3、RECOMB2006国际研讨会简介

RECOMB2006国际研讨会简介

1. 会议概述

2006年9月24日至26日,蒙特利尔,加拿大举办了RECOMB2006国际研讨会(RECOMB-CG 2006),这是关于比较基因组学的一次重要学术活动。本次会议聚焦于基因组结构和过程的新定量发现,以及由基因组比较激发的计算问题复杂性理论。会议的组织者和参与者来自全球各地,涵盖了多个学科,包括计算机科学、数学、生物学等。此次研讨会旨在为研究人员提供一个交流平台,分享最新的研究成果和技术进展。

2. 组织单位

RECOMB2006国际研讨会由蒙特利尔大学的三个重要部门联合组织:
- DIRO(计算机科学系)
- CRM(数学研究中心)
- 罗伯特·塞德格伦中心

这些机构的合作确保了会议的专业性和权威性。此外,会议还得到了蒙特利尔大学“艺术与科学学院”的大力支持。

3. 指导委员会

指导委员会负责监督会议的整体方向和发展,成员包括:
- 艾奥法·麦克莱萨希特 (都柏林三一学院)
- 延斯·拉格尔格伦 (斯德哥尔摩生物信息学中心 & KTH)
- 大卫·桑科夫 (渥太华大学)

这些专家在各自的领域内享有盛誉,他们的参与为会议提供了高水平的学术保障。

4. 程序委员会

4.1 程序委员会主席

内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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