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2019年7月15日，北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院邀請(qǐng)清華大學(xué)工業(yè)工程系主任申作軍教授參加第32期新時(shí)代物流沙龍，以“Innovative Last-Mile Delivery: Shared Mobility and Data-Driven Approaches”為題做了精彩的報(bào)告。本次沙龍由學(xué)院副院長(zhǎng)華國(guó)偉教授主持。
在報(bào)告中，申作軍以亞馬遜、7FRESH、盒馬鮮生、餓了么、美團(tuán)外賣為例說明了電子商務(wù)高速發(fā)展的現(xiàn)狀，以Uber、滴滴、摩拜單車為例說明了共享經(jīng)濟(jì)正在盛行，以清華大學(xué)設(shè)立人工智能研究院為例說明這個(gè)時(shí)代下發(fā)展AI的必要性。他講解了共享資源在最后一公里配送中的應(yīng)用，通過建立數(shù)學(xué)模型發(fā)現(xiàn)混合策略配送成本可以降低近三分之一。他提出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的最后一公里配送問題，要全面考慮多種不確定性，提高模型求解精度，并發(fā)現(xiàn)利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)行駛距離，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)司機(jī)行駛路徑。他分享了機(jī)器學(xué)習(xí)的四類模型——LASSO、Ridge、SVR、Random Forest，并提出尋找有實(shí)際意義的模型求解實(shí)際問題，學(xué)會(huì)應(yīng)用領(lǐng)域中流行且實(shí)用的方法進(jìn)行求解。
報(bào)告結(jié)束后，華國(guó)偉副院長(zhǎng)對(duì)申作軍教授的報(bào)告進(jìn)行總結(jié)，強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)踐相結(jié)合和學(xué)習(xí)新方法的重要性。與會(huì)師生對(duì)報(bào)告的主題非常感興趣，提出了相關(guān)問題，申作軍進(jìn)行了詳細(xì)解答。
申作軍 加利福尼亞大學(xué)伯克利分校（University of California, Berkeley）教授，清華大學(xué)工業(yè)工程系特聘教授，現(xiàn)任清華大學(xué)工業(yè)工程系系主任，研究生學(xué)歷，博士學(xué)位。申作軍教授主要從事集成供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)與管理、服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化、分析決策等方面的研究工作。現(xiàn)任"Operations Research"、"Naval Research Logistics"，"Production and Operations Management"，"Omega"，"Asian Pacific Journal of Operational Research"和"IIE Transactions"副主編，"Computers and Operations Research"和"International Journal of Inventory Research"編委。
北京交通大學(xué)第九屆創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)論壇召開