报告时间：2026年5月11日（星期一）9:30-11:30
报告地点：管理学院825会议室
报 告 人：Chengbin CHU（储诚斌）教授
工作单位：古斯塔夫・埃菲尔大学
举办单位：管理学院
报告简介：
In this talk, we consider freight transport in urban areas using passenger rail networks as an environment-friendly alternative to current predominantly fossil-fueled trucks. We focus on designing an effective and robust method based on genetic algorithm. The problem is mathematically formulated into a mixed-integer linear program. We prove that as long as a parcel-to-train assignment is known, it takes a polynomial time to check whether this assignment can lead to a feasible solution and, if yes, solve the remaining problem by transforming it into computing the longest distances in a digraph. This result makes it possible to only consider parcel-to-train assignment variables in chromosomes, while efficiently determining the values of the other variables in fitness evaluation. In order to achieve robustness regarding all instances, the control parameters of the genetic algorithm are set with Taguchi method. Computational results show that the method developed in this way is very effective. For small-size instances, it yields optimal solutions within considerably shorter computation times than a commonplace optimization solver does. For large-size instances, it outperforms such a solver, not only providing much higher-quality solutions but also consuming much shorter computation times. This method thus meets very well operational requirements with high-quality solutions within limited computation time. We discuss the possibility to use Benders decomposition and branch-and-price approaches to solve the problem to optimality.
在本报告中，我们探讨在城市区域中利用客运轨道交通网络开展货物运输的可行性，将其作为当前以化石燃料卡车为主导运输方式的一种环境友好型替代方案。本项研究重点在于设计一种基于遗传算法的高效且稳健的求解方法。该问题在数学上被建模为一个混合整数线性规划问题。我们证明，只要已知包裹与列车之间的分配关系，即可在多项式时间内判定该分配是否能够导出一个可行解；若可行，则可通过将剩余问题转化为有向图中的最长路径计算问题加以求解。该结果使得在遗传算法编码（染色体）中仅需考虑包裹—列车分配变量，同时能够在适应度评估过程中高效确定其他变量的取值。为提高算法在不同实例下的稳健性，本文采用田口方法对遗传算法的控制参数进行系统设定。计算实验结果表明，该方法具有较高的有效性。对于小规模实例，其在显著缩短计算时间的同时即可获得最优解，优于常规优化求解器；对于大规模实例，该方法不仅在解的质量上明显优于传统求解器，而且计算效率更高。因此，该方法能够在有限计算时间内提供高质量解，较好地满足实际运营需求。最后，本文还探讨了利用Benders分解以及分支定价算法等方法对该问题进行精确求解的可能性。
报告人简介：
储诚斌教授现为法国艾菲尔大学教授，2004年入选中国教育部高层次教授。他于1985年毕业于合肥工业大学电气工程系，1990年获梅斯大学博士学位，1992年成为法国国家信息及自动化研究院（INRIA）终身研究员。1996年，储教授加入特鲁瓦工业大学，创建并领导了工业系统优化实验室（LOSI）。2008至2017年，他在巴黎中央理工大学（现巴黎萨克雷大学中央理工—高等电力学院）担任由多个跨国企业赞助的供应链管理讲席职位。
储教授的研究聚焦于生产和物流系统优化，涵盖采购管理、可靠性分析、维护策略优化、交通运输及下料装箱等领域。已发表专著3部，280余篇论文刊登于Operations Research、European Journal of Operational Research、Transportation Science、IEEE Transactions等国际顶级期刊。他先后担任多个IEEE Transactions期刊副主编，现任IJPR编委。主持了20余项由欧盟、法国政府及企业资助的研究项目，总经费近1000万欧元。研究成果已在数十家企业应用，创造了显著的经济和社会效益。1996年，他因理论创新与杰出应用贡献，荣获法国运筹学与辅助决策领域的最高奖——Robert Faure一等奖。
