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理事，中国系统工程学会智能制造系统工程分会委员，福州大学民建副主委，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EJOR, IEEE TASE, Omega, IJPR, COR, JIM等国际期刊和会议上发表30余篇论文。受邀担任期刊《Computers in Industry》（ABS三星、中科院一区）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”。

硕博招生中, 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。

部分优秀毕业生：

黄宇洲:2023届硕士 毕业去向:福州大学 攻读博士（福建省优秀硕士毕业论文、福州大学优秀硕士毕业生）

潘 超:2022届硕士 毕业去向:比利时鲁文大学 攻读博士（CSC全额奖学金）

陈思平:2021届硕士 毕业去向:澳大利亚纽卡斯尔大学 攻读博士（CSC全额奖学金，福州大学优秀硕士毕业生、优秀硕士毕业论文）

王 静:2020届硕士 毕业去向:武汉理工大学 攻读博士 （福建省优秀硕士毕业论文，福州大学优秀硕士毕业生）

念文琴:2022届学士 毕业去向:福州大学 攻读硕士（福州大学优秀本科毕业生，福州大学优秀本科毕业论文，国家奖学金获得者）

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

运筹与管理

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

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

主持“纵向”课题：

1. 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

2. 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)

3. 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

4. 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

5. 中国博士后科学基金第64批面上一等资助, 药品需求驱动的药品货位分配的动态策略优化(2018M640396), 2019-20 (结题)

6. 福建省自然科学基金青年项目, 平行自动配药系统中处方整合延误的研究(2017J05113), 2017-20 (结题)

7. 福建省社会科学基金青年项目, 多品种小批量下SMT的智能贴装研究(FJ2016C049), 2016-18 (结题)

8. 福建省教育厅社科一般项目, 中药平行自动配药系统的处方排程(JAS160080), 2016-17 (结题)

9. 中国人类工效协会青年项目, 基于结构方程模型探讨可用性对消费者网络健康信息服务接受行为的影响, 2016-17 (结题)

10. 福州大学"旗山学者"(海外)科研启动, 配药自动化系统中处方订单延误的优化, 2016-19 (结题)

11. 福州大学研究生教改项目，《系统建模与仿真》案例库建设 2021-23 （结题）

12. 福州大学研究生教改项目，《系统建模与仿真》优质课程建设 2019-21（结题）

13. 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）

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

1. Chen, S., Chiong, R., Li, D.*, “A Prescriptive Tree-Based Model for Energy-Efficient Room Scheduling: Considering Uncertainty in Energy Generation and Consumption”, Accepted by European Journal of Operations Research, 2025. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.02.023

2. Liu, F., Lu, Y., Li, D*, Chiong, R.,“Wasserstein distributionally robust learning for predicting the cycle time of printed circuit board production”，Computers in Industry, 164, 104213, 2025.

3. 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.

4. 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. 

5. 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. 

6. 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. 

7. Zhou, S., Li, D.*, Yin, Y., “Coordinated Appointment Scheduling with Multiple Providers and Patient-and-Physician Matching Cost in Specialty Care”, Omega - The International Journal of Management Science, 101, 102285, 2021. 

8. Li, D., He, T., and Yoon, S. W.*, “Clustering-Based Heuristic to Optimize Nozzle and Feeder Assignments for Collect-and-Place Assembly.” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 16(2), 755-766, 2019. 

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