报告题目：
第一场：交通系统管理的典型方法分析：机器学习算法在交通领域最新的研究进展（Analysis of typical methods for traffic system management: The latest research progress of machine learning algorithms in traffic engineering）
第二场：疫情时期航运空集装箱管理（Management of empty containers in shipping during the epidemic）
第三场：公共交通大数据分析--建模框架与应用（Big data analytics in public transport – Modelling framework and application）
时间: 2022年6月12日 15：00-18：00
地点：腾讯会议 713-405-898
报告人：王帅安（香港理工大学）、董敬欣（英国纽卡斯尔大学）、刘蓉晖（英国利兹大学）
主持人：温惠英 (土木与交通学院)
欢迎广大师生参加！
土木与交通学院
2022年6月8日
报告人简介：
王帅安简介：王帅安博士，现任香港理工大学商学院教授。本科毕业于清华大学；硕士毕业于清华大学、德国亚琛工业大学；博士毕业于新加坡国立大学。博士毕业后先后在澳大利亚、美国、香港特区高校任教。主要研究领域包括港航运作管理、城市交通网络管理、交通大数据。在Transportation Research Part B、Transportation Science、Operations Research等期刊发表论文200余篇。被评为交通物流领域引用影响力世界前2%的学者。担任国际期刊Communications in Transportation Research、Cleaner Logistics and Supply Chain创刊主编，Transportation Research Part E、Flexible Services and Manufacturing Journal、Transportmetrica A副主编、Transportation Research Part B、Transportation Letters、Transportation Research Record、Maritime Transport Research编委。
董敬欣简介：董敬欣博士，现任英国纽卡斯尔大学商学院运营管理与供应链管理教授，博士生导师，及博士研究生项目中心主任。2005年获北京交通大学系统工程专业博士学位，2006-2009年在英国普利茅斯大学商学院任博士后研究员。主要研究方向涵盖运筹学，数据科学等，擅长运用博弈论、随机整数规划、数据挖掘于物流、运输、能源等领域和运营管理课题中。董教授在交通领域的著名期刊Transportation Research Part B，Part E、European Journal of Operations Research, Town Planning Review等发表论文50余篇。多次组织或参与高水平的学术研讨会议，2020年担当英国运营管理和研究峰会的组织主席；2020年国际物流和海事系统会议组委会成员；2016年担当中英绿色物流与供应链管理研究研讨会的组织主席。担任学科著名期刊IET Intelligent Transportation System 副主编， Ocean Systems Management的主编和许多交通领域知名期刊的评审。多次获交通顶级期刊如Transportation Research Part C、Part E突出评审贡献奖。
刘蓉晖简介：刘蓉晖博士，英国利兹大学交通学院教授、副院长，交通学科顶级会议ISTTT的首位女性编委会成员，交通学科主流期刊IEEE Transactions on ITS 和IET ITS期刊的副主编。她于剑桥大学获得博士学位，主要从事交通网络建模、交通仿真、公共交通系统方面的研究。刘教授在交通学科顶尖期刊Transportation Science，Transportation Research Part A/B/C/E等发表了多篇论文，主持欧盟科学基金, 牛顿科学基金等多个项目。利兹大学交通学科欧洲排名第一，全球排名第四。
报告摘要：
第一场（15：00-16：00）：交通系统管理的典型方法分析：机器学习算法在交通领域最新的研究进展
随着机器学习算法的发展、计算设备的进步以及运输数据可用性的提高，有关运输管理数据驱动优化的文献迅速扩展。大多数研究采用了两步方法：第一步，使用机器学习模型预测不确定参数的值；第二步，将预测值用作优化模型的输入，以得出决策方案。然而，这种两步走的方法在几个方面存在缺陷。在本次研讨会上，我们将介绍解决两步方法不足的最新改进方法的研究进展。希望这些理论上的进展能被运输工程师应用于解决实际交通问题。
第二场（16：00-17：00）：疫情时期航运空集装箱管理
空集装箱周转管理是航运管理中的传统难题之一。由于新冠疫情的影响，航运运输需求模式发生了很大的变化。在疫情不同的进展阶段，对空箱的需求出现了不同寻常的陡升或陡降，并进一步破坏整个世界集装箱航运系统的平稳运行。在很多国家，出现了一箱难求的现象，国际海运费率也因此大幅攀升。在本次研讨会上，将探讨采用数学规划的方法，来提高疫情期海运空集装箱的管理水平。
第三场（17：00-18：00）：公共交通大数据分析--建模框架与应用
现如今公共交通有关部门及运营商收集了大量的数据集，包括个人旅客数据（通过智能卡交互以及移动手机信号等方式）和公交网络数据（通过自动车辆定位和交通控制系统等途径）。借助机器学习和其它数据分析方式来运用这些大数据，在从根本上改变公共交通系统的规划和运营方式，并显著提升公共交通系统的性能和乘客体验方面有着巨大的潜力。本讲座介绍了我们最近在应用数据分析和机器学习来分析公交大数据集方面的研究，展示了建模框架和实际交通场景的应用，揭示了研究过程中的一些经验教训，并强调了未来研究面临的技术挑战。
