报告时间：2025年12月23日（周二）18：30-20：30
腾讯会议：835 683 909（线上）
报告（一）
报告题目：系统思维下的国家物流枢纽
报告时间：2025年12月23日（周二）18：30-19：30
主讲嘉宾：赵林度
内容简介：截至2025年7月，国家物流枢纽总数增至181个，基本形成覆盖全国的物流枢纽网络，实现对地区生产总值4000亿元以上城市的基本覆盖和有效辐射。国家物流枢纽作为重要的基础设施，在增强产业链供应链韧性、推动区域经济发展、提升双循环能力等方面究竟应该发挥怎样的作用，报告将结合物流时间价值和物流空间价值等系统思维思想，阐述国家物流枢纽建设的重要意义。
专家简介：赵林度，东南大学首席教授，国务院政府特殊津贴获得者。兼任中国物流学会副会长、德国Leibniz汉诺威大学客座教授、《物流技术》主任编委等。主要从事复杂系统分析与决策、健康管理等方向研究工作，主持完成国家科技攻关项目、国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金重大项目课题等国家级科研项目20余项，获高等教育国家级教学成果奖二等奖、高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）二等奖，获授权PCT专利、国家发明专利20余项，出版学术专著20余部。
报告（二）
报告题目：Meal Deliveries with Ad-Hoc Drivers: A Distributionally Robust Contextual Optimization Approach
报告时间：2025年12月23日（周二）19：30-20：30
主讲嘉宾：章宇
内容简介：Meal delivery with a mix of in-house and ad-hoc drivers has been prevalent in recent years, in which the workforce constitutes about 30%-60% of the total expenses. In this work, we study a tactical workforce planning problem to minimize the total costs for meal delivery platforms. This problem determines the number of in-house drivers to hire as tactical-level decisions, who would fulfill the uncertain and feature dependent customer orders together with ad-hoc drivers in the subsequent operational phase. The objective is to minimize the sum of fixed costs for hiring in-house drivers, variable costs for delivering goods by both in-house and ad-hoc drivers, and penalty costs for unfulfilled orders. We account for uncertain customer orders and availability of ad-hoc drivers, which are affected by uncertain contextual feature information such as weather. To address the challenges caused by the complex interplay of in-house and ad-hoc drivers, the feature-dependent uncertainty and the limited historical data, we propose a two-stage distributionally robust contextual optimization (DRCO) model. We reveal a hidden network flow structure for the operational-level delivery problem, which enables us to relax the integer decision variables to continuous ones and further allows us to propose a Benders decomposition algorithm to solve the DRCO. Our numerical tests based on real-world data demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed models and algorithms.
专家简介：章宇，西南财经大学“光华杰出学者计划”青年杰出教授、博导，国家级青年人才。主要从事物流、供应链、交通、医疗等领域中服务运营管理的鲁棒优化与决策研究。主持和参与国家自然科学基金项目4项。在Operations Research、Mathematical Programming、INFORMS Journal on Computing、Transportation Science、Production and Operations Management等期刊发表学术论文20余篇。获管理科学与工程学会优秀博士学位论文奖、Omega期刊最佳论文奖、上海社科优秀成果二等奖、辽宁自科学术成果三等奖、全国设备管理与技术创新成果一等奖，单篇论文入选ESI高被引论文。受邀担任OR、JOC、TS、SIOPT、POM等学术期刊审稿人。兼任中国管理现代化研究会青年工作委员会秘书长、中国系统工程学会物流系统工程分会委员、中国运筹学会决策科学分会理事。为中远、中烟等企业做项目咨询。
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