王剑

个人信息

Personal information

副教授     硕士生导师

性别:男

在职信息:在职

所在单位:人工智能与自动化学院

学历:研究生(博士)毕业

学位:工学博士学位

学科:系统工程

科学研究

  • 一、复杂供应链/物流系统预测、决策、优化与仿真理论与方法

    面向智慧供应链运营管理需求,从管理系统工程视角,运用博弈论、运筹优化、建模仿真、数据挖掘、机器学习/深度学习等理论与方法,围绕制造/服务型企业和灾害应急救援资源的供应链/物流系统:预测、决策、优化与仿真等问题遵循数学建模、仿真建模和数据建模及其理论分析的研究范式,开展理论和应用研究。研究方向包括:

    1. 复杂竞争环境下的制造企业供应链定价博弈与运营优化

    2. 复杂联盟环境下的海运企业供应链定价博弈与服务优化

    3. 重大灾难事件下的应急资源供应链协调博弈与资源优化

    4. 多主体分布式交互模式下的供应链执行过程建模与仿真

    5. 数据挖掘与机器学习驱动的供应链运营数据分析与预测


    二、AI技术(机器学习/深度学习)与分布式交互仿真技术集成应用

    面向智慧城市服务运营管理需求,从实际工程应用视角,遵循数据建模、仿真建模的研究范式,建立数据模型(机器学习/深度学习/强化学习)、仿真模型(离散事件系统/分布式交互仿真系统),设计与实现:集成化的学习算法或仿真算法,进行数据实验分析,针对实际问题给出解决方案。研究方向包括:

    1. 城市社会安全事件预测与公安警务仿真优化算法设计与开发

    2. 智慧城市安全指数预测与应急决策仿真优化算法设计与开发

    3. 城市充电服务需求预测与共享调度仿真优化算法设计与开发

    4. 城市电废回收需求预测与政策干预仿真优化算法设计与开发

    5. 城市公共交通需求预测与服务运营仿真优化算法设计与开发

    6. 复杂离散事件系统的分布式交互仿真建模与仿真算法设计与开发(灾害疏散、公共交通、物流运输、工程安全、城市安全等)

     

    三、AI技术(机器学习/深度学习)与智能推荐技术集成应用

    面向智慧教育服务运营管理需求,从实际工程应用视角,遵循数据建模、知识建模的研究范式,建立数据模型(机器学习/深度学习/强化学习)、知识模型(语义/图谱/自然语言),设计与实现:集成化的学习算法或推荐算法,进行数据实验分析,针对实际问题给出解决方案。研究方向包括:

    1. 在线学习能力预测与学习路径智能推荐算法设计与开发

    2. 在线学习资源分类与资源优选智能推荐算法设计与开发

    3. 在线学习兴趣分类与目标生成智能推荐算法设计与开发

    4. 在线论坛热点预测与话题追踪智能推荐算法设计与开发

    5. 在线评论趋势预测与风险管控智能推荐算法设计与开发