4月18日下午，由研究生院、研究生工作部主办，运输工程学院承办，校研究生科学技术协会协办的“虹”学讲堂第547讲在南校区东院伯声报告厅举办。西安交通大学周晓阳教授作了题为“Data-Driven Robust Optimization Considering Decision-Dependent Features: an Application in Electric Vehicle Routing Incorporating Multiple Charging Modes”的报告，相关学院共200余名师生参加讲座。
周晓阳教授作报告
本次报告主要围绕电动车在不确定排队等待时间的混合充电模式下的路径规划问题以及针对特征不确定集合的处理、求解算法与数值实验分析两个方面展开。周晓阳教授强调，优化电动物流车路径需先界定输入变量，再寻优访问顺序和充电策略，在充电等待时间不确定且难以预估的情况下，鲁棒优化方法有效，但需结合数据驱动方法以充分捕捉动态特征。周晓阳教授提出了一种结合历史数据和特征的创新数据驱动方法，研究显示其平均成本显著低于其他方法，尤其是在处理大规模案例时成本节约优势更为显著。
报告结束后，周晓阳教授耐心解答了同学们的疑问，使大家对电动车路径规划问题有了更为深入的了解。
（审稿：高天智 网络编辑：和燕）
