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个人简介

郭孟宇,助理研究员,博士(清华大学)。主要研究方向包括复杂智能制造、服务系统建模仿真及智能优化理论方法研究与应用,复杂组织架构理论方法及在供应链管理等领域中的研究应用等。 教育背景 清华大学工业工程系,博士,2014年 美国伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校,访问学者,2012-2013年 东南大学机械工程学院,学士,2009年 工作经历 2020年6月至今,清华大学工业工程系,助理研究员 2018年7月至2019年10月,美国加州大学伯克利分校,博士后研究员 2017年7月至2018年7月,美国伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校,博士后研究员 2014年7月至2016年7月,中国航空工业发展研究中心,工程师/项目经理

研究领域

系统工程与体系工程 复杂组织架构 机器学习(深度增强学习) 智能交通系统 医疗服务系统 供应链管理

近期论文

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Wang, H., Yuan, S., Guo, M.*, Li, X., & Lan, W. (2021). A deep reinforcement learning-based approach for autonomous driving in highway on-ramp merge. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 0954407021999480. https://doi.org/10.1177/0954407021999480 Wang, H., Yuan, S., Guo, M.*, Chan, C. Y., Li, X., & Lan, W. (2020). Tactical driving decisions of unmanned ground vehicles in complex highway environments: A deep reinforcement learning approach. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. https://doi.org/10.1177/0954407019898009 Guo, M., & Wang, S. (2020). Quantum Computing for Solving Spatial Optimization Problems. In High Performance Computing for Geospatial Applications (pp. 97–113). https://doi.org/10.1007/978-3-030-47998-5_6 Guo, M., Wang, P., Chan, C., & Askary, S. (2019). A Reinforcement Learning Approach for Intelligent Traffic Signal Control at Urban Intersections. In 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) (pp. 4242–4247). Raubal, M., Wang, S., Guo, M., Jonietz, D., & Kiefer, P. (Eds.). (2018). Spatial Big Data and Machine Learning in GIScience. In Workshop at GIScience 2018. Guo, M., Wu, S., Li, B., Song, J., & Rong, Y. (2016). Integrated scheduling of elective surgeries and surgical nurses for operating room suites. Flexible Services and Manufacturing Journal, 28(1–2), 166–181. Guo, M., Wu, S., Li, B., & Rong, Y. (2014). Maximizing the efficiency of use of nurses under uncertain surgery durations: A case study. Computers and Industrial Engineering, 78, 313–319. Guo, M., Li, B., Zhang, Z., Wu, S., & Song, J. (2013). Efficiency evaluation for allocating community-based health services. Computers & Industrial Engineering, 65(3), 395–401. https://doi.org/10.1016/j.cie.2013.03.008 Guo, M., Li, B., Wu, S., & Song, J. (2011). Effectiveness of referral incentive policy: Exploring using queuing network model with blocking. In 8th International Conference on Service Systems and Service Management - Proceedings of ICSSSM’11.

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