主讲人：孙延硕 副教授

邀请人：刘皓冰 教授

时间：2024年6月20日（周四）下午15:30-17:00

地点：通达馆103会议室

主讲人简介：

孙延硕博士是佛罗里达州立大学FAMU-FSU联合工程学院的工业工程副教授。他专攻数学规划和大数据分析，并将其应用于交通运输和物流系统。他已在其研究领域的领先期刊上（包括IISE Transactions、Transportation Research Part A、B、C 和E）发表了近40 篇论文。目前，他担任美国国家科学基金会 (NSF) 资助的三个项目和佛罗里达州交通部 (FDOT) 资助的另一个项目的首席研究员 (PI)。他于2016年取得马里兰大学交通运输工程博士学位。

主讲内容简介：

使用商品车运输车将成品汽车从制造商运送到经销商的过程中涉及到车辆装卸及卡车路径两类决策。由于汽车运输车拖车结构的特殊性，汽车的装卸均使用一个出口，进而导致所谓的汽车重新转载问题：当需要交付运输车拖车中间被困汽车时，我们必须暂时卸掉然后重新装载那些在卸车路径的车辆。重新转载费时费力，并且存在安全风险，因而需要尽量避免。问题难点是这些装卸决策与运输车路径决策交织在一起，需要进行联合优化。首先，我们提出一个网络优化模型用以实现在运输车路径给定情况下的车辆装载优化。然后，我们使用监督学习来估计在给定运输车路线情况下最小装卸成本，从而避免求解冗长的装载优化问题。这个数据驱动的模块可以融入基于列生成方法的运输车路径优化中，以实时评估路径决策对装载决策的影响。因而，我们实现了整数规划和监督学习相结合来达到共同优化的目标。最后，我们以美国东南部地区为例进行了大量的计算实验用以测试所提出的联合优化算法。我们还讨论了这项研究的可能扩展，例如，如何考虑自动驾驶技术对商品车运输的影响。

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