(1) 2014-09 至 2018-07, 墨尔本大学, 运输工程，运筹学, 博士
(2) 2011-09 至 2014-03, 华中科技大学, 环境工程, 硕士
(3) 2007-09 至 2011-06, 华中科技大学, 环境工程, 学士

(1) 2022-07 至 今, 西汉姆联官方网站, bw必威西汉姆联官方网站, 副研究员
(2) 2021-06 至 2022-06, 新加坡科技局, IHPC, 科学研究员

(3) 2018-12 至 2021-06, Singapore-MIT Alliance for Research and Technology，博后

1. 智能互联的多式联运网络 (Intelligent & Connected Intermodal Transportation)

   • 我们在做什么？ 我们不再将公路、铁路、海运视为独立的单元。我们研究如何利用优化算法和智能决策模型，将它们无缝衔接成一个高效的“门到门”系统。想象一下，一个货物从内地工厂到海外港口，其路径、模式和时机都由我们的模型实时计算与调度，以实现成本、时间和碳排放的整体最优。

     
     

2. 未来智慧海运的决策大脑 (Decision Intelligence for Future Maritime Shipping)

   • 我们在做什么？ 我们让“大象”翩翩起舞。海运是全球贸易的支柱（体量大），但传统上缺乏敏捷性。我们通过数据挖掘、机器学习和大规模优化技术，为港口运营、船舶航线规划、船队调度等核心环节装上“智慧大脑”，提升整个航运体系的效率和韧性，并助力其向低碳化、零碳化转型。

   
   

3. 赋能智慧物流的算法与模型 (Algorithmic Foundations of Smart Logistics)

   • 我们在做什么？ 所有智能系统的背后都是强大的数学模型。我们开发新颖的优化算法、随机规划、强化学习和仿真模型，以解决物流系统中的不确定性、动态性和复杂性难题。这是从0到1的理论创新，是驱动整个行业变革的“发动机”。

(1) 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 52302374, 基于系统可靠性分析理论的不确定性多式
联运网络韧性分析和优化, 2024-01-01 至 2026-12-31,在研, 主持

(2)平陆运河与江海联运融合关键技术研究，广西科技厅，2023.11 - 2026.10，参与

(3) 国家自然科学基金委员会, 专项项目, 52342202, 战略与管理研究类：综合立体交通多网融合领域学
科发展战略研究, 2023-07-01 至 2023-12-31,结题, 参与

(4) 新加坡科技局, 新加坡科技局，新加坡国立大学、新加坡科技与设计大学合作项目, -, Supply Chain
4.0, 2021-11 2023-12, 在研, 参与
(5) 新加坡海事局, 政府项目, SMI-2021-MTP-01, Digital Intelligence Research Based on Big Data
for Improving Efficient Navigation of Vessels to SG Port Waters, 2021-11 2022-12, 参与
(6) 江苏省港口集团物流有限公司, 横向, 8521009017, 多式联运战略路径和数字化运营策略研究, 2022-
01 至 2023-01,  结题, 参与
(7) 交通运输部全球环境基金绿色货运项目办公室, 纵向, P159883, 绿色高效城市货运发展管理政策研
究, 2021-06 至 2022-12, 结题, 参与
(8) 新加坡国家研究基金会, competitive research grant, NRF2019-ITS005-0021, Tower of
Information - Pilot Project, 2019-10 至 2021-03, 结题, 参与
(9) SUTD-MIT 设计中心项目, 国际合作项目, IDG21800101, Data-driven design of last-mile urban
logistics solutions to address e-commerce growth, 2018-05 至 2020-06, 结题, 参与

Li，Z., Zhang，Y., Cheng，C.* and Yan，Y.,2025， Optimization of Multiagent Collaboration for Efficient Maritime Target Search and Probe Tasks Allocation, in IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 50, no. 3, pp. 1836-1854, July 2025, doi: 10.1109/JOE.2025.3565078. 

Cheng, C., Li, Z. S., Yan, Y. T., Cui, Q., Zhang, Y., Liu, L., 2024. Maritime Freight
Carbon Emission in the U.S. Using AIS data from 2018 to 2022. Scitific Data 11, 542. https://doi.org/10.1038/s41597-024-03391-0

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An integrated multi-objective model for disaster waste clean-up systems optimization.
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Zhu, R., Kondor, D.,Cheng, C.*, Zhang, X., Santi, P., Wong, M. S., Ratti, C., 2022.
Solar photovoltaic generation for charging shared electric scooters. Applied Energy,
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BiLevel LocationRouting Problem for PostDisaster Waste Collection. City Logistics 2:
Modeling and Planning Initiatives, 97-115.

《人工智能基础》

《人工智能通识导论》

《运输组织学B》

《运输组织设计》

《批判性思维》

《国际集装箱运输(校企)》

《交通运输工程学》

硕士/博士招生正在进行中！寻找志同道合的“未来首席智能物流官”

你即将参与的不是简单的项目，而是为未来全球贸易和物流构建“决策大脑”的宏大工程。我们期待具备以下特质的同学加入：

1. 硬核基本功（这是我们的通关秘籍）：

• 数学是我们的共同语言：热爱或有扎实的数理基础（运筹学、高等数学、统计学、线性代数等）。看到优化模型时，你的眼睛会发光。

• 编程是我们的超能力：熟练掌握至少一门编程语言（Python/Java/C++等），并愿意持续学习。和代码“battle”并取胜是你日常的乐趣之一。

• 英语是我们的知识雷达：具备良好的英语阅读和写作能力，能高效追踪和消化国际顶刊的最新研究。

2. 软实力与特质（这是我们团队的气场）：

• 一颗“折腾”的心：不满足于现状，热衷于创造性地解决问题，享受从无到有的构建过程。

• “死磕”精神：有足够的耐心和韧性去推公式、调代码、改论文，能和复杂的现实问题“杠”到底。

• 团队合作意识：我们是并肩作战的伙伴，高效的沟通和协作能让我们1+1>2。

3. 加分项（有了这些，我们会眼前一亮）：

• 有数学建模竞赛（美赛、国赛等）或相关项目经验。

• 对机器学习、深度学习、强化学习等领域有浓厚兴趣或初步实践。

• 具备良好的数据可视化能力，能让冰冷的数字“开口说话”。

我们提供：

• 前沿的研究课题：直击智慧物流、多式联运、海运优化领域的核心痛点与前沿问题。

• 充足的科研支持：良好的计算资源、数据库及科研经费支持。

• 开放的学术氛围：鼓励学术探索、国际交流与合作，支持参加国内外顶级会议。