陈京川

更新时间:2025-09-26    点击次数:

博士,助理教授


电子邮箱: jingchuan.chen@cufe.edu.cn

个人主页 (Personal Homepage): https://jchchen.github.io

通信地址: 北京市海淀区学院南路39号永利23411集团


研究兴趣

运营管理, 数据驱动优化, 大语言模型在运筹学中的应用, 生产系统优化


工作经历

2025.08-至今, yl23411永利集团, 永利23411集团, 供应链与运营管理系, 助理教授


教育背景

2021.09-2025.07, 香港大学, 数据与系统工程系, 管理科学与工程 (数据与系统工程) 专业, 博士 [导师: 申作军 (Max Shen) 教授]

2018.09-2021.06, 北京理工大学, 自动化学院, 控制工程专业, 硕士 (导师: 贾之阳 博士)

2014.09-2018.07, 北京工业大学, 信息学部, 自动化专业, 学士


发表论文 (部分)

[1] Jingchuan Chen, Zuo-Jun Max Shen (2024) Fast algorithm for predicting the production process performance in flexible production lines with delayed differentiation. IISE Transactions 56(9):932-944.

[2] Jingchuan Chen, Zuo-Jun Max Shen (2023) Fast approximations for dynamic behavior in manufacturing systems with regular orders: An aggregation method. IEEE Robotics and Automation Letters 8(11):7122-7129.

[3] Jingchuan Chen, Zhiyang Jia, Xiaohan Wang (2022) Dynamic performance prediction in flexible production lines with two geometric machines. International Journal of Production Research 60(13):4006–4024.

[4] Jingchuan Chen, Zhiyang Jia, Longzhu Huang (2021) Multi-type products and dedicated buffers-based flexible production process analysis of serial Bernoulli lines. Computers & Industrial Engineering 154(4):107167.

[5] Zhiyang Jia, Jingchuan Chen, Yaping Dai (2021) Decomposition and aggregation-based real-time analysis of assembly systems with geometric machines and small batch-based production tasks. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 18(3):988–999.

[6] 贾之阳, 陈京川, 戴亚平 (2020) 基于几何可靠性机器模型的装配系统实时性能分析. 自动化学报 46(12):2583-2592.


业界研究经历

2021.04-2021.08, 北京极智嘉科技股份有限公司, 研究实习生


发明专利

[1] 贾之阳, 陈京川, 黄龙珠 (2020) 具有专用缓冲区的柔性离散制造系统暂态性能预测方法 (中国发明专利 No. 202010122107.9). 中国.


学术服务

分会场主席 (Session Chair): 2024 INFORMS Annual Meeting and 15th POMS-HK International Conference

审稿人: IEEE Robotics and Automation Letters, Expert Systems With Applications, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)