光华讲坛——社会名流与企业家论坛第 5645 期

主题：智慧数字孪生与O2DES框架，HLA和微服务的协同开发

主讲人：新加坡国立大学 李浩斌 助理教授

主持人：统计学院 肖辉 教授

时间：2019年12月9日（星期一）10:00-11:00

地点：西南财经大学柳林校区通博楼B101会议室

主办单位：统计学院  科研处

主讲人简介：

李浩斌博士，新加坡国立大学（NUS）工业与系统工程管理系（ISEM）研究助理教授，新加坡国立大学 “下一代港口建模与仿真卓越中心”（C4NGP）及 “下一代物流研究中心”（C4NGL）研究团队的核心成员。李博士的研究重点包括离散事件仿真建模方法与随机仿真优化，以及其方法在下一代物流、海事港口、医疗以及智能制造方面的应用。

李博士于2005年起就读新加坡国立大学工业与系统工程专业，辅修计算机科学，2009年获一等荣誉工程学士学位，2014年获博士学位。之后短暂留校从事博士后研究工作，2015年加入新加坡科技研究局（A*STAR）高性能计算研究院（IHPC）担任研究员，2017年重回新加坡国立大学担任研究助理教授。

在其攻读博士期间，李博士成功提出了（1）MO-COMPASS 多目标随机仿真优化的搜索算法；（2）GO-POLARS 基于极坐标的随机采样算法；其后，作为主要贡献者，李博士参与过超过10项由各类政府机构、企业和基金会资助的研究项目，自主开发出（3）O2DES.NET 面向对象的离散事件仿真建模及优化框架。该框架作为新加坡国立大学C4NGP及C4NGL的基础技术架构，服务于包括新加坡未来港口设计在内的多个重要项目，涉及项目经费超过两千万新加坡元（约合一亿人民币）。有关其方法和应用成果的论述，李博士已在IEEE-TAC、IISE Transactions、TRC、FSM、WSC、CASE 等行业内知名期刊和会议中发表研究论文27篇。

内容提要：

数字孪生技术被证明是工业4.0时代的一个突破性的解决方案。然而，目前大多数技术都集中在人类通过物联网设备和可视化技术对物理系统的感知。如何进一步提高数字孪生的智能化，从而通过提供更明智的决策来服务人类，仍然是个问题。为了解决这个问题，新加坡国立大学的研究团队指出，除了重视数字孪生与人类操作员的接口外，我们还应该花费更多的精力去构建数字孪生与机器或者人工智能元件的接口，并且为机器学习算法创造一个空间来试验和学习现实中工业系统的复杂性。基于此，该团队开发了面向对象的离散事件仿真框架(O2DES)，并指出基于该框架构建数字孪生的分析方法是实现数字孪生智能化的关键。在本次报告中，我将介绍O2DES框架的最新版本，并探讨其与O2DES.NET Community其他部分集成的可能性。此外，还引入了高级架构和微服务技术，以实现数字孪生解决方案的分布式和灵活部署。最后，还提出了一种四层架构来指导大学与工业行业从业者之间在开发智慧数字孪生方面的合作框架。