报告题目：面向共享出行的时空众包计算
报告时间：11月28日 14：00 – 15:00
报告主持人：程鹏
腾讯会议号：834 137 914
报告摘要：
近年来随着共享出行模式的快速发展，线下交通资源有效地分配给线上大规模用户是提升共享出行效率的核心问题之一，其本质是有限交通资源供给与大规模用户出行需求之间矛盾形成的复杂问题。传统理论方法受限于交通资源静态分配假设，导致分配低效、固化，无法解决共享出行服务中动态分配效率低、激励机制优化弱、用户隐私保护难的挑战。时空众包计算是基于群体时空行为动态汇聚参与者协同解决问题的新型计算范式，也是群体智能的重要研究内容，为上述挑战提供了有效的解决方案。本报告首先简要地回顾时空众包计算的发展历史，并介绍其当前的核心技术（任务分配、激励机制和隐私保护等），随后结合本团队近年来与共享出行类企业的合作案例，特别介绍面向共享出行的时空众包任务分配模型、路径规划方法与群体激励机制等方面最新研究成果。
报告人简介：
童咏昕，北京航空航天大学计算机学院教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金获得者。2014年于香港科技大学获计算机科学与工程学博士学位，随后留校担任研究助理教授，2015年入选北京航空航天大学“卓越百人计划”并加入软件开发环境国家重点实验室工作。目前主要研究方向包括：联邦学习、时空大数据分析与处理、众包计算、强化学习与群体智能等。目前共发表学术论文百余篇，其中以第一/通讯作者在CCF A类期刊/会议上持续发表（含接受）论文50余篇，并先后主持了国家重点研发计划课题等10余项科研项目。曾获阿里巴巴集团评选的首届“达摩院青橙奖”、数据库领域国际会议VLDB 2014“杰出演示系统奖”和数据挖掘领域国际竞赛 KDD Cup 2020“强化学习赛道分配学习比赛冠军”。担任国际期刊《IEEE Transactions on Big Data》的编委和多个CCF A类会议的程序委员会委员；是CCF杰出讲者、CCF会员与分部工作委员会主任助理、CCF走进高校工作组组长、CCF数据库专委会委员。
