为促进教师间教学科研交流，共同营造良好科研氛围，产出更多高水平的科研成果，管理学院定期举行“融汇思想 集智创新——午间教师交流论坛”。管理科学与信息管理系吴庆华教授带来了题为“求解越库配送指派问题的一种新的边流模型和强化学习方法研究”的学术分享。

吴庆华详细介绍了越库的概念及解决越库问题的关键性，他强调越库配送指派问题是现代物流仓储运输中一个重要问题，在向大家阐述目前针对越库问题的一些主流研究方法后，他提出了一种新的高效的边流混合整数规划模型和一种基于强化学习的优化算法。

吴庆华对他提出的边流模型及优化算法作了进一步描述，他谈到，用新的边流模型替代传统的指派模型，可以将变量规模从O(n4)降低至O(n3)，并给出了一些相关性质问题的证明。在大规模问题上，他提出了用强化学习方法（RL-SO）求解问题的近优解。在比较五种优化方法时，RL-SO、PTS1和PTS2在达到最优解方面优于LS1、LS2和CHR三种方法；在平均值方面，RL-SO算法比PTS1和PTS2更稳健；在最优解和平均值方面，RL-SO完全优于RL-SO3。实验结果表明，他所提出的三维模型能够更好地达到最优解、上下界，强化学习的运用会得到更好的性能。

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供稿：罗 姗

封面图、编辑：龚艳丽

审核：李锋、方权泽

编辑：刘蕊