题目：数据驱动的智能制造调度优化及展望
摘要：随着新一代信息技术与制造业的深度融合，制造业正在推动优化升级、降本减负，力争实现高端化、智能化、绿色化。在全球化进程中，分布式调度已成为实现网络化制造范式的必然趋势；在健康发展道路上，绿色调度则是实现生态制造范式的必然途径。鉴于制造系统的大规模、非线性、强约束、多目标、不确定等诸多复杂性，基于数学模型的方法应用受限，调度过程实现全局、高效、鲁棒优化挑战巨大。模型分析与数据解析的融合、知识驱动与群体智能的协作、机器学习与运筹优化的协同，有望成为复杂制造系统智能调度优化方法设计的有效途径。
时间：2023年3月10日（周五）9:30-12:00
地点：信远II206
王凌，1995和1999年在清华大学分别获学士和博士学位，现为清华大学自动化系长聘教授、博士生导师、学位委员会副主席，2015年获国家杰出青年科学基金，中国高被引作者，担任中国运筹学会智能工业数据解析与优化专委会副理事长、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会副主任、中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会副主任、IJAAC和CSMS主编、IEEE TEVC、ESWS、SEC等期刊副主编、控制理论与应用、控制与决策等期刊编委。主要从事人工智能及智能调度优化研究，已出版专著5部、在IEEE Trans等期刊上发表SCI论文300余篇、WOS引用1.5万余次、Google Scholar引用2.5万余次。曾获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、中国仿真学会自然科学一等奖和创新技术一等奖、北京市科技新星、中国自动化学会青年科学家奖、清华大学学术新人奖、IEEE TEVC杰出AE等。
