大数据时代的交通运输管理

主讲人简介

李想，北京化工大学经济管理学院教授，博士生导师，大数据交通与物流实验室主任，国家优秀青年科学基金获得者，国家自然科学基金重点项目负责人，教育部新世纪优秀人才，北京市科技新星。研究领域包括交通运输管理、危化品运输管理、大数据优化等，出版英文专著2部，发表论文100余篇，荣获省部级奖励7项，授权国家发明专利6项，登记软件著作权4项。现任Springer期刊Journal of Data, Information and Management主编，Information Sciences 等多本SCI/SSCI期刊副主编/编委，《运筹与管理》编委、《系统工程学报》编委，中国管理科学与工程学会理事、中国优选法统筹法与经济数学研究会理事、中国运筹学会理事等。

讲座内容摘要

本工作重点介绍城市轨道交通大数据与节能管理、地面公交大数据与客流管理、共享交通大数据与调度优化，以及城市综合交通与共享交通协同管理的若干问题。

时间

2021年4月28日08：30

地点

文昌楼105报告厅

不确定理论

主讲人简介

刘宝碇，清华大学数学科学系，于1986年获得南开大学学士学位，1989年获得中国科学院硕士学位，1993年获得博士学位，1996年聘为清华大学副教授，1998年晋升为教授。他的主要学术贡献是开创了研究不确定现象的公理化数学分支“不确定理论”，派生出不确定统计、不确定规划、不确定逻辑、不确定过程、不确定分析、不确定微分方程等领域，并取得了一系列成功的应用。代表作是德国施普林格出版的《Uncertainty Theory》。他的著作已被译成俄文、日文和波斯文。

讲座内容摘要

概率论是研究频率的公理化数学系统，而不确定理论是研究信度的公理化数学系统。它们之间的本质差别在于前者假设独立事件的联合概率为各个事件概率的乘积，而后者假设独立事件的联合信度为各个事件信度取小。为了在实践中应用它们，首先必须生成分布函数。如果分布函数接近实际频率，则应使用概率论。否则，不得不使用不确定理论。也许有人会问如何验证分布函数是否接近频率，我不知道。但据我所知，在大多数实际问题中我们所得到的分布函数通常并不接近频率，这就促使我们学习、研究和应用不确定理论。本次演讲重点阐释“什么是不确定理论”以及“为什么要用不确定理论”。

时间

2021年4月28日08：30

地点

文昌楼105报告厅

Why hasn’t group lending become a mainstream SMEs financing mode?

主讲人简介

赵瑞清，天津大学管理与经济学部教授，博士生导师，工信部智库财经类专家、《系统工程学报》常务副主编，《Journal of Uncertain Systems》领域主编、 两次获得教育部自然科学二等奖，2007 年获得教育部新世纪优秀人才计划支持。2007 至 2009 年在英国从事公共安全研究。研究领域包括:委托代理、政府规制、供应链管理、合同理论和智能算法。

讲座内容摘要

SMEs have long financed from banks to keep operation via bank credit financing (BCF). Recently, banks have introduced a financing mode based on joint liability-group lending (GL), which has still been not prevalent, albeit shows the potential on mitigating negative effects caused by banks' risk aversion.

To reveal the hidden reasons and improve GL mode, we model a market with two competitive and impecunious firms, who apply for loans from a risk-averse bank via either BCF or GL. Our analysis shows that the bank's risk aversion creates ineffective financing costs under both BCF and GL, leading to a financing premium problem (a profit loss) for the two firms. When facing high bank risk aversion and middle firm future revenue or facing low firm future revenue, GL may worsen the financing premium problem than BCF, especially for firms with low credit ratings. That is because, when satisfying these conditions under GL, the benefit of mitigating bank's risk aversion is overwhelmed by the loss of being dragged into bankruptcy.

This result exactly supports the fact of GL's unpopularity among SMEs. Further, by developing a mode with partial joint liability (GLP), we eliminate the shortage of GL, and derive a possible win-win situation for firms and customers. We also prove GLP's feasibility when considering loan amount restriction and multiple firms. Our research exposes the shortage of GL and provides a better method{GLP for operation managers serving SMEs.

时间

2021年4月28日08：30

地点

文昌楼105报告厅

城市轨道交通客流——车流耦合优化模型和算法

主讲人简介

杨立兴，北京交通大学教授，博士生导师。长期从事交通优化管理与控制方面的研究，在国内外著名高水平学术期刊发表论文120余篇、出版学术专著1部、获授权发明专利和软件著作权多项。多篇论文入选 “ESI高被引论文”和“ESI热点论文”；是国家自然科学基金“杰青”、“优青”获得者、教育部青年长江学者入选者、教育部新世纪优秀人才支持计划入选者；先后获教育部自然科学奖一等奖（2项）、“钟家庆运筹学奖”、“詹天佑铁道科学技术奖——青年奖” 、中国运筹学会“运筹新人奖”，入选北京交通大学首批“卓越百人计划”。兼任中国管理科学与工程学会理事、中国系统工程学会理事、中国运筹学会理事、中国运筹学会智能计算分会理事长、亚太工业工程与管理学会Fellow、交通运输顶级期刊Transportation Research Part B编委会编辑、Urban Rail Transit副主编等。

讲座内容摘要

随着我国城市轨道交通的迅猛发展，客流需求急剧增长，为日常运营带来了巨大压力。因而，研究城市轨道交通客流-车流耦合优化策略，对既有轨道交通资源的优化利用、提高服务水平、降低运营风险具有重要的指导意义。本报告在深入分析城市轨道交通客流特性的基础上，采用不同的决策准则，从需求侧、供给侧、以及供需协同角度，提出了几类拥堵条件下城市轨道交通客流-车流耦合优化模型和算法。此外，以北京地铁实际数据为例进行了实证分析，验证了上述方法的有效性。本研究可为城市轨道交通系统的安全、高效运营提供有效的理论方法和技术支撑。

时间

2021年4月28日08：30

地点

文昌楼105报告厅

编辑：凌墨