我主要研究如何让计算机像专家一样智能地做决策和优化复杂系统。具体包括：
智能算法设计：设计高效算法解决组合优化、整数规划、线性规划等问题，并探索元启发式与精确算法的创新方法。
应用场景：生产车间调度、物流运输优化、数据中心资源分配、数据分析和机器学习驱动的决策系统。
典型问题：大规模难解问题（NP-hard），例如背包问题、装箱问题、聚类问题等。
在这里，本科生可以直接参与算法开发、模拟实验和真实系统建模，看到算法从设计到应用的全过程；企业则可以通过我们的研究优化资源利用、降低运营成本、提升系统效率，实现可落地的解决方案。
