工业工程系祁炜副教授课题组在2025 INFORMS年会荣获六项奖项-清华大学工业工程系

工业工程系祁炜副教授课题组在2025 INFORMS年会荣获六项奖项

日期：2025-12-09

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2025年国际运筹学与管理学研究协会（Institute for Operations Research and the Management Sciences, INFORMS）年会于10月26至29日在美国亚特兰大举办，祁炜课题组获得六项奖项。INFORMS是运筹学与管理科学领域的权威国际学术组织，其年度会议是该领域的顶级学术盛会。

一、ENRE领域两项Best Publication奖

在能源、自然资源与环境（Energy, Natural Resources, and the Environment, ENER）领域的权威奖项评选中，祁炜课题组获得两项ENRE Best Publication奖项。

ENRE Best Publication奖项每年颁发给ENRE关注领域内的最佳同行评审期刊论文，旨在表彰ENRE成员在运筹学与管理科学领域能源相关方向的贡献。

奖项一：INFORMS ENRE Energy Best Publication Award

祁炜及其合作者（张玉利、张宁威）的论文Scaling Up Electric-Vehicle Battery Swapping Services in Cities: A Joint Location and Repairable-Inventory Model（《城市电动汽车换电服务规模化升级：联合选址与可修复库存模型》）获得该奖。获奖论文针对换电模式电动汽车发展瓶颈，提出“集中充电、分散换电”的充换电柔性服务网络运营新模式，缓解电网容量、场地成本及司机排队问题。针对该模式，团队提出基于队列分解思想的排队论分析方法，构建两级网络选址-库存模型，研发基于次模性的精确算法，计算速度较现有算法和主流商业求解器快1000倍以上。依托新能源汽车国家监测与管理中心平台和出租车运营数据验证，该模式可降低换电出租车运营成本及电池数量30%以上，应用前景良好。

祁炜（左）与奖励委员会成员Benjamin Leibowicz（右）合照

论文信息：

Wei Qi, Yuli Zhang, and Ningwei Zhang. Scaling up electric-vehicle battery swapping services in cities: A joint location and repairable-inventory model[J]. Management Science, 2023, 69(11): 6855-6875.

https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4731

奖项二：INFORMS ENRE Natural Resources Best Publication Award

祁炜及其合作者（何龙、柯楠、毛瑞九、张洪财）的论文From Curtailed Renewable Energy to Green Hydrogen: Infrastructure Planning for Hydrogen Fuel-Cell Vehicles（《从弃用可再生能源到绿色氢能：氢燃料电池汽车基础设施规划》）获得该奖。获奖论文聚焦氢燃料电池汽车（Hydrogen Fuel-Cell Vehicles, HFVs）推广面临的车辆普及不确定、加氢基础设施缺失等核心难题，针对可再生能源弃电地区，旨在通过基础设施布局与资源利用优化实现弃电减少与可持续交通发展的双重目标。研究构建联合确定加氢站、制氢厂选址及容量，以及输电与电网升级的双层优化模型，并将其转化为易处理的混合整数二阶锥规划模型，结合中国四川水电数据进行实证分析。结果表明，加氢站最优布局随HFVs普及目标变化呈现显著空间差异，推广HFVs可减少弃水电量且效果受普及目标、电网升级成本影响，氢能的运输灵活性使其相比其他替代燃料汽车更具成本节约与弃电减少潜力。

祁炜（左一）、何龙（左二）、毛瑞九（左三）和奖励委员会成员Ali Fattahi（右二）、 Emily Griffin（右一）合照

论文信息：

Long He, Nan Ke, Ruijiu Mao, Wei Qi, and Hongcai Zhang. From curtailed renewable energy to green hydrogen: infrastructure planning for hydrogen fuel-cell vehicles[J]. Manufacturing & Service Operations Management, 2024, 26(5): 1750-1767.

https://doi.org/10.1287/msom.2022.0381

二、学生学术成果在TSL、PSOR等分会获四项奖项

祁炜课题组学生在多个分会的奖项评选中获得四项学术奖项：

奖项三：INFORMS TSL Best Student Paper Award

郭浩然同学以第一作者身份完成的论文Overworking or Outsourcing: Integrated Prediction-Optimization for Human-Centric Last-Mile Delivery Zone Assignment（《过劳还是外包：以人为本的最后一公里配送区域分配集成预测-优化模型》），在全球43份申请中位列第一，获得运输科学与物流（Transportation Science and Logistics, TSL）分会最佳学生论文奖。获奖论文聚焦最后一公里配送等场景中工作量波动下的加班控制问题，核心围绕“过劳”与“外包成本”的权衡，旨在解决传统先预测后优化方法中预测模型与决策目标错位导致的次优决策及员工福祉受损问题。研究将该问题构建为上下文随机优化问题，提出集成预测-优化框架，通过建立决策感知点预测模型，理论证明其具有有界超额决策风险，并开发高效实用算法。数值实验表明，该方法显著优于传统两步法，简单决策聚焦预测在决策质量上可超越复杂神经网络。基于真实配送数据集的案例研究显示，其相比传统方案减少17.29%加班时长，且不增加总决策成本。

