协会监事会主席单位南京大学工程管理学院联合江苏省运筹学会邀请西北工业大学李纪柳教授作学术报告

5月11日，协会监事会主席单位南京大学工程管理学院联合江苏省运筹学会邀请西北工业大学李纪柳教授开展了一场学术报告。此次报告主题为 “Exact Methods for Shipment Consolidation with Multiple Shipping Methods Under Nonlinear Cost Structures”。

本报告针对Xu等人（2024）提出的两类通用的货运整合问题，发展了精确求解方法：一类适用于长途运输场景（L），另一类适用于长短途联合运输场景（LS）。问题L聚焦于将订单从同一个始发城市整合运往同一个目的城市，允许采用不同的运输方式，目标是最小化长途运输成本。问题LS在长途运输阶段之外，进一步通过规划短途运输的路径来优化后续的货运整合，旨在最小化长途运输成本、库存持有成本和短途运输成本之和。由于订单量大，且长途和短途运输的成本函数均为非线性、分段形式，这两个问题都具有很高的求解难度。针对问题L，我们通过模型松弛得到了一个下界，并利用变量固定过程给出了一个上界。基于这些定界方法，我们进一步提出了一个聚合模型，以及一种精确的“分支修复”（BR）算法，该算法在分支定界框架中动态融入定制的最优性检验约束。针对问题LS，我们提出了基于逻辑的Benders分解（LBBD）方法，将原问题分解为一个主问题和若干子问题，其关键思想是将长途运输决策以及部分短途运输决策纳入主问题中。此外，我们还发展了一个新的混合割族，该割族将子问题的逻辑分析与其松弛形式的对偶信息相结合。同时，我们引入了若干算法增强策略，包括变量固定技巧和有效不等式。基于文献中的已知算例，数值实验表明：对于全部960个问题L算例，BR算法能够在2秒内求解到最优，并产生高质量解，相比目前的最优方法可降低高达16.39%的成本。LBBD算法在1小时内将960个问题LS算例中的94.06%求解至最优间隙小于1%，相较现有最佳方法实现了最高15.97%的成本节约。实验结果还显示，当成本结构较为不光滑时，本文的精确方法效果更为显著。

李纪柳教授

李纪柳，博士，西北工业大学教授、博士生导师，陕西省青年高层次引进人才。他毕业于华中科技大学并获博士学位，曾赴香港理工大学开展访问交流工作。李纪柳教授擅长精确算法、强化学习等智能决策方法，长期致力于复杂物流网络中重要优化问题的研究。2023年，他荣获管理科学与工程学会“优秀博士论文奖”；2026年，荣获陕西省第十七次哲学社会科学优秀成果一等奖。他主持承担国家自然科学基金青年项目（C类）及面上项目，研究成果先后发表于IJOC（UTD 24）、Transportation Research Part B/E、EJOR、Omega等国际顶级及重要期刊。同时，他担任陕西运筹学会常务理事，兼任IJOC、POM、EJOR、Transportation Research Part B/E/C、Omega等国际期刊匿名审稿人。