Harnessing Complex Logistics Route Planning Data for Shift-Level Demand Forecasting within large-scale logistics networks

报告将探讨如何有效利用复杂的物流路径规划数据，提升大规模物流网络中班次级别的需求预测能力，从而支持更高效的资源调度与运营决策。

王明征，浙江大学教授、浙江大学数智仿真与智能决策技术交叉研究中心主任、浙江大学—饿了么集团数字生活联合实验室副主任、数据科学与管理工程学系副主任、中国系统工程学会物流系统工程专业委员会副主任委员、中国现代化研究会电子商务与网络空间管理分会副主任委员、中国双法研究会网络科学分会副主任委员、西藏自治区电子商务建设特聘专家、教育部大数据管理与应用专业系列教材编委会委员。

主要研究兴趣包括大规模优化方法（数据驱动决策、随机优化与统计学习、大规模算法设计、大模型驱动优化方法）、数据驱动供应链与物流优化（网络设计、定价与收益管理、库存管理与物流优化、履约优化和最后一公里配送）、大数据解析与商业决策智能（人工智能可解释性需求预测方法、大模型驱动的可解释性推荐方法）等。

近几年来主持国家自然科学基金委重点项目、国家自然科学基金委重点国际合作研究项目等国家级项目十余项。