前言
中国运筹学会第十八届年会（ORSC 2026）将于2026年10月16日-18日在江苏省苏州市举行。本次会议由中国运筹学会主办，苏州科技大学承办。
10月18日将举办专题报告，专题报告由中国运筹学会各分会召集，内容涵盖运筹学的多个前沿方向，敬请先睹为快！
一、专题报告
01 智能工业数据解析与优化
组织分会：智能工业数据解析与优化分会
专题简介：智能工业数据解析与优化分会以数据解析和优化互补融合DAO基础理论为核心，充分挖掘并利用工业过程的数据资源，助力实现决策科学化与运行优化，推动智能工厂发展。本次论坛邀请了五位专家，围绕优化理论及其在结构设计、最优控制领域的应用作学术报告。
02 数学规划前沿理论与算法
组织分会：数学规划分会
专题简介：本专题聚焦数学规划的理论进展与高效算法，涵盖连续优化、整数规划与组合优化、随机优化及其与机器学习的交叉研究。报告围绕增广拉格朗日方法、流形极小极大优化、二次背包与子集和问题、大规模约束聚类、随机层次优化及鲁棒联邦强化学习展开，重点讨论问题结构的利用、收敛性与复杂度分析，以及算法的实现与数值表现，促进不同优化分支之间的交流。
03 智能与可持续运营管理
组织分会：随机服务与运作管理分会
组织者：洪兆富（西北工业大学）
专题简介：本专题聚焦智能与可持续运营管理的前沿理论与方法，汇聚分析建模、人工智能、数字平台等领域的最新成果，以应对运营管理在技术驱动、动态互联与不确定性加剧等方面日益突出的挑战。报告围绕消费者低碳偏好不确定下的制造商信息获取、保修维修需求下的备件供应、双边平台中异质耐心客户的动态服务分配、数学规划增强强化学习求解车辆路径问题，以及电动网约车充电与服务联合决策等方向展开。研究综合运用运筹学、博弈论、数学规划与机器学习，展示先进分析与计算方法如何支撑更智能、更自适应和更可持续的运营决策，促进运营管理领方法论创新与管理实践对话。
04 智能计算中的结构化优化
组织分会：数学与智能分会
组织者：赵欣苑（北京工业大学）
专题简介：本专题聚焦智能计算与数据科学中的结构化优化理论、算法及应用，涵盖分布式随机优化、矩阵与张量数据分析、高维时间序列预测以及大语言模型强化学习等前沿方向。四场报告分别探讨不可靠通信网络下兼具通信效率与抗噪性的去中心化优化方法，面向矩阵值数据的低秩凸聚类模型及其统计恢复理论，基于联合Tucker分解的高维时间序列在线预测算法，以及通过奖励方差调控加速大语言模型RLHF训练的非凸优化方法。相关研究充分利用问题中的网络、低秩、多线性及偏好结构，在理论保证、计算效率与实际适用性之间寻求平衡，集中展示现代运筹优化方法在机器学习、信号处理和人工智能中的新进展。
05 统计机器学习与人工智能算法及应用前沿
组织分会：数学与智能分会
组织者：王如心（中国科学院深圳先进技术研究院）
专题简介：随着人工智能、大数据与统计科学的深度融合，统计机器学习正不断突破传统数据分析范式，在智能决策、多模态数据建模、复杂优化与交叉应用等领域展现出重要的理论价值和应用潜力。本分组报告以“统计机器学习与人工智能算法及应用前沿”为主题，聚焦统计学、机器学习与人工智能交叉领域的新理论、方法与算法进展，围绕数据驱动的政策学习与智能决策、多模态数据的潜在语义建模与可解释学习、随机优化与复杂流形上的机器学习算法等前沿方向展开深入研讨，交流最新研究成果，探讨统计理论与人工智能算法相互赋能的新路径，推动面向复杂数据、复杂模型与复杂决策问题的方法创新及交叉应用。
06 大模型驱动的管理决策创新
组织分会：决策科学分会
组织者：王珏（中国科学院数学与系统科学研究院）、李秀婷（中国科学院大学）
