承担的科研项目：
主要负责人
1.   2014.1-2017.12，国家自然科学基金面上项目“面向离散制造系统的集成式工艺规划与车间调度问题研究”（51375004），82万。
2.   2011.1-2013.12，国家自然科学基金青年项目“集成式工艺规划与车间调度问题的理论、方法及其扩展研究”（51005088），20万。
3.   2012.6-2014.6，国家发改委2012年海洋工程装备研发及产业化专项子课题“深水多功能支持船产品数据共享系统开发与应用”，100万。 
主要参与者
1.   2014.1-2018.10，国家重点基础研究计划（973计划）项目“高服役性能海洋动力定位装备制造的基础研究”子课题“全回转推进装备响应灵敏性分析与敏感装配参数优化”（2014CB046705），参与，287万。
2.   国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间运行分析与决策方法研究”（51435009），参与，320万。
 
荣誉与奖励：
1.  获教育部自然科学一等奖，2013（排名第4）
2.  “全国优秀博士学会论文”提名，2012
3.  湖北省优秀博士学位论文，2011
4.  “湖北省第十四届自然科学优秀学术论文奖”一等奖，2012
5.  中国运筹学会“青年科技奖”提名奖，2010
 
代表性著作：
(1)      书籍 
潘全科，高亮，李新宇。《流水车间调度及其优化算法》，华中科技大学出版社，2013(中文)
(2)      期刊 
1.  Li X Y, Gao L, Shao X Y. An active learning genetic algorithm for integrated process planning and scheduling. Expert Systems with Applications, 2012, 39: 6683-6691.  
2.  Li X Y, Gao L, Li W D. Application of game theory based hybrid algorithm for multi-objective integrated process planning and scheduling. Expert Systems with Applications, 2012, 39: 288-297.  
3.  Li X Y, Gao L, Wen X Y. Application of an efficient modified particle swarm optimization algorithm for process planning. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2013, 67: 1355-1369. 
4.  Li X Y, Zhang C Y, Gao L, Shao X Y. An agent-based approach for integrated process planning and scheduling. Expert Systems with Applications, 2010, 37(2): 1256-1264.  
5.  Li X Y, Gao L, Shao X Y, Zhang C Y. Mathematical modeling and evolutionary algorithm-based approach for integrated process planning and scheduling. Computers & Operations Research, 2010, 37(4): 656-667.  
6.  Li X Y, Shao X Y, Gao L. An effective hybrid algorithm for integrated process planning and scheduling. International Journal of Production Economics, 2010, 126: 289-298. 
7.  Li X Y, Shao X Y, Gao L. Optimization of flexible process planning by genetic programming. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2008, 38: 143-153. 
8.  Shao X Y, Li X Y, Gao L, Zhang C Y. Integration of process planning and scheduling - a modified genetic algorithm-based approach. Computers & Operations Research, 2009, 36(6): 2082-2096.
9.  Gao L, Huang J D, Li X Y*（通讯作者）. An effective cellular particle swarm optimization for parameters optimization of a multi-pass milling process. Applied Soft Computing, 2012, 12: 3490-3499. 
10. Gao L, Qian W R, Li X Y*（通讯作者）. Application of memetic algorithm in assembly sequence planning. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2010, 49: 1175-1184.