香港理工大学温馨教授招收全奖博士生

01、学校招生要求

申请条件

1. 学历背景：申请者通常需持有相关专业的硕士学位或同等学历。在极少数情况下，具有优异学术表现的学士学位获得者也可考虑直接录取进入博士项目。

2. 语言要求：非英语为母语的申请者需提供有效的英语能力证明，如国际英语语言测试系统(IELTS)总分不低于6.5分，或托福(TOEFL)网考不低于80分。所有英语成绩有效期为考试日期后两年内。

3. 研究计划：申请者需准备详细的研究计划，概述研究主题、目标、方法和预期贡献。建议提前了解温馨教授的研究方向，确保研究兴趣相符。

4. 申请材料：需提交学术成绩单、学位证书、英语成绩证明、研究计划书和推荐信等。特别注意温馨教授团队要求提交的简历中需标注本硕院校排名、GPA和班级排名，论文列表需标注SCI分区及影响因子。

5. 入学与待遇：香港理工大学研究型博士项目每年有三次入学时间（1月、5月和9月），温馨教授团队提供2026年1月、5月或9月的入学选择。奖学金：19,220港币/月（约17,600人民币/月）。学制：3-4年

02、教授研究方向

温馨教授（Dr. Xin Wen, Windy）现任香港理工大学工业及系统工程学系助理教授，领导智慧航空优化研究团队。其研究领域主要集中在：

核心研究领域

1.运营优化：专注于航空运营中的调度优化问题，包括航班调度、机组排班、飞机维修路径规划等复杂系统优化。

2.机器学习/强化学习与运筹学结合：将人工智能技术与传统运筹学方法融合，开发创新解决方案，提高复杂系统的优化效率。

应用场景

1. 航空领域：

·航空机组调度优化

·飞机维修路径规划

·航空地面车辆调度

·航空物流系统优化

2.物流与生产管理：

·生产排程优化

·车辆路径规划

·供应链管理

团队合作优势

温馨教授与香港理工大学工业及系统工程学系副系主任钟世豪副教授密切合作，共同领导先进物流优化仿真实验室和航空运营控制实验室。团队与多家航空和物流企业建立了深度合作关系，承担多项重要科研项目，包括香港研究资助局(RGC-GRF)、创新科技基金(ITF)和国家自然科学基金(NSFC)等。

学术成就

温馨教授在顶级学术期刊发表多篇高水平论文，包括Transportation Research系列、Production and Operations Management (POM)、European Journal of Operational Research等运筹学与管理科学领域的重要期刊。其最新研究成果包括：

1.基于深度强化学习的航班、飞机和机组一体化恢复策略研究

2.航空机组排班中成本与团队建设冲突的个体机组配对方法

3.跨舱位替代特性的航空乘务员配对优化

4.基于区块链技术的零售运营模式创新

5.数据分析驱动下的航空机组可持续调度优化方法

03、创新研究想法

基于温馨教授的研究方向，以下是几个潜在的高质量创新研究计划：

1. 碳中和目标下的航空运营综合优化

研究背景：全球航空业面临减少碳排放的压力，需要在保证经济效益的同时实现环保目标。

研究内容：

·建立考虑碳排放的多目标航班和机组调度模型

·设计高效的飞行路径规划算法，减少燃油消耗

·开发航空公司碳资产管理策略

·利用机器学习预测不同航线的碳排放量，为决策提供支持

创新点：将碳排放约束与传统运营优化目标相结合，为航空业可持续发展提供量化决策工具。

2. 基于数字孪生的智能航空物流系统

研究背景：数字孪生技术为物理系统提供虚拟镜像，可实时监控和预测系统状态。

研究内容：

·构建航空货运系统的数字孪生模型

·设计基于实时数据的动态调度算法

·开发异常事件检测和响应机制

·集成区块链技术实现货物全程可追溯

创新点：通过数字孪生技术提高航空物流系统的可视化水平和自适应能力，实现预测性维护和动态调整。

3. 人机协作的航空调度决策支持系统

研究背景：航空调度面临高度不确定性和复杂约束条件，纯自动化系统难以应对复杂场景。

研究内容：

·设计交互式人机调度界面

·开发可解释的AI辅助决策模型

·建立调度方案的风险评估体系

·结合人类专家经验与机器学习算法优势

创新点：将人类决策者的经验与机器学习算法的计算能力相结合，提高航空调度的鲁棒性和适应性。

4. 跨域智能优化算法在机组排班中的应用

研究背景：机组排班是航空运营中最复杂的问题之一，涉及多种约束条件和目标函数。

研究内容：

·开发混合元启发式算法解决大规模机组排班问题

·设计迁移学习框架，将一种问题领域的知识迁移到另一领域

·构建自适应参数调整机制，提高算法性能

·结合强化学习实现算法自优化

创新点：打破算法领域间的壁垒，融合多种优化技术，为复杂排班问题提供更高效的解决方案。