研究方向
譚營教授主要從事計算智慧型、群體智慧型、機器學習與數據挖掘，及其在信息安全中套用的研究工作 。
代表著作
1. 譚營(著), Fireworks Algorithm: A Swarm Intelligence Optimization Method, Springer, 2015.10 .
2. Ying Tan and Ke Ding, "A Survey on GPU-based Implementation of Swarm Intelligence Algorithms," IEEE Transactions on Cybernetics, October 2015, Vol. 45 .
3. 譚營(著)，《煙花方法引論》, 科學出版社, 2015.05 .
人物評價
譚營教授等通過對煙花爆炸現象的觀察於2010年提出了煙花算法，為解決大規模複雜最佳化問題提供了一種可行的解決方案。儘管煙花算法在算法研究與實際問題套用中都取得了一些成績，呈現出了可喜前景，但是隨著巨觀經濟發展、社交網路、大數據等的出現和飛速發展，人們面臨的各種最佳化問題是越來越複雜、求解越來越困難，以此對最佳化技術與方法的要求必將越來越高。為此深入研究以煙花算法為代表的新型群體智慧型最佳化方法必將迎來新的春天。雖然目前對煙花算法的研究工作仍處在初步階段，還存在許多亟待分析和解決的困難和基本問題，尤其是面對複雜、高維、多目標的許多實際最佳化問題，必然對煙花算法提出更高的要求，所以必須投入更大的人力和財力來對煙花算法進行深入研究，以適應大數據條件下對複雜最佳化問題的有效求解 。
