陈靖方
报告题目
机器学习模型赋能的即时配送优化决策
报告摘要
即时场景下的配送问题具有大规模、强动态、高时效、不确定、多目标、多约束等特点，要求在极短计算时间内完成优化与决策，而传统的精确算法、进化算法等优化技术难以满足在线计算需求。本报告面向国内外卖平台的即时配送场景，针对实际配送中的代表性优化决策问题，介绍融合机器学习和运筹优化技术的智能优化决策方法，旨在改善顾客体验和配送效率。
个人简介
陈靖方，北京工业大学校聘研究员，主要从事智能优化调度研究，主持国家自然科学基金青年项目C类、北京市自然科学基金青年项目、博士后创新人才支持计划等，参与国家自然科学基金联合重点项目、国家科技重大专项、国家重点研发计划等，在IEEE Trans等国内外权威期刊和会议发表论文30余篇，出版专著1部，获清华大学“水木学者”、INFORMS Franz Edelman Finalist Award等。