研究方向

车辆路径规划问题 路径规划问题是车辆、移动机器人、机械臂等研究中的关键问题。对于供应链中的车辆路线问题，如何合理调配车辆路线进行最优化循环取货具有较高的挑战性。强化学习算法作为机器学习的重要方法之一，用于解决智能体在环境的交互过程中达到最大化回报或实现特定目标的问题，可以应用于路径规划问题。在这个项目中，我们需要开发强化学习算法来解决车辆路径优化问题。该项目适合对强化学习算法感兴趣的学生。

相关学科

计算机科学

 

科研导师

T. X

• 杜兰大学计算机专业全奖博士在读，本科及硕士毕业于天津大学；
• 曾就职于中国电子科技集团，中国汽车技术研究中心；
• 专业领域内发表多篇高质论文；
• 研究方向：深度学习、强化学习、优化、运筹学。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，保证学生研究内容的差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，保证了推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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