讲座时间:11月2日下午14:30
讲座地点:九里校区零号楼0411室
讲座题目:数据驱动的鲁棒车辆路径优化
讲座内容:针对带时间窗的车辆路径问题,考虑不确定旅行时间,通过历史数据生成其经验分布,假设真实但无法观测的分布处于以经验分布为球心的一个Wasserstein球中,并规划最坏分布情况下的鲁棒车辆路径方案,以在给定费用预算前提下,尽量规避迟到风险。对此,本文提出一种称为服务满足风险指数的决策准则,它能同时考虑迟到概率与时长,能刻画旅行时间的风险性与模糊性,且能被解析地评测。为了求解该问题,本文提出精确的分支裁剪法与变邻域搜索元启发式算法,并探究其加速计算策略。大量计算实验表明,该方法在费用稍高的前提下极大提升了准时到达率;就求解效能而言,该方法优于传统的最小化迟到概率与最小化迟到时长方法。
主讲人简介:西南财经大学副教授、博士生导师。东北大学博士,新加坡国立大学联合培养博士。曾赴新加坡国立大学任研究员,并多次受邀访问。主要从事鲁棒优化及其在物流、供应链、交通、医疗运作管理中的应用研究。主持国家自然科学基金项目一项,参与多项。以第一作者身份在Operations Research,Mathematical Programming,European Journal of Operational Research, Omega等期刊发表学术论文多篇。获2019年管理科学与工程学会“优秀博士学位论文”奖(全国10篇)。
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