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青年学者学术讲座

发布时间:2019-11-27 20:32:04.0   阅读次数:

时间20191129日(周五)9:00—12:00

地点:西南交通大学犀浦校区交运楼418会议室

主持:刘晓波

讲座议程:

一、Distributed Computing Methods for Urban Traffic Assignment

报告人:刘志远(东南大学)

时间:9:00—10:00

地点:西南交通大学犀浦校区交运楼418会议室

个人简介:

刘志远,东南大学交通学院教授、博导、副院长,复杂交通网络研究中心主任,澳大利亚蒙纳士大学客座教授。入选国家自科基金优青、江苏省“双创人才”、江苏省“青年双创英才”、东南大学“青年首席教授”,获评东南大学“五四青年奖章”。2011年毕业于新加坡国立大学,获博士学位,并随后留校进行博士后研究一年。自2015年回到东南大学交通学院工作。归国前就职于澳大利亚蒙纳士大学土木工程系,任讲师、博导。201712月至20181月,澳大利亚墨尔本大学数学系访问学者。

主要研究领域包括交通网络规划与管理、交通大数据分析与建模、公共交通、多模式物流网络等。迄今为止在这些领域中发表学术论文百余篇,其中被SCI/SSCI期刊检索70余篇。Google Scholar引用1900余次。担任交通研究领域知名SCI期刊ASCE Journal of Transportation Engineering 以及IET Intelligent Transport Systems副主编,担任国际期刊Transportation Research RecordSCI)、Journal of Transport and Land UseSSCI)编委。指导学生获得10余项国内外大数据算法比赛奖项,包括2016年阿里巴巴天池大赛算法挑战赛冠军、2017年美国TRB大会数据分析比赛优秀论文奖、2017CCF大数据与计算智能大赛亚军、2017Ucar Artificial Intelligence Cup冠军(IEEE computer society)2018年阿里巴巴天池大赛冠军、2019年数字中国创新大赛大数据比赛一等奖、2019年国际顶级数据分析比赛KDD CUP第二名、IJCAI冠军等。

讲座简介:

Traffic assignment is a fundamental tool to evaluate and analyze the performance of the transportation network. To fully utilize the widely available computer powers, this study aims to explore computational efficient parallel-computing approaches for the user equilibrium problem. Some parallel computing approaches, developed with the Frank-Wolfe algorithm and ADMM method, are explored under the Map-Reduce parallel programming model, in which the problems are decomposed and solved in parallel.

 

二、网约共享出行服务的行为机理与系统优化

报告人:陈喜群(浙江大学)

时间:10:00—11:00

地点:西南交通大学犀浦校区交运楼418会议室

个人简介:

陈喜群,浙江大学建筑工程学院土木工程学系副系主任,“百人计划”研究员,荣获国家优秀青年基金(2019)、浙江省杰出青年基金(2016),入选中国科协“青年人才托举工程”(2018)、第九批浙江省海外高层次人才引进计划(2016)。本科和博士毕业于清华大学土木工程系(20082013),美国加州大学伯克利分校交通研究所联培(2011-2012),美国马里兰大学土木与环境工程系博士后、国家交通中心主任助理(2013-2015)。研究领域包括交通运输管理、共享出行、智能交通系统、交通流建模与仿真优化。主持国家自然科学基金3项、国家重点研发计划课题1项。在Management ScienceM&SOMTransportation ScienceTransportation Research系列、IEEE Transactions on ITS等期刊发表SCI/SSCI论文60余篇,出版英文专著1部,参编3部,授权发明专利5项。获IEEE国际智能交通学会最佳博士论文奖、国际学术会议最佳论文奖5项、中国智能交通协会科技奖二等奖1项(排名第1)。担任世界交通运输大会交通运营与管理学科主席。

讲座简介:

This presentation focuses on the ridesourcing system optimization modeling and behavioral analysis of the shared mobility on demand. The on-demand ride service platform, e.g., Urber, Lyft, DiDi Chuxing, is an emerging technology with the boom of the mobile internet. Ridesourcing or transportation network companies (TNCs) refer to an emerging urban mobility service mode that private car owners drive their own vehicles to provide for-hire rides. The platform serves as a coordinator who matches requesting orders from passengers (demand) and vacant registered cars (supply). There exists an abundance of leverages to influence drivers’ and passengers’ preference and behavior, and thus affect both the demand and supply, to maximize profits of the platform or achieve the maximum social welfare. The following research efforts have been accomplished by or ongoing in the presenter’s team: (1) On-demand ride services platform and government regulation policy optimization via coordinating supply and demand; (2) Urban road network-wide performance evaluation by exploring real-world emerging ridesourcing order data extracted from DiDi’s platform; (3) Learn on-demand ridesplitting behavior; and (4) Demand/supply/traffic forecasting. Those research initiatives help decision makers better understand the emerging on-demand ride services.

 

三、A truth-telling mechanism for private parking-sharing programs under an incomplete information setting

报告人:晏鹏宇(电子科技大学)

时间:11:00—12:00

地点:西南交通大学犀浦校区交运楼418会议室

个人简介:

晏鹏宇,电子科技大学经济与管理学院教授,博士生导师,2011年获法国特鲁瓦理工大学系统优化与安全博士学位(中法联合培养)。主要研究方向为:共享出行平台的运作优化及其应用、智能制造系统的运作优化与生产调度。主持国家自然科学基金项目3项和国家博士后项目2项等。在国际高水平SCI期刊和国内重要学术期刊等发表学术论文30余篇。获陕西省科学技术二等奖,陕西省高等学校科学技术一等奖。

讲座简介:

Parking presents a significant challenge in world-wide metropolitans. The emerging parking-sharing programs provide a convenient alternative for travelers and an economic compensations for owners who do not use their private spaces during some time intervals. In parking-sharing programs, how to efficiently utilize private parking resources and determine parking price are two critical issues. This study designs a truth-telling mechanism, composed of a matching procedure and a pricing method, for a parking-sharing reservation system under incomplete information setting. The experimental results based on real data set demonstrate the effectiveness of the truth-telling mechanism.

西南交通大学交通运输与物流学院

20191126