专题简介：本专题聚焦“大模型驱动的管理决策创新”，邀请决策科学领域的知名学者，共同探讨大模型及数智技术在管理决策中的前沿应用与创新实践。论坛议题涵盖数智交通管理、地缘政治风险对能源贸易的非对称冲击、新闻推荐系统的价值冲突与约束决策、能源调配的智能配送与实时优化等热点方向，旨在推动管理决策数智化转型，为经济高质量发展提供理论支撑与实践参考。
07 优化前沿算法与工程应用
组织分会：算法软件与应用分会
组织者：韩德仁（湘潭大学）、蔡邢菊（南京师范大学）、陈亮（中国科学院数学与系统科学研究院）
专题简介：本专题聚焦优化理论与算法的前沿进展及其在港口调度、智能驾驶、经济金融等关键领域的应用实践。本专题旨在搭建算法研究者与行业应用者之间的交流桥梁，推动优化理论与方法在典型场景中的创新与发展。
08 行稳致远：可靠性与运维优化
组织分会：可靠性分会
组织者：刘宇（电子科技大学）、胡林敏（燕山大学）
专题简介：复杂工程系统对高可靠运行、低成本评估与智能运维存在迫切需求。本专题围绕可靠性运筹前沿方向，聚焦多维度关键科学问题。探讨数据驱动代理模型与主动学习方法，破解高保真仿真成本高昂难题，实现结构失效概率高效稳健评估。融合大语言模型、代理模型与元启发式算法，构建面向可靠性约束的智能设计优化新框架。立足数据-模型-决策三维体系，综述数据融合驱动的维护决策前沿进展，剖析周期更换、视情维修等经典运维策略。内容贯通可靠性分析、可靠性优化、可靠性运维全链条，展现数据科学、运筹优化与工程可靠性交叉融合的前沿研究思路。
09 组合数学
组织分会：图论组合分会
组织者：林志聪（山东大学）
专题简介：本专题研讨围绕现代组合数学核心分支展开，覆盖计数组合学、代数组合与 q-级数、组合设计、组合数论等组合前沿研究方向。研讨旨在交流组合数学前沿研究进展，促进组合数学各个分支之间理解交流与交叉研究。
10 极值图论
组织分会：图论组合分会
组织者：丁来浩（华中师范大学）
专题简介：极值图论是图论的核心研究领域，主要研究各类图结构在给定约束下的极端性质、最优构型与参数界问题，涵盖经典的Turán型问题、Ramsey理论、子图嵌入与图谱极值等核心课题。随着离散优化与网络科学的快速发展，极值图论的理论成果为复杂网络建模、离散资源优化配置、组合决策问题提供关键支撑。本专题聚焦极值图论的基础理论突破与前沿研究进展，旨在汇聚国内相关领域学者，交流最新研究成果，探讨专业发展趋势，促进极值组合与运筹优化领域的学术融合与创新发展。
11 金融工程前沿-定价、风险与投资组合优化
组织分会：金融工程与金融风险管理分会
组织者：胡奇英（复旦大学）、高建军（上海财经大学）
专题简介：本专题聚焦金融工程与风险管理的前沿理论与方法，涵盖投资组合风险测度与优化、衍生品定价的深度学习、自动化做市商的均衡流动性提供以及系统性风险度量等主题。论坛邀请了来自同济大学、香港中文大学（深圳）、上海财经大学、上海交通大学的四位青年学者，分享其在随机优化、计算金融、金融科技与风险管理等领域的最新研究成果。
12 服务型制造与行为运营管理：AI驱动下的决策优化与行为洞察
组织分会：行为运筹与管理分会
组织者：蒋忠中、何娜（东北大学）
专题简介：随着全球制造业服务化转型的深入以及行为科学在运营管理中的广泛应用，“服务型制造”与“行为运营管理”正日益成为管理科学领域前沿性的交叉研究方向。本专题论坛以“服务型制造与行为运营管理”为核心主题，聚焦当前运营管理与服务转型交叉领域的前沿问题，围绕人工智能驱动的供应链决策、消费者行为引导机制、数据驱动的库存与履约优化、服务型制造数字化转型等热点议题展开深入探讨。论坛汇聚了来自LLM智能体的供应链决策、环保标识设计、需求相关性建模及数智化平台选择优化等前沿研究成果，旨在通过多维度研究分享，为服务型制造模式创新与行为运营管理理论发展提供新视角与实践启示，推动运营管理与行为科学、服务创新、数字技术等多学科视角的深度融合。
