. 6, pp. 3277–3292, 2024.
6. C. Cao, K. Zhang*, X. Xue*, K. C. Tan, J. Wang, L. Zhang, P. Liu, and X. Yan, “Global and Local Search Experience-Based Evolutionary Sequential Transfer Optimization,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 29, no. 4, pp. 1269–1283, 2024. （中科院1区Top）
7. X. Xue, L. Feng, C. Yang, S. Liu, L. Song, K. C. Tan*, “Multiobjective Sequential Transfer Optimization: Benchmark Problems and Preliminary Results,” IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 1–8, 2024.
8. X. Xue, C. Yang*, L. Feng*, K. Zhang, L. Song*, K. C. Tan, “Solution Transfer in Evolutionary Optimization: An Empirical Study on Sequential Transfer,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 28, no. 6, pp. 1776–1793, 2023. （中科院1区Top）
9. X. Xue, G. Chen, K. Zhang*, L. Zhang, X. Zhao, L. Song, M. Wang, P. Wang, “A Divide-And-Conquer Optimization Paradigm for Waterflooding Production Optimization,” Journal of Petroleum Science and Engineering, vol. 211, pp. 110050, 2022.
10. X. Xue, C. Yang*, Y. Hu, K. Zhang, Y. M. Cheung, L. Song, K. C. Tan, “Evolutionary Sequential Transfer Optimization for Objective-Heterogeneous Problems,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 26, no. 6, pp. 1424–1438, 2021. （中科院1区Top）
11. X. Xue, K. Zhang*, R. Li, L. Zhang, C. Yao, J. Wang, J. Yao, “A Topology-Based Single-Pool Decomposition Framework for Large-Scale Global Optimization,” Applied Soft Computing, vol. 92, pp. 106295, 2020.
12. X. Xue, K. Zhang*, K. C. Tan, L. Feng, J. Wang, G. Chen, X. Zhao, L. Zhang, J. Yao, “Affine Transformation-Enhanced Multifactorial Optimization for Heterogeneous Problems,” IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 7, pp. 6217–6231, 2020. （ESI高被引，中科院1区Top）

1. CCF演化计算学术会议，广州，中国，特邀报告，2025；
2. IEEE演化计算大会，杭州，中国，口头报告，2025；
3. IEEE国际计算智能大会，横滨，日本，海报参会，2024；
4. IEEE人工智能大会，新加坡，海报参会，2024；
5. IEEE国际神经网络联合会议，帕多瓦，意大利，口头报告，2022。