2019第四届数学建模在企业中的应用研讨会-运筹优化技术在企业中的应用

嘉宾简介

周靖人，阿里巴巴集团副总裁，IEEE Fellow，达摩院智能计算实验室、大数据智能计算和搜索推荐平台负责人。前微软研发合伙人，哥伦比亚大学计算机博士,大规模分布式系统和数据库等领域的国际级权威学者，拥有16项相关专利，国际权威期刊发表顶级论文50多篇。

王子卓，杉数科技联合创始人&CTO，明尼苏达大学终身教授，斯坦福大学管理科学与工程系博士。主要研究领域为定价与受益管理、电子商务、网络经济学、随机优化与鲁棒优化及其在管理科学与金融中的应用。在运筹学和管理科学领域撰写发表了30多篇论文，在工业方面曾参与过IBM的定价方案项目。

报告主题：运筹学在企业中的实践——机遇与挑战。

摘要：嘉宾将介绍近几年通过杉数科技在中国企业中实践运筹学的经历，内容包括杉数科技的背景经历，服务客户案例，遇到的问题和积累的经验。也会涉及对中国运筹学教育的一些思考。

郝井华，美团点评研究员，配送智能调度平台负责人。清华大学自动化系博士，发表学术论文20篇，发明专利10多项，曾获国家科技进步二等奖和中国物流科技进步奖一等奖。目前致力于解决即时配送业务中的订单分配、路径规划、动态定价等难题，建设高度智能的配送大脑，实现即时配送决策的动态最优化，更好地服务亿万用户地配送需求。

报告主题：美团配送中的运筹优化技术。

摘要：美团外卖作为全球最大的外卖平台，建设了行业领先的美团智能配送系统。如何让配送网络运行效率更高、用户体验更好是一项相当困难的挑战。这其中存在大量的复杂运筹优化和机器学习问题，包括订单分配、路径规划、网络规划、运力规划、动态定价、智能运营等多个领域。本次演讲将向大家介绍这些有挑战性的技术问题，以及美团配送在上述领域的若干研究进展。

胡武华，顺丰科技新业务运筹规划部技术负责人，深圳市“孔雀”海外高层次人才（C类），新加坡南洋理工大学博士。研究方向包括：运筹优化、自动控制、分布式信息处理，及其在智慧物流和智能电网上的应用。在国际顶级学术杂志和知名学术会议上累计发表论文 40 余篇，获授权专利 2 项。目前在顺丰科技领导一个运筹优化团队，致力于应用运筹学和人工智能科技打造下一代智慧物流的大脑。

报告主题：运筹优化技术在顺丰物流场景中的应用：现状、进展与挑战。

摘要：由于日益加剧的行业竞争，物流服务正由粗放型向精致型发展转型。精确、可控的降本增效措施是实现这一转型的重要途径。这些措施主要依托于以大数据为基础的运筹决策。为此，大数据和运筹学已经成为当今国内物流行业日益关注的关键技术。作为国内的龙头物流公司，顺丰速运集团正依托其子公司顺丰科技的运筹规划团队，全面审视其业务的全环节，着力打造以数据和运筹优化技术为核心的智能规划和决策系统。作为顺丰科技一支重要的运筹规划队伍，我们新业务运筹规划部在应用运筹学技术解决顺丰物流业务，如快运、冷运和仓储等问题上积累了一些实战经验，也遇到了很多实际挑战。本报告将对这些经验和挑战进行分享，以启迪学界和业界同行，共同推进中国物流行业的智慧化进程。

罗世楷，滴滴AI Labs专家研究员，策略评估方向负责人。美国北卡州立大学统计学博士，研究方向包括因果推断和机器学习，专注于统计和AI在大规模数据集上的信息挖掘，曾在美国知名高频交易公司Quantlab从事人工智能在风险控制和策略开发中的应用。加入滴滴以来主要负责AI在运营智能诊断，运营效率评估，个性化推荐等场景的应用。

