2021年11月3日上午10点，由学院运营与供应链研究中心、服务科学与服务管理研究中心联合主办的“数字赋能企业服务与运营管理”系列讲座第七讲通过腾讯会议在线上开讲。本期主讲嘉宾是多伦多大学罗特曼商学院助理教授刘晟，主题为“Data-Driven and People-Centric Optimization for Last-Mile Delivery Operations Management”。讲座由陈淑珍老师主持，许民利教授、周艳菊教授、周雄伟教授、王傅强副教授等老师，与我院管理科学与工程专业硕士生/博士生等共50余名师生参加了此次线上讲座。
刘晟博士是多伦多大学罗特曼管理学院运营管理与统计学助理教授，他的研究成果发表在Management Science、Operations Research、Manufacturing & Service Operations Management、INFORMS Journal on Computing和IEEE期刊上。他于2019年获得加州大学伯克利分校运筹学博士学位，2014年获得清华大学工业工程学士学位，为亚马逊、Lyft、京东和中石油等领先企业的高级决策模型开发做出了贡献。
在本次讲座中，刘晟博士由数据驱动模型如何应用于运营管理中这一问题引入，具体介绍了自己的两项研究。第一项研究旨在解决在外卖骑手视角下，外卖时效性强以及骑手任务量不均的现状。研究考虑了外卖配送过程中的难以估计的路途时间与存在不确定性的服务时间，以配送延误时间最小化为目标函数，结合历史数据，比较多种机器学习模型后，选择同时拥有更高精确度和较低复杂度的线性模型来预测路途时间，同时使用分布式鲁棒优化算法来处理服务时间的不确定性，最终得出了以人为中心的最佳骑手派单决策。第二项研究考虑基于区域分割的即时性最后一公里配送系统决策问题，研究构建了区域分割模型，分析发现在配送低峰期配送时间与最佳策略一致，高峰期的配送时间与分割方法有关，并刻画了最佳配送策略需要满足的两个条件，利用三明治理论提出了最优分割方法，最后通过仿真实验证明在配送高峰期最优区域分割方法下的配送时间明显短于其他分割方法。
讲座后，参会师生就研究场景与研究方法等方面的问题与刘晟博士进行了探讨。刘晟博士的研究给运营管理问题带来了方法上的启发与以人为中心角度的参考。讲座最终历时2个小时，在热烈的氛围中圆满结束。
