2025年6月11日上午，由中央財經(jīng)大學管理科學與工程學院主辦的“大數(shù)據(jù)與管理科學系列講座”在沙河主教407教室舉行。清華大學張珂博士應邀作了題為《面向復雜約束的大規(guī)模車輛路徑問題的神經(jīng)組合優(yōu)化模型》的專題報告。講座由管理科學與工程學院唐昕迪老師主持，大數(shù)據(jù)管理與應用22級本科生、管理科學22級本科生及其他相關(guān)專業(yè)師生參加。

張珂博士的報告分為兩個主要部分，分別圍繞大規(guī)模車輛路徑問題的神經(jīng)組合優(yōu)化模型及交通大模型的前沿發(fā)展趨勢展開，深入探討了人工智能技術(shù)在智慧交通與物流領域的最新進展與研究動態(tài)。

在第一部分，張博士首先指出，按需出行服務已成為現(xiàn)代經(jīng)濟活動的重要組成部分，提供高效可靠且快速響應的交通解決方案具有顯著的社會經(jīng)濟效益。然而，傳統(tǒng)的數(shù)學建模方法或啟發(fā)式算法在實際應用中普遍面臨計算效率與解質(zhì)量的平衡難題。隨后，他詳細梳理了路徑規(guī)劃研究的傳統(tǒng)方法及近年來興起的強化學習算法，重點介紹了如何通過神經(jīng)組合優(yōu)化模型融合強化學習技術(shù)，高效解決大規(guī)模車輛路徑問題。最后，張博士分享了其團隊的最新研究成果，并對相關(guān)技術(shù)未來的發(fā)展前景與應用場景進行了展望。在第二部分，張博士則系統(tǒng)闡述了交通大模型的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。他從大語言模型的技術(shù)特點出發(fā)，具體分析了交通領域中大模型的應用現(xiàn)狀及潛在挑戰(zhàn)，并進一步提出了交通大模型未來可能的發(fā)展路徑與研究熱點。講座結(jié)束后，唐昕迪老師對報告進行了精煉總結(jié)，并組織現(xiàn)場互動環(huán)節(jié)，同學們與張博士展開了深入的交流與探討。

本次講座不僅使參會學生深入了解了深度學習與組合優(yōu)化相結(jié)合的前沿研究領域，更有效促進了師生之間的學術(shù)思維碰撞與研究方法的深層次交流。通過聆聽專家的最新研究成果與前瞻性觀點，同學們有效拓寬了學術(shù)視野，激發(fā)了對智能交通、運籌優(yōu)化等交叉學科的科研興趣。學院希望同學們能夠充分利用此次學術(shù)交流的契機，在未來的學習與職業(yè)發(fā)展中充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，積極參與到人工智能與財經(jīng)領域的交叉融合與創(chuàng)新實踐中，為這一充滿活力的研究領域貢獻智慧與力量。

撰稿：許詩妍、唐昕迪

審核：劉志東