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　　北理工管理與經濟學院教師張玉利與美國加州大學伯克利分校申作軍教授、清華大學宋士吉教授合作的研究成果“Exact Algorithms for Distributionally β-Robust Machine Scheduling with Uncertain Processing Times”近期在《INFORMS Journal on Computing》期刊發表。張玉利特別研究員為本文第一作者。

　　該研究針對不確定性環境下的調度問題，提出了一種基于β-魯棒準則的隨機魯棒優化模型，并創新性地提出了求解此類非線性離散優化模型的高效精確算法——參數搜索（Parametric Search）方法。該方法只需對一維參數空間進行搜索并求解少量的線性優化問題即可獲得原問題的最優解，避免了傳統方法在多高維離散空間進行分支定界的困難。在期望意義下，該方法具有多項式時間的計算復雜度。計算實驗表明該方法可將現有算法效率提升幾個數量級。

　　《INFORMS Journal on Computing》為美國運籌學和管理學研究協會（INFORMS）季刊，每年約發表論文50篇。該刊是UT-Dallas 24期刊（國際商學院研究能力評估參考的24本頂級期刊）之一。UT-Dallas 24 是由美國德克薩斯大學達拉斯分校界定的24本權威、頂級期刊目錄，用于國際商學院研究能力評估，是商學院排名的重要參考依據，在國際上認可度極高。同時，該目錄也是國家自然科學基金委管理科學部、教育部管理學科等重要人才計劃項目評選的重要參考條件。

　　論文信息：Zhang, Yuli, Zuo-Jun Max Shen, and Shiji Song. Exact Algorithms for Distributionally β-Robust Machine Scheduling with Uncertain Processing Times. INFORMS Journal on Computing 30.4 (2018): 662-676.

　　論文鏈接：https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/ijoc.2018.0807

【作者簡介】

　　張玉利，管理與經濟學院管理工程系預聘副教授、特別研究員、博士生導師。研究興趣包括運籌優化、運營管理、物流與供應鏈管理等方向。其研究獲國家自然科學基金、中國博士后科學基金、北京理工大學青年教師學術啟動計劃等科研項目資助。研究成果發表在《Production and Operations Management》(UT-Dallas 24期刊)《Transportation Research Part B: Methodological》和《 European Journal of Operational Research》等學術期刊。