13 行为运筹与服务运营优化
组织分会：行为运筹与管理分会
组织者：黄敏、张宇鑫（东北大学）
专题简介：本专题聚焦行为运筹与服务运营优化的前沿问题，关注消费者、患者及服务提供者等不同决策主体的行为特征，以及行为因素与运营系统之间的相互作用。专题围绕医疗服务、平台运营、供应链等典型场景，探讨如何融合行为分析、运筹优化与数据驱动等方法，刻画复杂运营系统中的决策机制，并进一步优化资源配置与运营策略。通过理论分析与实际应用的结合，旨在深入揭示行为因素影响运营决策的内在机制，为复杂运营系统的科学决策与高效运营提供新的理论视角和管理启示。
14 AI与运筹优化协同的医疗健康管理
组织分会：医疗运作管理分会
组织者：杜刚（华东师范大学）
专题简介：AI与运筹优化正在成为驱动医疗健康体系数字化转型的核心支撑。医疗资源调度、慢病健康干预、运动康复管理、养老服务配置、健康风险决策等场景存在大量复杂、动态、不确定性优化难题。
本专题聚焦AI与运筹优化协同的前沿范式，探讨大模型、智能算法、系统建模、随机优化、仿真决策在医疗健康管理中的理论创新与落地实践。论坛汇聚运筹学、系统工程、人工智能、公共卫生、健康管理领域专家学者，围绕人智协同决策、健康服务资源优化、个体精准健康干预、智慧康复运营等议题开展交流，推动人工智能技术与运筹科学深度融合，探索面向全民健康的智能优化解决方案，助力健康中国战略实施。
15 排序与调度的前沿理与算法
组织分会：排序分会
组织者：张新功（重庆师范大学）、李伟东（云南大学）
专题简介：排序与调度是运筹学与理论计算机科学的核心研究领域，广泛渗透于现代制造、云计算资源分配、物流运输及分布式系统等关键场景。随着数据规模爆炸式增长与应用场景的日益复杂化，经典调度模型已难以满足实时性、公平性与能效的多重约束，亟需新的理论框架与高效算法。
聚焦排序与调度问题的最新理论进展与算法创新，涵盖以下前沿方向：近似算法、在线排序与竞争比分析、多目标优化、基于机器学习的调度策略，以及量子与分布式环境下的新型调度范式。将探讨如何在NP难问题的复杂性壁垒下设计具有可证明性能保证的算法，并关注理论结果向大规模工业系统的转化路径。
16 智能制造与调度优化
组织分会：排序分会
组织者：王军强（西北工业大学）、孙涛（曲阜师范大学）、范国强（西安电子科技大学）
专题简介：智能制造是发展新质生产力、推进制造业数字化转型的重要支撑，调度优化是实现制造资源自主决策与动态协同的核心。随着数字孪生、大模型、深度强化学习与多智能体等前沿技术的快速发展，智能制造与调度优化研究不断向动态调度、人机协同、生产物流协同及绿色韧性优化等方向拓展。相关研究有助于推动制造科学、运筹优化与人工智能的深度交叉融合，提升制造系统的实时感知、预测决策和自适应优化能力，具有重要的理论意义与应用价值。
17 人工智能时代的计算系统生物学
组织分会：计算系统生物学分会
组织者：王勇、张世华（中国科学院数学与系统科学研究院）
专题简介：本专题面向空间组学、单细胞多组学与医学影像等复杂生命数据，聚焦多模态整合、动态调控推断、系统辨识重构与高保真生成建模，交流计算系统生物学中的前沿模型、算法及其在精准医学中的应用价值。
18 驭变求真：不确定系统专题
组织分会：不确定系统分会
组织者：叶廷青（中国地质大学（北京））