TSL最佳学生论文奖每年评选一次，以表彰主要由学生撰写的优秀论文，且主题契合广大TSL领域群体的关注方向。

郭浩然（左）与奖励委员会成员Baris Yildiz（右）合照

论文信息：

Haoran Guo, Meng Qi, and Wei Qi. Overworking or Outsourcing: Integrated Prediction-Optimization for Human-Centric Order Assignment in Last-Mile Delivery[J]. Available at SSRN 5054050, 2024.

https://ssrn.com/abstract=5054050

奖项四：INFORMS PSOR Best Paper Award Finalist

郭浩然同学以第一作者身份完成的论文Data-Driven Facility Layout for Enhancing Walk Appeal in Walkable Neighborhoods（《面向步行社区步行吸引力提升的数据驱动设施布局》），在全球106份申请中排名前四，入围公共与社会运筹学（Public and Societal Operations Research, PSOR）分会最佳论文奖决赛。该论文针对以车为中心的城市发展挑战，聚焦步行社区设计，旨在通过优化零售、服务等设施布局提升步行吸引力，助力促进公共健康与城市可持续性的步行社区建设。研究摒弃传统依赖距离指标的设计思路，基于潜类别logit模型估计设施布局对不同出行目的行人步行倾向的影响，进而构建选择导向优化框架以最大化居民总步行概率，并将NP难问题转化为指数锥规划，开发高效贪心算法且通过子模比分析确立性能保证。北京案例研究表明，该方法相比传统方法显著提升步行吸引力，且对设施可达性影响极小，同时揭示现有布局存在“群体智慧”效应，最优布局模式需适配社区环境。

PSOR最佳论文奖旨在表彰在PSOR所代表的所有学科和应用领域中被认为具有最佳质量的研究。通过该竞赛，PSOR力求在整个INFORMS社区内建立公共政策、计划、安全、服务和需求知识的学术交流传统。

祁炜（右三）、郭浩然（右二）、缪森涛（右一）与奖励委员会成员合照

论文信息：

Haoran Guo, Sentao Miao, Wei Qi, Jian Cui, and Zhenning Dong. Data-Driven Facility Layout for Enhancing Walk Appeal in Walkable Neighborhoods[J]. Available at SSRN 5356595, 2025.

https://ssrn.com/abstract=5356595

奖项五：INFORMS Undergraduate Operations Research Prize Finalist

赵凌杰同学以第一作者身份完成的论文Conformal Robust Optimization and Satisficing for Prescriptive Analytics（《保形鲁棒优化与满意化用于规范性分析》）入围本科生运筹学奖决赛。该论文聚焦规范性分析中黑盒机器学习预测与高风险优化可靠性的平衡难题，提出保形鲁棒优化（CRO）框架，通过构建数据驱动不确定性集，实现分布无关、有限样本的性能保证，同时保留计算可行性。研究进一步引入目标导向的保形鲁棒满意化（CRS）方法，证明二者在温和凸性与对偶条件下理论等价。通过有限样本分析表明，实际覆盖度以 O (n^(1/2)) 速率收敛于目标水平，次优间隙有界。分数背包和多周期设施选址问题的大量数值实验验证了方法有效性，其目标值显著优于基线方法，且能保证样本外覆盖。

INFORMS举办的本科生运筹学奖竞赛，是本科生运筹学领域最具权威性的学术奖项之一。竞赛每年举办一次，旨在表彰在本科就读期间，开展了运筹学与管理科学领域重要应用项目，或完成了该领域原创性、重要性理论研究或应用研究的学生或学生团队。

赵凌杰（右三）和其他获奖人员与奖励委员会成员合照

论文信息：

Linjie Zhao, Hansheng Jiang, and Wei Qi. Conformal Robust Optimization and Satisficing for Prescriptive Analytics[J]. Available at SSRN 5338354, 2025.

https://ssrn.com/abstract=5338354

奖项六：INFORMS TSL Cross-regional Doctoral Grant

郭浩然同学通过论文Overworking or Outsourcing: Integrated Prediction-Optimization for Human-Centric Last-Mile Delivery Zone Assignment（论文介绍见奖项三）获得TSL跨区域博士基金资助。

TSL跨区域基金资助是INFORMS下属TSL设立的国际顶级学术资助，依托全球四大区域学术网络，其中跨区域博士基金资助向目前正在攻读博士学位的 TSL 成员开放，旨在在让博士生出国留学，开展更多跨地区学术合作交流。