近日，在ACM遗传与进化计算国际会议（GECCO 2022）中，华中科技大学吕志鹏教授团队与华为理论计算机实验室团队组成的联合参赛团队，在不确定环境下动态堆栈调度(Dynamic Stacking Optimization in Uncertain Environments)算法竞赛中斩获Hotstorage赛道和Rolling Mill赛道双赛道冠军。这是继华中大与华为于2020年斩获GECCO会议OCP竞赛双赛道冠军和2022年斩获DIMACS国际算法挑战赛两项冠军之后的又一佳绩。

Hotstorage赛道第一名证书

Rolling Mill赛道第一名证书

GECCO是ACM主办的人工智能领域国际学术会议。GECCO会议始办于1999年，是进化计算领域最重要的年度盛会之一。GECCO会议主题包括遗传算法、超启发式算法、进化机器学习、蚁群算法、集群智能等。本次竞赛共吸引了来自英国、德国、日本等全球各地超过七十多名参赛人员，参赛单位包括剑桥大学、东京大学等世界著名高校。

本次竞赛的主题为动态不确定环境下的港口码头堆场调度。在动态不确定环境下，高效的优化算法规划的调度方案需要做到：面对轻度突发情况可以无需调整、面对中度突发情况可以实时切换备选方案、面对严重突发情况可以快速增量更新方案。

Hotstorage赛道单堆吊调度运行示意图

在全球制造业高速发展的今天，越来越多的货物和原材料需要在港口通过海运输送往世界各地，如何高效地调度码头堆放的货物成为亟待解决的问题。本次竞赛问题是在动态不确定环境下，给定一定数量的堆栈、集装箱和堆吊，每个堆栈可以存放一定数量的带时间窗的集装箱，需要在给定时间窗内将集装箱从达到区经由缓冲区移动至处理区。优化目标是调度堆吊搬运集装箱，最小化到达区的阻塞时间，同时减少超时集装箱的数量和堆吊的移动次数。其中集装箱的到达时间和就绪时间、堆吊的移动时间等都是动态不确定的。Hotstorage赛道中由单个堆吊调度运行，而Rolling Mill赛道由双堆吊同轨道调度运行，且集装箱到达频率更高，可供调度的时间窗更短，动态性更强，极具挑战性。该问题与实际港口调度场景十分贴合，具有重要的研究意义与实际工业应用价值。

部分国际算法竞赛冠军获奖证书

吕志鹏教授团队针对问题的动态不确定性，设计了基于启发式技术的优化算法，其中包括局部搜索、循环排序、集束搜索等多种优化方法和策略。经过四个多月的反复调试和迭代改进，该算法在测试算例和最终算例上均全面领先于其他队伍，在最终由20支队伍提交的决赛中斩获双赛道冠军。本次竞赛的主要成员有博士生张俊杰、研究生肖团月等，指导老师还包括丁俊文、苏宙行等。

吕志鹏教授所在的实验室自成立至今40余年来，一直聚焦于复杂问题的求解算法与工业应用研究，曾多次获得国际算法竞赛全球冠军。如：2022年获得DIMACS车辆路径优化国际算法挑战赛两项冠军；2021年获得国际计算机辅助设计会议（ICCAD 2021）EDA布局布线国际算法竞赛冠军；2020年和2021年连续两年获得GECCO国际会议最优相机布局算法竞赛的冠军，以及2017年获得SAT国际算法竞赛冠军等。

吕志鹏教授（左三）

吕志鹏，教授，博士生导师。2007年于华中科技大学计算机软件与理论专业获博士学位，师从黄文奇教授。主要研究方向为智能决策与优化、EDA算法、计算智能、强化学习、人工智能应用、复杂系统建模、启发式优化、调度与规划、应用优化、NP难问题求解等。

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素材来源：华中科技大学新闻网、华中科技大学教师个人主页、华中科技大学招生办公室