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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