大连理工大学经济管理学院导师教师信息介绍简介-李永刚

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本站小编 Free考研考试/2020-03-28

讲师硕士生导师
主要任职：无
性别：男
毕业院校：横滨国立大学
学位：博士
在职信息：在职
所在单位：系统工程研究所
学科：管理科学与工程
办公地点：经济管理学院D528
联系方式：邮箱：lygdlut@foxmail.com
电子邮箱：

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教育经历

2012.4--2015.3
横滨国立大学企业系统博士

2010.10--2012.3
横滨国立大学企业系统硕士

2007.9--2009.7
大连理工大学基础数学硕士

2003.9--2007.7
大连理工大学数学与应用数学学士

2000.9--2003.7
武安一中

工作经历

2015.7--至今
大连理工大学管理科学与工程学院教师
2009.8--2010.9
大连装备制造职业技术学院教师

研究方向

决策理论与方法；物流与供应链管理；在线决策；行为金融；研发管理

研究领域

论文成果

李永刚.Integrated optimization model of the urgent order distribution and delivery problem of online pharmacy[J],Procedia Computer Science,2018,126 :1913-1925
Li, Yonggang,Hu, Xiangpei.Individual Consumption-Investment Decision Making Model Based on the Focus Points[A],2017 29TH CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE (CCDC),2017,4676-4680

专利

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著作成果

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科研项目

基于焦点的成品油配送方案决策方法研究, 国务院其他部门, 2017/05/08, 进行
数据驱动的大型网上超市快消品组合策略与定价方法, 自选课题, 2018/08/16, 进行
MEM论文标准与指南的研究子课题三结合经济管理大类MEM论文选题的研究, 中央、国家其他部委项目 , 2018/01/01, 进行
重大装备维修维护“任务-团队”匹配的逆优化方法, 国家自然科学基金项目, 2017/08/17, 进行

研究领域

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论文成果

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[1] 李永刚.Integrated optimization model of the urgent order distribution and delivery problem of online pharmacy[J],Procedia Computer Science,2018,126 :1913-1925
[2] Li, Yonggang,Hu, Xiangpei.Individual Consumption-Investment Decision Making Model Based on the Focus Points[A],2017 29TH CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE (CCDC),2017,4676-4680

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科研项目

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[1]基于焦点的成品油配送方案决策方法研究, 中国博士后科学基金, 2017/05/08, 进行
[2]数据驱动的大型网上超市快消品组合策略与定价方法, 国家自然科学基金, 2018/08/16, 进行
[3]MEM论文标准与指南的研究子课题三结合经济管理大类MEM论文选题的研究, 文科一般纵向, 2018/01/01, 进行
[4]重大装备维修维护“任务-团队”匹配的逆优化方法, 国家自然科学基金, 2017/08/17, 进行

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营销数据挖掘与分析 /2019-2020 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**
营销数据挖掘与分析 /2019-2020 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**
营销数据挖掘与分析 /2019-2020 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**
营销数据挖掘与分析 /2019-2020 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**
工业工程基础 /2018-2019 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**
营销数据挖掘与分析 /2018-2019 /秋学期 /32课时 /2.0学分 /**

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本科生课程

课程名称学年学期学时学分课程号营销数据挖掘与分析 2019-2020 秋学期 32 2 ** 营销数据挖掘与分析 2019-2020 秋学期 32 2 ** 营销数据挖掘与分析 2019-2020 秋学期 32 2 ** 营销数据挖掘与分析 2019-2020 秋学期 32 2 ** 工业工程基础 2018-2019 秋学期 32 2 ** 营销数据挖掘与分析 2018-2019 秋学期 32 2 ** 营销数据挖掘与分析 2017-2018 秋学期 32 2 **

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