浙江财经大学学科介绍:管理科学与工程
管理科学与工程学科成立于1987年,1999年入选校级重点建设学科,2009年和2013年两次被评为校级重点学科,2017年入选校一流A类学科,目前已被纳入学校“十四五”特色学科建设范围,并获批浙江省一流学科(B类)。
本学科拥有一支高水平、高职称、高学历的师资队伍。现有专任教师51人,其中教授12人,副教授26人,高级职称教师占比74.5%,博士48人,博士学位教师占比94%。本学科拥有教育部新世纪人才、浙江省151第一层次人才、浙江省151第二层次人才、浙江省万人计划人才、浙江省钱江人才计划、浙江省省级优秀教师各1人,浙江省高校中青年学科带头人、浙江省师德先进个人各2人。
本学科综合运用信息学、管理学、系统学、数学、行为科学及工程方法,利用人工智能、大数据、数据挖掘等新一代信息技术,研究和解决社会、经济、商务、政务等领域的管理问题,培养掌握多学科基础理论和知识,具备运用先进的管理思想和方法,借助计算机技术和数据科学方法对社会管理实践问题进行分析、决策和组织实施的复合型高级专业人才。
近5年(2017-2021),本学科教师承担国家级课题40项、省部级课题50项,以一作或通讯作者在《European Journal of Operational Research》、《Decision Support Systems》、《Information Sciences》、《Knowledge-based Systems》等国际知名期刊上发表SCI/SSCI检索论文200余篇(其中ESI高被引论文8篇,JCR一区149篇),获省部级奖项3项,产生了广泛的学术影响力。学院研究生获省新苗计划课题9项,以第一作者或通讯作者或导师一作、学生二作发表SCI/SSCI收录期刊论文87篇(JCR一区51篇,JCR二区19篇),获国家奖学金9人次,省优论文5篇,省优毕业生6人次,5名研究生获校研究生卓越之星称号,获校研究生创新论坛一等奖4人次、二等奖5人次、研究生优秀科研成果一等奖3人次和二等奖5人次,考取境外及985高校博士研究生21人次,考博率达42.8%。
本学科下设数据科学与智能决策、智慧供应链与复杂系统管理、商务智能与互联网金融、工业工程与智能制造技术管理等四个主要研究方向:
1. 数据科学与智能决策:主要研究数据建模、数据可视化分析、多媒体数据挖掘、群决策理论与方法、绩效评价方法、服务组合优化等。本方向在聚焦于新一代互联网环境下大规模、分布式数据的存储、检索、标注、分类、聚类和可视化研究,在时空多维和高维数据可视化分析、融合多媒质特征的视频数据挖掘、基于数据挖掘的计算机审计和政府绩效评价等前沿学科方向上形成了明显的特色和优势。
2. 智慧供应链与复杂系统管理:主要研究供应链建模与仿真、供应链组合优化算法、服务供应链管理、复杂网络演化博弈、不确定性可视分析等。本方向借助Agent建模、博弈理论、控制理论、可视化分析等方法和手段,在基于多Agent的复杂供应链协同决策与仿真、基于信息中介的多渠道供应链协调优化、复杂网络演化博弈、多通道不确定系统网络化预测、不确定性系统可视分析等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
3. 商务智能与互联网金融:主要研究用户行为分析、社会化商务、商务智能、互联网金融、信息安全等。本方向借助社交网络、网格计算、模糊决策、机器学习等方法和手段,在O2O渠道整合理论与方法、面向社会化商务的用户行为分析、社会计算环境下多策略融合的的个性化推荐方法、民间网贷平台运营分析、复合实物期权模拟与评价方法等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
4. 工业工程与智能制造技术管理:主要研究人、设备、物料、信息和环境等生产系统要素的建模、优化配置,以及针对工业生产制造过程进行系统规划与设计、评价与创新等。本方向依托大数据、云计算、人工智能为代表的新一代信息技术,借助运筹学、优化算法、模拟仿真技术等方法和手段,在不确定环境下资源受限项目多模态多目标优化调度、面向大规模协作的制造服务自组织协同发现与动态评价、群智制造环境下大规模知识图谱构建与可信服务组合优化等前沿学科领域形成了明显的特色和优势。
来源:https://info.zufe.edu.cn/info/1933/14752.htm
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