张瑞友  (教授)

 REAL（Resource Effectiveness And Learning）课题组长期围绕运筹优化领域的核心基础问题和行业重大需求，以共享出行、智能制造、智慧物流等为主要研究对象，开展复杂系统的资源优化、智慧调度、决策支持等问题的研究。

人类一切活动的本质无非是“认识世界”、“改造世界”（汪定伟 等编著，智能优化方法，高等教育出版社，2007）。本课题组紧密围绕着对客观世界建立数学模型（即：认识世界），进而对数学模型进行优化求解（即：改造世界）这两个关键问题开展工作。

课题组主要研究方向：

    问题层面

1.         共享出行：网约车、顺风车、共享汽车、共享单车等模式中的设计、运作、调度等问题

2.         智慧物流：干散货、集装箱等物流形式中的网络设计、路径规划、资源配置、作业调度等问题

3.         智能制造：工业4.0、5G通信、云（边）计算等场景下智能制造领域中的作业计划、数字孪生等问题

    方法层面

1.         数学规划：复杂组合优化、整数规划等问题的割平面、列生成、Benders分解等

2.         强化学习：复杂优化问题的深度Q函数强化学习、策略梯度强化学习等

3.         智能优化：模仿自然规律或人类智能的复杂优化问题的高性能启发式算法

课题组会根据你的个人能力以及未来展望进行分配工作以及方向，不管是深造还是找一个好工作，课题组都会尽力给你营造一个好的氛围！