管理科学与工程学院2025年度获批国家级项目7项，教育部项目2项

时间：2025-10-09

近日，国家自然科学基金委员会、全国哲学社会科学工作办公室、教育部社会科学司陆续公布了2025年度科研项目的评审立项结果。我院教师共获批立项9项，包括国家自然科学基金面上项目3项，青年科学基金项目3项，国家社会科学基金一般项目1项，教育部人文社会科学研究规划基金项目2项。国家自然科学基金、国家社会科学基金以及教育部人文社科项目是衡量高校与科研机构基础研究实力、学科建设水平和科研创新能力的重要标志之一，其立项数量与资助经费规模不仅体现科研机构在相关领域的科研竞争力和学术影响力，也是推动学科持续发展的关键支撑。

自本年度基金申报工作启动以来，管理科学与工程学院高度重视、统筹推进，第一时间启动部署，召开多次工作会议，制定了详细的申报工作方案，系统梳理历年申报经验与不足，明确年度目标任务与重点方向，形成了“学院统筹、学科引领、教师主体、专家助力”的工作格局。学院以“早谋划、早动员、早辅导”为原则，持续完善基金申报支持体系，推动全员参与、全过程服务。学院积极邀请校内外知名专家学者开展系列辅导活动，包括基金申报经验分享会、前沿选题论证会、申报书撰写与修改专题培训、以及专家一对一辅导交流等，从选题方向、研究内容、论证逻辑到文本表达等多个环节给予精准指导。

通过一系列有针对性的举措，学院教师的科研积极性和申报能力显著提升，申报书整体质量明显提高，为在新一轮国家基金竞争中取得更大突破奠定了坚实基础，充分展现了学院在高水平科研组织与服务保障方面的责任担当与综合实力。

管理科学与工程学院将以本年度立项为契机，深入开展有组织科研，不断强化科研支持力度，提高科研服务水平，鼓励教师聚焦国家战略需求，积极开展科学研究，推动学校科研事业高质量发展。  

管理科学与工程学院2025年度国家级基金、教育部基金立项名单

   2025年度基金项目介绍

项目类型：国家自然科学基金面上项目

1. 项目名称：任意还模式下共享汽车重新安置与路径规划方法（72571052）

负责人简介：田甜，东北财经大学管理科学与工程学院副院长，教授、博士生导师，香港城市大学博士，入选辽宁省“百千万人才工程”万人层次，中国系统工程学会青年工作委员会委员。主要从事运作管理与优化决策、商务数据分析等方面的科研工作。曾参加珠海港控股集团有限公司、丹马士环球物流（香港）有限公司、海信科龙电器股份有限公司、吉蜜科技有限公司（共享汽车）等多个企业咨询项目。近年来在《系统工程理论与实践》《中国管理科学》和European Journal of Operational Research、International Journal of Production Economics、Annals of Operations Research、Computers & Industrial Engineering、Expert Systems with Applications 等期刊上发表学术论文10余篇，出版“十二五”辽宁省重点图书出版规划项目专著1部。主持国家自然科学基金项目2项、教育部人文社会科学研究青年基金项目1项、辽宁省教育厅基本科研项目2项。

项目简介：本项目面向共享汽车行业运营维护的现实需求，重点研究任意还模式共享汽车重新安置与路径规划方法。任意还模式下用户从指定网点取车后可将汽车停放在任意位置。由于用户只能从网点取车并且不同网点的用户需求不同，所以需要安排员工在运维车辆的接送下以最小成本重新安置共享汽车。本项目提出共享汽车重新安置与路径规划问题（SRVRP），依据实际数据，采用优化建模与算法设计、统计分析与机器学习等方法，分别对不同场景下的SRVRP展开研究，包括运维车辆与员工绑定的SRVRP；运维车辆与员工不绑定的SRVRP；考虑运维车辆充电过程和共享汽车安置时间窗的SRVRP；考虑实时安置需求与停车位变化的SRVRP。 

2. 项目名称：韧性导向和预测驱动的多渠道采购组合优化（72571053）

负责人简介：王新玉，东北财经大学管理科学与工程学院教授，博士生导师，入选辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才，两次获得“东北财经大学杰出学者”称号。主要研究方向为供应链采购组合优化、物流调度优化等。主持国家自然科学基金项目3项、教育部人文社科基金项目1项，参与国家自然科学基金重点和重大项目各1项。在《系统工程理论与实践》《计算机学报》《电子学报》《电子与信息学报》《系统工程学报》和European Journal of Operational Research、IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Engineering Management、International Journal of Production Economics 等期刊发表论文30余篇，部分论文入选ESI高被引论文。

