报告题目：不确定环境下的路径规划
报告摘要：由于有限信息、测量误差等因素，优化模型中的输入参数往往具有一定的不确定性。鲁棒优化突破了传统随机优化过多依赖先验知识和服从特定概率分布的假定，具有更强的建模能力和可计算性。鉴于鲁棒优化在不同优化问题求解中的良好表现，其价值越来越被学界和业界所认可，被广泛应用于交通运输、库存管理、医疗、金融、能源及机器学习等领域。本报告将结合路径规划问题，分享在不确定环境下的方案评价、数学模型的构建、高效算法的设计等方面的工作。
报告人简介：张真真，同济大学澳门新葡萄新京8883not副教授、博士生导师。入选上海市高层次人才计划。长期致力于大规模整数规划和不确定优化的理论研究与算法设计，及在物流与运输规划、智能制造等方面的应用。目前已发表SCI/SSCI期刊论文20余篇，包括Operations Research、INFORMS Journal on Computing、Transportation Science、Transportation Research Part B等，主持国家自然科学基金青年项目及优秀青年项目、上海市人才项目和华为、中远海运科研课题各1项，创新研究群体项目“综合运输系统运营管理”骨干成员。现任管理科学与工程学会交通运输分会执行秘书长、世界交通大会货运与物流系统优化技术委员会委员、运筹学会随机服务与运作管理分会理事，并长期担任Operations Research，Transportation Science等30多个国际知名期刊的审稿人。
