日期：2026-10-18
10月11日下午，“数智融通·运筹学与AI协同理论与实践”分论坛在清华大学舜德楼102教室举办，是“笃行筑根基 优化启新程”工业工程学科高质量发展论坛之一，聚焦运筹学与人工智能协同发展。论坛由清华大学工业工程系祁炜副教授主持。
黄一潇（左）、张玉利（中）、祁炜（右）作主题报告
顺丰科技有限公司运筹优化算法高级工程师黄一潇作题为“物流网络的逆优化和可解释研究”的报告。他结合快递物流网络的实际运行场景，介绍了路况及中转作业等条件变化带来的时效保障问题，指出优化方案不仅需要具备可行性，还应便于业务人员理解和执行。针对这一需求，相关研究将网络变化识别、时效影响归因、恢复方案制定和交互验证相结合，利用优化算法提出调整建议，并借助智能体支持方案查询与比较，增强了优化结果的可解释性。
北京理工大学管理与经济学院管理工程系张玉利教授作题为“学习赋能优化：以混合整数规划为例”的报告。他从分支定界、割平面等经典优化方法出发，梳理了机器学习与大语言模型赋能混合整数规划的研究进展，介绍了图神经网络、模仿学习和强化学习在求解策略改进中的应用，以及大语言模型在数学建模、算法设计和代码生成方面的探索。他指出，相关方法仍面临泛化能力、结果验证与可靠性等挑战，传统优化知识与数据驱动方法应相互增强，而非简单替代。
清华大学工业工程系祁炜副教授作题为“大模型技术在供应链管理中的探索和实践”的报告。他以与京东合作开展的智能补货研究为例，介绍了库存周转、商品现货率和库存成本之间的权衡关系，以及运筹优化与人工智能相结合的决策方法。相关研究利用运筹模型生成参考决策，结合仿真和强化学习开展模型训练与对齐，使补货策略在利用人工智能学习复杂需求规律的同时，兼顾实际业务约束与管理人员偏好，并介绍了相关方法的实际应用情况。
论坛合影留念
文：唐咏康
编辑：王子鑫、王路遥
审核：李乐飞
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