朱恩强，男，博士，教授，博士生导师。主要从事图的着色、网络影响力、控制集、博弈论、网络连通性、优化算法等领域的研究工作。主持和参与国家自然科学基金项目面上及重点项目10余项。近3 年在国际SCI 期刊IEEE Transaction on Neural Networks and Learning Systems, Discrete Mathematics, Discrete Applied Mathematics, Applied Mathematics and Computation, Theoretical Computer Science, Journal of Combinatorial Optimization, Graph and Combinatorics, Information Processing Letter, Taiwanese Journal of Mathematics, International Journal of Computer Mathematics等发表学术论文40余篇，担任美国数学学会著名杂志《数学评论》和德国 《数学文摘》的评论员，担任多个国内核心期刊及国际SCI期刊的审稿人。

主要代表性成果：

（1）图连通性和控制集理论

在图的连通性方面，首次提出图的树核度理论，重点刻画了圈的数目和分布情况对图连通性的影响。 该理论可以很好地衡量图的连通性和可靠性。关于控制集，解决了不含爪的三正则图的半全控制数猜想。

（2）图着色的研究

解决了Chartrand 提出的一个关于图的局部着色的问题和猜想；研究了无圈4-可着色极大平面图的结构与性质；解决了广义Petersen 图的 无圈3-色性和邻点可区别全色性；刻画了广义Mycielski 图的邻点可区别全色数；给出了平面图存在8-全着色的一个充分条件。

（3）博弈论相关研究

研究了基于博弈论的主体行为决策。考虑到主体决策中计算能力或可用资源往往有限的实际问题，对传统博弈模型进行了改进，为有限理性主体的动态决策场景建立了更为合理的博弈模型，该研究为更好地控制主体的决策行为提供了理论指导；另外，由于传统博弈AI 只能进行专门博弈，基于深度学习技术提出了一种可为任意博弈构建人工神经网络模型并进行训练的通用算法，为通用博弈AI 的实现奠定了基础。