武汉理工大学
复杂性科学与物流系统研究组
智能时代已经到来,加入我们,做新时代的追梦人!
团队介绍
  武汉理工大学复杂性科学与物流系统研究组由物流工程学院物流系统科学与工程研究所教师共同牵头组织。目前团队的主要研究方向包括物流系统数字孪生、机器学习、人工智能、数据挖掘、运营与供应链管理、质量可靠性、复杂物流系统建模与分析、机械故障与缺陷检测等。近年来,团队先后承担纵向和横向科研项目60余项,获得省部级科技进步奖与教学奖10余项。在国际权威学术期刊和重要国际会议发表论文100余篇,其中包括Information Fusion、Pattern Recognition、Neurocomputing和计算机集成制造系统等重要国内外期刊,团队学术研究和工程实践成果得到国内外同行广泛认可。
  同时,团队与中船重工、天津港、南京港、连云港等多家企业有广泛深入的合作,为优秀毕业同学创造良好的就业条件。团队现有导师4人,在读博士和硕士研究生40余人。目前毕业生去向包括进入港口、物流、生产制造等相关领域企业工作和国内外攻读博士学位。团队秉持着“自由、严谨、创新、开放”的精神,致力于专业学术领域的知识传播、科学研究和创新人才培养。
研究方向
机器学习与人工智能
  机器学习、人工智能和数据挖掘方向致力于研究和解决物流领域,特别是港口领域的机器学习、人工智能和数据挖掘理论及应用问题。本方向通过深度学习、集成学习、强化学习和数理统计等方法和技术,研究智慧物流领域中的需求预测、质量可靠性、设备维护大数据分析和预测、港口数字孪生系统和供应链风险预测等应用场景中的分类、回归、关联分析、多传感器融合、机器视觉等方面的问题。
物流系统数字孪生
  物流的数字孪生,是物流系统工程的数字模型,该模型可通过接收来自客观物流对象的数据实时演化,从而与实际物流系统在全生命周期保持一致。基于物流系统的数字孪生模型,可进行系统的分析、预测、诊断、训练等,并将仿真结果反馈给系统对象,从而帮助对系统对象进行优化和决策。
  本方向主要是研究如何建立复杂物流系统的数字孪生模型并应用于工程实际问题的解决。
运营与供应链管理
  运营与供应链管理主要研究的是如何在经济全球化背景和竞合生态下通过优化决策和管理创新更好地满足客户对产品或服务的需求。本方向主要采用数学建模、系统仿真、博弈论、经济分析与计算实验等方法,主要研究包括运营战略与供应链协同创新、物流系统规划与运营优化、供应链库存控制、供应链协调管理等方面的问题。
团队新闻