目前负责菜鸟末端智能化&城市计算的团队，主要从事机器学习、运筹优化、城市计算、轨迹挖掘等研究方向，解决末端网络规划、快递员&车辆运力调度、线下商业化等问题。加入菜鸟之前在1688及阿里妈妈从事搜索&展示广告的机器学习工作，有非常丰富的线上&线下算法实战工作经验。
讲师介绍
专题演讲嘉宾：吴黎霞
菜鸟网络 人工智能部高级算法专家
议题介绍
地点：203 会议室
演讲：运筹优化在裹裹数智化中的运用
演讲将展示城市及末端在揽收与配送包裹场景上智能化的近期研究工作，涉及快递员&车辆运力调度、订单分配、网络规划等核心问题，重点介绍如何基于沉淀的大量时空轨迹及位置数据，利用运筹优化/机器学习等技术解决这些问题，并提升物流的揽收与配送效率。
演讲提纲：
- 传统运筹优化算法的落地
- 数据驱动决策优化算法的落地
- 裹裹数智化中涉及的数据决策算法
- 带来的业务效果
听众受益点：
- 理解如何将运筹优化运用到实际业务中
- 如何做Imitation Learning
- 如何做数据决策和传统运筹优化的结合
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