报告主题：主题：GMV Prediction via Drivers' Preference Learning

摘要：Drivers are making a sequence of decisions while working, one of the most important decisions is whether to stop working (log off) after finishing an order or being idle for a while. We model drivers’ such sequential decision-making process as a Markov Decision Process (MDP). We extract two types of features, i.e. income related and user-experience related, to model drivers’ decision space. The reward function represents the preference each driver has over different decision-making features. We utilize inverse reinforcement learning to extract drivers’ individual preference from intra-day working cycles. We are interested in predicting each driver’s future income. We show that models with individual preference can improve the prediction accuracy a lot over models with only inter-day characteristics.

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杨进，阿里巴巴资深技术专家，飞猪事业部数据和算法团队负责人。2006年-2013年百度稳定性架构师，在百度期间完成了线下PS的搭建和推广，完成搜索相关性的众包评估体系；2013年加入阿里，先后负责机票开发、平台技术和数据&算法团队负责人，完成了飞猪数据监控平台雷达、搜索和推荐工程和算法体系搭建、飞猪数据化运营体系的搭建。

陈德泉，中国优选法统筹法与经济数学研究会现任理事会顾问，曾任研究会第二届代理事长，第三届理事长。自1965 年中国科技大学毕业，作为华罗庚教授的主要助手之一，在华罗庚教授指导下从事应用数学、管理科学与工程的研究与应用工作，直至1985 年华罗庚教授逝世。承担的科研项目曾获得过全国科学大会奖，四项国家科学技术进步奖，多项省部级奖。曾任国家软科学研究工作指导委员会委员,国家科学技术进步奖软科学行业组评审委员会评委,中国科学院政策与管理科学研究所副所长、专业高级职称评委会主任、国际项目管理大奖评估师、Aureos China Fund 等国内外企业顾问。

刘祥官，浙江大学数学学院教授，华罗庚教授弟子，国务院政府特殊津贴和国家级有突出贡献中青年专家。历任中国优选法统筹法与经济数学研究会副理事长及其他多个学会领导职务，荣获国家科技进步一等奖、“全国优秀科技工作者”等称号，另获省部级科技进步一、二等奖5项，发明专利2项。任浙江省政协第九届委员会委员，并担任浙江省人民政府参事10年。

报告主题：从数学建模到智能优化算法设计--兼论深刻理解华罗庚36字管理科学方针。

余玉刚，中国科学技术大学管理学院执行院长，博士生导师，教育部专业学者特聘教授，科技部中青年科技创新领军人才，国家杰出青年基金获得者，中国高被引学者（Elsevier 2014-2018）。研究成果主要集中在物流领域，包括下一代仓储系统（物流分配中心、集装箱码头、和停车系统等）研究、库存管理研究、供应链物流与市场和金融交叉领域研究。

何斯迈，上海财经大学教授、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，上海市特聘教授（东方学者）。主要研究兴趣为运筹学和运营管理，在Operations Research, Mathematics of Operations Research, Mathematical Programming和SIAM Journal on Optimization等顶级期刊上发表论文10余篇。曾获2014年度中国运筹学会青年科技奖。

报告主题：运筹学在供应链量化管理中的应用。

摘要：随着企业的电子化及自动化管理程度的提高，企业积累了大量的销售﹑物流和用户特征等各种数据数据，特别是电商等行业中积累了海量的用户行为轨迹等微观数据。大数据分析方法使这些企业普遍意识到数据所蕴含的价值，但在生产管理决策中企业急需良好的量化决策模型和求解工具以解决相关决策问题。针对这些新的行业特征及企业需求，我们结合实践经验研究如何将运筹学理论模型更好的应该到供应链的定价﹑库存和选择等具体的生产管理决策中。具体的，我们讨论鲁棒决策模型在多个决策场景的应用前景，考虑促销对未来影响的多阶段定价决策问题，选址等问题中的企业需求和解决途径等理论和应用实践问题。