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西南财经大学

作者:admin发布时间:2019-06-10 13:32

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第5407期

 

主题:智慧数字孪生与O2DES框架

主讲人: 新加坡国立大学  李浩斌助理教授

主持人:西南财经大学统计学院   肖辉教授

时间:2019年6月3日(星期一)下午14:00-15:00

地点:西南财经大学柳林校区    通博楼B座212会议室

主办单位:统计学院  科研处

 

主讲人简介:

李浩斌博士,新加坡国立大学(NUS)工业与系统工程管理系(ISEM)研究助理教授,新加坡国立大学 “下一代港口建模与仿真卓越中心”(C4NGP)及 “下一代物流研究中心”(C4NGL)研究团队的核心成员。李博士的研究重点包括离散事件仿真建模方法与随机仿真优化,以及其方法在下一代物流、海事港口、医疗以及智能制造方面的应用。

李博士于2005年起就读新加坡国立大学工业与系统工程专业,辅修计算机科学,2009年获一等荣誉工程学士学位,2014年获博士学位。之后短暂留校从事博士后研究工作,2015年加入新加坡科技研究局(A*STAR)高性能计算研究院(IHPC)担任研究员,2017年重回新加坡国立大学担任研究助理教授。

在其攻读博士期间,李博士成功提出了(1)MO-COMPASS 多目标随机仿真优化的搜索算法;(2)GO-POLARS 基于极坐标的随机采样算法;其后,作为主要贡献者,李博士参与过超过10项由各类政府机构、企业和基金会资助的研究项目, 自主开发出(3)O2DES.NET  面向对象的离散事件仿真建模及优化框架。该框架作为新加坡国立大学C4NGP及C4NGL的基础技术架构,服务于包括新加坡未来港口设计在内的多个重要项目,涉及项目经费超过两千万新加坡元(约合一亿人民币)。有关其方法和应用成果的论述,李博士已在IEEE-TAC、IISE Transactions、TRC、FSM、WSC、CASE 等行业内知名期刊和会议中发表研究论文27篇。

 

主要内容:

随着信息技术的发展,计算机仿真和基于仿真的优化方法成为分析工业系统和提升系统效率的重要方法之一。尤其在工业4.0时代,互联系统与大数据环境下,基于离散事件仿真的数字孪生,可以帮助理解系统的实时和未来表现,帮助决策者寻求更快和具有操作性的解决方案。

技术上的挑战也随之而来。首先,对于复杂系统而言,数字孪生仿真模型需要基于各领域知识协作开发,而且需要支持多种精度的建模,以在优化决策过程中,寻求计算速度与准确性之间的平衡。其次,需要开发和实现高效的优化算法,在高性能的计算环境中,以有限的计算资源,寻求高质量的系统设计方案。最后,也是最重要的一点,仿真和优化模块需要在架构层面做到无缝整合,才可以为工业界,尤其是大量中小企业,提供及时且经济的解决方案。

基于以上目的, O2DES(面向对象的离散事件仿真)软件框架被提出。该框架综合了传统的面向对象的建模范式,与先进的面向对象的程序设计理念,支持组装式的模块化建模,灵活度高且开发高效。若干的创新优化算法也包含其中,且具备实现并行计算,达到进一步计算效率提升的能力。

该报告将概括介绍离散事件数字孪生的研究动因,主要问题和方法,以及在物流、海运等领域的应用情景。

 

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