专题简介：现实世界中的复杂系统普遍受到环境变化、信息不完备和认知局限等因素影响，呈现出显著的不确定性特征。如何有效刻画不确定现象、构建合理数学模型、揭示系统演化规律并实现科学分析与决策，是不确定系统研究的重要科学问题。“驭变求真”体现了不确定系统研究从认识复杂变化、驾驭不确定因素到探索内在规律、追求科学真理的发展理念。本专题围绕不确定理论及其交叉应用的前沿进展展开，重点交流确信可靠性分析、不确定统计、不确定微分方程以及工程应用等方面的最新研究成果，旨在推动不确定理论与运筹学、人工智能、工程科学、统计分析等领域的深度融合，促进复杂系统分析、预测与决策方法的发展，为不确定环境下的科学研究和工程实践提供新的理论工具与方法支撑。
19 军事运筹
组织分会：指挥决策分会（筹）
组织者：潘晓刚、王建江（国防科技大学）
专题简介：本专题聚焦运筹优化方法在军事领域的创新与应用，涵盖作战规划、资源调度、智能决策等方向，探讨人工智能赋能下的军事运筹新理论、新技术与新实践，促进跨学科融合与成果转化，助力国防建设和发展。
20 数据科学专题
组织分会：数据科学与运筹智能分会（筹）
组织者：祁炜（清华大学）、范长俊（国防科技大学）
专题简介：人工智能与运筹学的深度融合，正在推动运筹优化从“人工建模、专用求解”走向“智能建模、自动求解、持续决策”的新范式。为展示该领域最新研究进展与产业实践，专题邀请了来自上海交通大学、清华大学、北京航空航天大学、中国科学院软件研究所等高校和科研机构的四位专家学者，围绕人工智能与运筹学的双向赋能展开报告与交流：一方面，探索以人工智能辅助甚至原生驱动离散优化、混合整数规划、约束求解等经典运筹问题；另一方面，发挥大模型、强化学习、多智能体系统等技术在复杂建模、算法生成、动态决策和系统优化中的潜力。报告内容既涵盖求解器自动优化、数学建模与算法设计等基础方法，也覆盖智能补货、仓网规划、供应链交互计划、救护车动态重部署等典型应用场景，力求从理论、算法、系统到产业实践多维度呈现“智能运筹”的最新图景。
21 博弈论专题
组织分会：博弈论分会
组织者：徐根玖（西北工业大学）
专题简介：本专题聚焦博弈论前沿理论及其与运筹优化的交叉融合，围绕博弈均衡、机制设计与算法博弈等核心方向，汇聚资深专家与青年学者，探讨多智能体博弈均衡、数据驱动的机制设计、平台经济与供应链策略互动等主题。专题旨在推动博弈论从传统经济学理论工具向运筹决策模型方法支撑的应用，激发学术交叉与创新。
22 智能计算
组织分会：智能计算分会
组织者：柯华（同济大学）
专题简介：智能计算作为运筹学与人工智能交叉融合的重要方向，研究涵盖优化算法、机器学习、数据挖掘等多个前沿领域，具有广阔的应用前景。在数字经济与智能化技术深度融合的背景下，智能计算已成为解决复杂系统优化、资源调度与决策分析等运筹学核心问题的关键驱动力。
本专题聚焦人工智能、大数据分析与运筹学交叉领域的前沿议题，汇聚国内优秀青年学者，深入探讨智能计算中的关键科学问题，包括复杂系统建模、高效算法设计与不确定性处理等；同时分享最新研究成果，激发创新思维，促进学术思想的碰撞与融合，为智能计算领域的长远发展注入新活力，也为中国运筹学的学科建设贡献智慧与力量。
二、重要日期
· 2026年9月20日（最后一天！）
早鸟注册截止
· 2026年10月16日
大会报到
· 2026年10月17日
大会开幕式、颁奖典礼、特邀大会报告、获奖者报告
· 2026年10月18日
专题报告、自由投稿报告
三、会议报名
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