交通運輸碩士
近日，南方科技大學機械與能源工程系教授楊再躍團隊在智能交通領域取得多項研究成果，兩篇論文被該領域期刊之一IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems接收。
目前，交通物流行業(yè)已大量采用電動汽車作為運輸工具。然而，與傳統(tǒng)燃油車不同，電動汽車充電需要花費相當長的時間，勢必會影響車輛的調度安排。因此，我們需要同時考慮電動汽車路徑規(guī)劃和充電的聯(lián)合調度問題（electric vehicle routing problem,EVRP），最大化運輸收益、最小化用車成本。該問題是一類NP-hard的混合整數(shù)規(guī)劃（mixed integer programming,MIP）問題，采用常規(guī)方法非常耗時。研究團隊提出了一種計算時間復雜度低的兩階段算法（TLP），利用線性規(guī)劃松弛的精確性、并提出消除耦合項方法，將原始問題轉化為兩個線性規(guī)劃，故可以在多項式求解時間內獲得近似最優(yōu)解。為了進一步提高解的質量，課題組又提出了一種基于兩階段算法的迭代算法（ILP）。
以此為基礎，研究團隊進一步針對在線的EVRP以及未來信息的不確定性，提出了一種利用滾動優(yōu)化框架和虛擬節(jié)點生成的快速算法。如圖2所示，相較于商用的求解器，如CPLEX、GUROBI和分支定價算法，研究團隊提出的MBD算法將計算速度提高了3~4個數(shù)量級；此外，算法對內存需求小，可求解350個節(jié)點和35輛車的算例，從而驗證了提出算法的優(yōu)越性。
以上論文由南方科技大學和哈爾濱工業(yè)大學共同完成。兩篇論文的第一作者為南方科技大學與哈爾濱工業(yè)大學聯(lián)合培養(yǎng)的2018級博士生姚燦棋，通訊作者為楊再躍、機械與能源工程系研究助理教授陳士博，南科大是論文第一單位。以上論文由科技部重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金、深圳市科創(chuàng)委等資助。
近年來，越來越多的職場人士選項攻讀在職研究生提升自己，進而在職場中獲得更多升職加薪的機會。上海財經大學人力資源管理在職研究生主要有面授班/網絡班兩種授課方式可選，其中面授班均在學校上課，雙休日其中一天授課，法定節(jié)假日和寒暑假不上課；網絡班即網絡遠程學習，學員通過直播課堂、錄播回放、在線答疑等方式實現(xiàn)，學員可自由安排學習時間，不受地域限制。
上海財經大學在職研究生采取資格審核方式入學，無需入學資格考試，免試入學。在職研究生報名條件是：本科學歷、并獲得學士學位后滿三年（原專業(yè)不限）；雖無學士學位但已獲得碩士或博士學位者。滿足條件的學員全年均可向院校提交報名申請材料進行報名，完成全部課程學習并通過考核可獲得結業(yè)證書；后期結業(yè)后可報名參加申碩考試，只考外國語和學科綜合2門，滿分均為100分，學員達到60分及格即可通過考試，學員通過考試并完成論文答辯后即可獲得碩士學位證書。
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