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个人信息

罗志兴

博士、副教授

南京大学工程管理学院

邮箱:luozx@nju.edu.cn

地址:江苏省南京市鼓楼区平仓5号

获得荣誉

教育背景

工作经历

研究兴趣

  1. 运筹优化算法设计,包括branch-and-price、branch-and-cut、Benders decomposition、Lagrangian relaxation、tabu search、adaptive large neighborhood search等。
  2. 组合优化问题,包括车辆路径问题、装箱问题、网络规划问题、排产问题、排班问题等。

学术研究

代表论文

  1. Sheng Liu and Zhixing Luo*. On-demand delivery from stores: dynamic dispatching and routing with random demand. Manufacturing & Service Operations Management, forthcoming, 2022.
  2. Jiliu Li, Zhixing Luo, Roberto Baldacci, Hu Qin andZhou Xu. A new exact algorithm for single-commodity vehicle routing with split pickups and deliveries. INFORMS Journal on Computing, forthcoming, 2022.
  3. Zhixing Luo, Hu Qin, T.C. Cheng, Qinghua Hu and Andrew Lim. A branch-and-price-and-cut algorithm for the cable routing problem in solar power plants. INFORMS Journal on Computing, 33 (2), 452-476, 2021.
  4. Zhenzhen Zhang, Zhixing Luo*, Roberto Baldacci and Andrew Lim. A Benders decomposition approach for the multi-vehicle production routing problem. Transportation Science,55 (1), 160-178, 2021.
  5. Lijun Wei, Zhixing Luo*, Roberto Baldacci and Andrew Lim. A new branch-and-price-and-cut algorithm for one-dimensional bin packing problems. INFORMS Journal on Computing 32 (2), 428-443, 2020.
  6. Zhenzhen Zhang, Zhixing Luo*, Hu Qin and Andrew Lim. Exact Algorithms for the Vehicle Routing Problem with Time Windows and Combinatorial Auction. Transportation Science 53 (2), 427-441, 2019.
  7. Zhixing Luo*, Mengyang Liu and Andrew Lim. A two-phase branch-and-price-and-cut for a dial-a-ride problem in patient transportation. Transportation Science 53 (1), 113-130, 2019.
  8. Zhixing Luo, Hu Qin, Wenbin Zhu and Andrew Lim, Branch-and-price-and-cut for the split-delivery vehicle routing problem with time windows and linear weight-related cost. Transportation Science 51 (2), 668-687, 2016.

关于本人全部论文请访问Google Scholar

科研项目

社会服务

  1. 担任江苏省运筹学会理事、中国系统工程学会青年工作委员会委员

  2. 开发车辆路径问题装箱问题算法包,服务华为、沃尔玛、海信、美的等企业。该算法包具有以下特性:

    • 基于配送模式、约束和目标函数的问题建模
    • 内置丰富的约束条件和目标函数,支持丰富的业务场景。
    • 支持多线程并发,既适用于计算时间要求苛刻的业务场景,也适用计算时间要求相对宽松但追求高质量解的业务场景。
    • 支持二次开发,只需要实现给定的接口就可以轻松处理新的约束和目标函数。
    • 支持远程API调用,关于API格式请联系本人。
算法包获得华为诺亚方舟实验室优秀高校合作项目奖