硕士生导师
个人信息Personal Information
教师英文名称：Ying Liu
入职时间：2023-07-04
学历：博士研究生毕业
学位：管理学博士学位
办公地点：九里校区零号教学楼0429
性别：女
在职信息：在岗
主要任职：助理教授
毕业院校：南京大学
学科：管理科学与工程
所在单位：经济管理学院
报考该导师研究生的方式
欢迎你报考刘颖老师的研究生，报考有以下方式：
1、参加西南交通大学暑期夏令营活动，提交导师意向时，选择刘颖老师，你的所有申请信息将发送给刘颖老师，老师看到后将和你取得联系，点击此处参加夏令营活动
2、如果你能获得所在学校的推免生资格，欢迎通过推免方式申请刘颖老师研究生，可以通过系统的推免生预报名系统提交申请，并选择意向导师为刘颖老师，老师看到信息后将和你取得联系，点击此处推免生预报名
3、参加全国硕士研究生统一招生考试报考刘颖老师招收的专业和方向，进入复试后提交导师意向时选择刘颖老师。
4、如果你有兴趣攻读刘颖老师博士研究生，可以通过申请考核或者统一招考等方式报考该导师博士研究生。
Minimizing the maximum flow loss in the network maintenance scheduling problem with flexible arc outages
DOI码：10.1016/j.ejor.2025.07.056
发表刊物：European Journal of Operational Research
关键字：Scheduling, Network maintenance scheduling, Arc outage, Flow loss, Benders decomposition
摘要：本文研究网络维护调度问题，该问题需要在灵活时间窗口内对网络弧段执行维护任务。维护期间弧段将中断通行，无法传输流量。此类弧段中断会导致流量损失，进而影响网络容量和服务能力。对于某些依托网络运行的公共服务而言，可能出现的服务中断及严重流量损失会带来极端风险，这通常是不可接受的。本研究旨在寻找可行的维护任务调度方案，以最小化规划周期内的最大流量损失。我们针对该问题提出了混合整数规划模型和Benders重构模型，设计了基于分支切割框架的Benders分解算法。通过引入强化初始割和有效割来缩减可行域，从而加速精确算法的求解效率。此外，还提出了高效分离程序以生成Benders最优割。基于电信网络的基准实例和模拟实例进行了计算实验，结果表明：相比直接采用求解器处理原模型及现有针对相关问题的Benders分解算法，我们的算法性能显著提升。最优调度方案能够有效降低因网络大流量损失引发的极端风险。鉴于可能存在多个最优解，采用分层优化方法进一步筛选理想调度方案——或最小化总流量损失，或最小化最大流量损失的持续时间。经过适应性调整，我们的算法在两个扩展问题中也表现出良好性能。
论文类型：SCI
是否译文：否
发表时间：2025-09-01
收录刊物：SCI