李德彪

职称:教授

通信地址: 经管北楼 312

电子邮箱: debiaoli@fzu.edu.cn; debiao_li@foxmail.com

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个人简介

 工学博士,管理科学与工程系教授,博士生导师。博士毕业于美国纽约州立大学宾汉姆顿分校系统科学与工业工程系。上海交通大学管理科学与工程博士后。兼任中国仿真学会智能仿真优化与调度专委会常务委员,中国运筹学会医疗运作分会常务理事,中国系统工程学会智能制造系统工程分会委员,中国运筹学会排序分会理事,民建福建省直工委副主委,民建福州大学总支主委,福州大学经济与管理学院院长助理。

从事“运筹与管理”研究,聚焦电子制造业和医疗行业的运营问题。主持国家自然科学基金面上项目和青年项目,福建省自然科学基金杰出青年项目等十余项科研项目。在POM, EJOR, IEEE TASE, Omega, IJPR, 系统工程理论与实践等国内外期刊和会议上发表40余篇论文。受邀担任期刊《Computers in Industry》(ABS三星)副主编,《Complex System Modeling and Simulation》 副主编。科研成果曾被韩国三星,美国家得宝(Home depot),Innovation Associates,冠捷科技,广东盘古科技等企业应用,取得良好的经济效益。近年来以第一指导老师带领学生获得“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛国赛金奖、“创青春”中国青年创新创业大赛国赛金奖,中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国际赛道铜奖、教育部高等学校工业工程类专业优秀课程设计(最高等级)等荣誉。个人获得福建省自然科学基金“杰出青年”项目,福建省“百人计划”青年项目,福建省互联网+主赛道优秀创新创业导师,福建省高层次引进人才B类等荣誉。

博士生导师:管理科学与工程(管理系统工程);学术型硕士导师:“管理科学与工程”和“信息管理”;专业型硕士导师:“工业工程”、“电子信息”、和“物流工程”;非全日制硕士生导师:“工程管理”和“工商管理”。

招收硕士、博士和博士后, 欢迎有进取心且努力的同学邮件联系,数理基础扎实者优先。可推荐至国外名校联合培养。


学习经历

2010-2015 纽约州立大学宾汉姆顿分校 工业工程与系统科学系 工学博士

2008-2010 纽约州立大学石溪分校 工商管理硕士

2003-2007 福州大学 管理科学与工程系 工程管理学士

研究方向

运筹与管理

讲授课程

本科:生产计划与控制 (双语);生产运作管理 (双语);工业工程导论

硕士:工程系统建模与仿真 (双语);企业资源规划 

MBA:  运营管理;数字经济与管理

工作经历

教授 福州大学 管科系 2023至今

副教授 福州大学 管科系 2017-2023

博士后 上海交通大学 安泰经管学院 2018-2020

讲师 福州大学 管科系 2016-2017

科研项目

近年主持“纵向”课题:

1. 国家自然科学基金面上项目,考虑最低外包量的关键零部件并组外包协同调度优化研究(72671075), 2027-2030

2. 国家自然科学基金面上项目,不确定环境下工业数据驱动的印刷电路板生产调度优化研究(72171054), 2022-25 (结题)

3. 国家自然科学基金青年项目,集中式配药系统中并行自动配药机的药品货位分配优化研究(71801051), 2019-21 (结题)

4. 福建省自然科学基金杰出青年项目,柔性生产调度优化理论与应用研究(2023J06015),2023-2026

5. 福建省自然科学基金面上项目,工业数据驱动的柔性SMT生产线的PCB封装智能排程(2020J01462), 2020-23

6. 教育部产学合作协同育人项目,《系统建模与仿真》课程教学内容与课程体系改革 (230803815171400)



获奖经历

2026 第九届智能优化与调度学术会议优秀论文一等奖

2025 华人管理科学工程学会最佳实践提名奖

2024 第七届智能制造系统工程学术会议优秀论文二等奖

2023 中国运筹学会医疗运作管理分会优秀论文三等奖

2022 福建省第八届互联网+高校主赛道优秀创新创业导师

2022 第五届智能制造系统工程学术会议优秀论文二等奖

2021 福建省第七届互联网+高校主赛道优秀创新创业导师

2020 福建省“百人计划”青年项目

2018 福建省高层次引进人才C类

2017 第27届国际柔性自动化和智能制造会议最佳论文

2015 纽约州立宾汉姆顿分校工程领域优秀博士论文

2012 George Klir杰出系统科学研究生奖学金

近年发表的主要论文

1. Zhong, Y.,  Zheng, X.*, Xie, W.*, Li, D.*, "Process flexibility analysis for production systems with differentiated margins under supply risk", Production and Operations Management, 35(6), 2241-2260, 2026. 

2. Li, D., Ding, R., Liu, F., Wang R., Zhong, Y., "Feature-driven robust stochastic scheduling for printed circuit board assembly", European Journal of Operational Research, 334(2), 643-660, 2026.

3. Chen, S. P., Chiong, R., Li, D.*, Harrison, K. R., Noman, N., "A tree-based prescriptive analytics framework for contextual surgery scheduling", Omega, 145, 103660, 2026. 

4. 李德彪,潘超,刘锋,殷勇,考虑学习效应的货摊式赛汝生产排序调度研究,系统工程理论与实践,46(09), 3847-3861, 2026。

5. Chen, S., Chiong, R., Li, D.*, "A prescriptive tree-based model for energy-efficient room scheduling: considering uncertainty in energy generation and consumption", European Journal of Operational Research, 326(2), 374-388, 2025. 

6. Li, D., Chen X., Chen S., "Learning and optimization of patient–physician matching index in specialty care", IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 21(3), 2730-2741, 2024.

7. Li, D., Ruan, X., Yue, Q., "Optimization study of three-stage assembly flowshop problem in pharmacy automation dispensing systems", Computer & Operations Research, 144, 105810, 2022. 

8. Li, D., Chen, S., R. Chiong, Wang L., Dhakal, S., "Predicting the printed circuit board cycle time of surface-mount-technology production lines using a symbiotic organism search-based support vector regression ensemble", International Journal of Production Research, 59(23), 7246-7265, 2021. 

9. Li, D., Wang, J., Qiang, R., Chiong, R., "A hybrid differential evolution algorithm for parallel machine scheduling of lace dyeing considering color families, sequence-dependent setup and machine eligibility", International Journal of Production Research, 59(9), 2722-2738, 2021. 

10. Zhou, S., Li, D.*, Yin, Y., "Coordinated appointment scheduling with multiple providers and patient-and-physician matching cost in specialty care", Omega, 101, 102285, 2021. 


发明专利:

1. 基于贝叶斯网络的医患匹配方法 ZL201911356327.1

2. 一种自动配药系统按餐配药的智能排序调度方法 ZL202110497795.1

3. 基于深度强化学习的流水车间新订单插入优化方法 ZL202211546673.8

4. 考虑物料到料时间不确定的鲁棒优化成组生产方法 ZL202211545420.9



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