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教授傅陈翼以第一作者在《Production and Operations Management》期刊上在线刊登题为“Robust Road-Side Unit Location Problem”的研究成果。合作者包括中国科学与技术大学朱宁教授和复旦大学周明龙副教授。《Production and Operations Management》是运营管理领域顶级期刊，是美国University of Texas at Dallas所选出的商人妻av最顶尖24种学术期刊（简称UTD24）之一。
该研究关注如何在路网中部署路侧单元以提升自动驾驶过程中交通信息采集与处理效率。现有关于不确定性条件下路侧单元选址问题的研究仍较为有限，且现有动态边缘计算调度中的路侧单元选址模型多忽视了任务传输与模型参数中的不确定性。为此，研究提出了一个包含计算任务不确定需求及任务处理与传输随机延迟的两阶段鲁棒满意化路侧单元选址模型。该优化模型以最小化容量约束和任务时延阈值的违约风险为目标。为求解模型，研究将鲁棒路侧单元选址模型重构为一个可通过割平面算法求解的等价混合整数凸优化模型，并设计了两种加速算法以提升求解效率。数值实验表明，该鲁棒模型在计算上具有良好可行性，在多个评估指标上优于确定性模型与排队论模型。实验结果还显示，不同模型下所生成的路侧单元部署方案存在显著差异。具体而言，鲁棒模型能够在网格网络与随机生成网络中有效降低计算任务的传输量、平均完成时间，以及容量约束违约的程度与概率。
作者简介
傅陈翼，人妻av
管理科学与工程系教授，博士生导师。研究兴趣包括鲁棒优化、城市交通运营优化等。目前累计以一作和通讯发表和接收学术论文12篇，其中在管理科学领域顶级期刊Operations Research（UTD24）和Production and Operations Management（UTD24）各发表1篇，交通运筹领域顶级期刊Transportation Research Part B上发表6篇，运筹优化领域高水平期刊European Journal of Operational Research发表论文3篇。曾获计算交通科学国际研讨会最佳论文奖、优秀博士论文奖；目前主持国家自然科学基金青年项目一项、中央高校基本科研业务项目（社科）一项。
（撰稿/傅陈翼 审核/贾明）
