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學(xué)術(shù)信息

【經(jīng)管大講堂2020第037期】

發(fā)布時間:2020-10-23瀏覽次數(shù):2038發(fā)布者:林溪來源:南京航空航天大學(xué)

報告時間:2020年10月30日 09:00-11:00

報告地點:經(jīng)管702室

報告題目:數(shù)據(jù)驅(qū)動的魯棒車輛路徑優(yōu)化

報告所屬學(xué)科:管理科學(xué)與工程

報告人:章宇(西南財經(jīng)大學(xué))

報告摘要:

本文針對帶時間窗的車輛路徑問題,考慮不確定旅行時間,通過歷史數(shù)據(jù)生成其經(jīng)驗分布,假設(shè)真實但無法觀測的分布處于以經(jīng)驗分布為球心的一個Wasserstein球中,并規(guī)劃最壞分布情況下的魯棒車輛路徑方案,以在給定費用預(yù)算前提下,盡量規(guī)避遲到風(fēng)險。對此,本文提出一種稱為服務(wù)滿足風(fēng)險指數(shù)的決策準則,它能同時考慮遲到概率與時長,能刻畫旅行時間的風(fēng)險性與模糊性,且能被解析地評測。為了求解該問題,本文提出精確的分支裁剪法與變鄰域搜索元啟發(fā)式算法,并探究其加速計算策略。大量計算實驗表明,該方法在費用稍高的前提下極大提升了準時到達率;就求解效能而言,該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的最小化遲到概率與最小化遲到時長方法。

報告人簡介:

章宇,西南財經(jīng)大學(xué)副教授、博士生導(dǎo)師。東北大學(xué)博士,新加坡國立大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)博士。曾赴新加坡國立大學(xué)任研究員,并多次受邀訪問。主要從事魯棒優(yōu)化及其在物流、供應(yīng)鏈、交通、醫(yī)療運作管理中的應(yīng)用研究。主持國家自然科學(xué)基金項目一項,參與多項。以第一作者身份在Operations Research,Mathematical Programming,European Journal of Operational Research, Omega等期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文多篇。2019年獲管理科學(xué)與工程學(xué)會“優(yōu)秀博士學(xué)位論文”獎(全國10篇)。


報告題目:The Electric Vehicle Routing Problem with Piecewise Linear Charging Function 

報告所屬學(xué)科:管理科學(xué)與工程

報告人:羅志興(南京大學(xué))

報告摘要:

In this paper, we propose a branch-and-price algorithm for the electric vehicle routing problem with nonlinear charging function (EVRP-NCF), a new VRP variant introduced to the literature recently. Although the electric vehicle routing problem (EVRP) has been a hot research topic in operations research, most of the existing EVRPs have an unrealistic assumption that the charging speeds of the charging stations are constant. The EVRP-NCF relaxes this assumption and defines the charging functions to be concave piece-wise functions. Until now, no exact algorithms have been proposed to solve the EVRP-NCF. Our branch-and-price algorithm is the first exact approach for the EVRP-NCF with a set of new dominance rules in the label-setting algorithm for solving the pricing problem. In opposite to the traditional dominance rules, ours consider a set of labels to dominate a label, hence significantly increasing the chance for a successful dominance. Computational results on the benchmark instances demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach.

報告人簡介:

羅志興老師于2010年在華南理工大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位,于2014年在香港城市大學(xué)獲得博士學(xué)位,現(xiàn)為南京大學(xué)工程管理學(xué)院副教授,主要研究的領(lǐng)域是運籌優(yōu)化算法設(shè)計、智慧物流、智能制造等。他主持國家自然科學(xué)基金青年項目一項,發(fā)表國際知名期刊論文15篇,多篇論文發(fā)表在運籌優(yōu)化或交通運輸領(lǐng)域頂級期刊INFORMS Journal on Computing、Transportation Science以及Transportation Research Part-B: Methodological。2018年參加京東物流舉辦的“全球運籌優(yōu)化挑戰(zhàn)賽”,在城市物流運輸車輛智能調(diào)度賽題獲得冠軍。2020年入選中國科協(xié)青年人才托舉工程。


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