Research

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Working Paper

• Online Retail Pricing under a Smart Predict-then-Optimize Framework with Competitive Cluster Mining, IEEE Transactions on Engineering Management (ABS 3*,第一作者,二审)

  2024.10-2025.05

  • 围绕在线零售动态定价，提出端到端 SPO(Smart Predict-then-Optimize)框架，将需求预测与价格优化一体化，解决传统 PTO“预测与决策脱节”的问题；
  • 提出竞争簇挖掘 & 多智能体语义验证框架，挖掘商品替代效应；并构建价格条件化 Seq2Seq 预测模型与自洽均衡求解机制，求解考虑价格—需求内生性的动态定价优化问题；
  • 在真实零售数据上验证，所提方法相较传统方案实现约 4.68% 的收益提升，体现了方法的有效性与实用价值；

• Sparse Spare-Parts Network Design: An Unbalanced Optimal Transport Framework for Joint Location-Inventory-Allocation, Transportation Research Part B: Methodological (ABS 4*,第一作者,在投)

  2025.11-2026.03

  • 提出连续空间下的稀疏备件服务网络联合优化框架，统一解决设施选址、库存配置与服务区域划分问题；
  • 构建基于生存分析的备件需求预测方法，从右删失维修数据中估计设备单元级故障概率；
  • 构建面向备件网络设计的半离散非平衡最优传输模型，统一刻画需求分配、运输成本、缺货补救成本与库存约束，实现设施选址、库存配置与服务区域划分的协同优化；
  • 提出精确几何计算与稀疏优化的高效求解方法，通过对偶重构、格林公式解析积分和重加权L1策略加速求解；相比基准模型，求解速度提升3.5—5.1倍，且成本表现接近；在欧洲真实案例中实现27.31%的年度总成本节约；