项目简介：针对供应链企业面临供-需-价多源风险的实际运作情景和研究不足，将期权契约、预测信息更新、多渠道采购运用于供应链采购风险管理决策，系统深入地研究多源风险冲击下考虑供应链韧性的采购组合优化问题。基于供应风险建模和风险损失测度，刻画供应链采购过程韧性，建立供应风险冲击下单周期和多周期采购优化；针对需求分布未知且随销售季临近可更新的情形，建立考虑需求信息更新和允许多次订购机会的预测驱动采购优化方法；针对多零售商、多产品联合采购场景，建立采购代理模式下考虑产品关系的采购-分销集成优化方法；针对不同风险叠加及相关性，建立基于混合风险应对策略的采购仿真优化。研究结果对于丰富供应链采购风险管理、韧性管理理论具有重要学术价值，对于指导企业采购决策具有重要现实意义。

3. 项目名称：智驾事故责任法规下车企的智驾算法研发投入策略与保险公司的智驾险定价策略研究（72571054）

负责人简介：李婷婷，东北财经大学管理科学与工程学院教授，博士生导师，入选辽宁省“百千万人才工程”万人层次、辽宁省“兴辽英才计划”青年拔尖人才，两次获得“东北财经大学杰出学者”称号。主要从事供应链管理领域的研究，主持国家自然科学基金项目3项。在SCI期刊及中文核心期刊发表论文10余篇，包括European Journal of Operational Research、Annals of Operations Research、Omega 等，获得辽宁省自然科学学术成果奖三等奖，北京运筹学会2020青年优秀论文。现任中国运筹学会行为运筹与管理分会常务理事。

项目简介：本项目以推动智能驾驶技术健康发展为导向，聚焦智驾算法水平的信息非对称问题，探讨消费者、车企、保险公司与政府构成的系统中各主体决策。在智驾算法水平对车企与消费者呈对称、非对称两种信息情形下，分析政府如何制定智驾事故责任法规；基于该法规，研究车企的智驾算法研发投入与智驾车定价策略、保险公司的智驾险定价策略，并挖掘法规对智驾算法水平及消费者驾驶行为规范程度的影响。研究结果可厘清智驾事故责任边界、为法规制定提供参考，还能为车企优化研发投入、保险公司设计保险产品提供理论支持，进而推动智能驾驶技术健康发展。

项目类型：国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）

4. 项目名称：GenAI环境下评论用户可信度的推理路径识别与大模型构建研究（72501050）

负责人简介：韩茂新，东北财经大学管理科学与工程学院，电子商务系副教授。西安交通大学管理学院博士。研究方向包括：网络口碑，用户认知与行为，人机交互；研究方法：定量的实证方法（计量分析、实验分析、问卷调查），大语言模型，深度学习。在Decision Support Systems、Information & Management、International Journal of Hospitality Management 等期刊上发表多篇学术论文，主持国家自然科学基金项目1项，辽宁省自然科学基金项目1项。

项目简介：生成式人工智能在提高评论撰写效率的同时，也带来滥用问题：大量低质量或虚假的AI生成评论充斥网络，削弱消费者与评论用户的信任。为此，许多评论网站通过展示用户行为特征帮助消费者推断其可信度。本项目旨在探索生成式人工智能环境下用户可信度推理路径的识别方法，并构建评估模型，以缓解生成式人工智能滥用对评论系统造成的影响。本项目有望为在生成式人工智能环境下营造评论社区信任氛围、深化AI类人性，以及规范生成任务设计与评估提供理论支持和技术指导。

5. 项目名称：多模态推荐中情感增强的表征建模与公平导向的学习优化（72501053）

负责人简介：安敬民，东北财经大学管理科学与工程学院讲师，辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室核心成员，大连海事大学计算机科学博士。主要从事数据挖掘、智能商务、人工智能技术与管理等相关研究。在《计算机学报》《计算机集成制造系统》和ACM Transactions on Information Systems、Annals of Operations Research、Expert Systems with Applications、Information Sciences 等国内外期刊上发表多篇论文，并主持国家自然科学基金项目1项。担任IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 等期刊审稿人。

项目简介：多模态推荐在电商平台中获得了广泛应用，受到了学术界和工业界的关注，但多模态的用户/项目数据的表征以及不均衡性不仅影响推荐结果的准确性，还会影响用户间和项目间推荐的公平性。针对多模态推荐中表征对情感刻画不充分、热门与冷门（长尾）项目间推荐不公平、数据丰富与稀疏用户间推荐不公平问题，本项目以用户多模态建模中表征情感增强、不同项目特征聚合权重公平优化、不同用户学习公平优化为研究主线，采用大语言模型、图表征技术、分布鲁棒优化技术等，研究多模态推荐中情感增强的表征建模与公平导向的学习优化，建立情感增强的多模态协同过滤表示学习建模方法，针对多模态数据的不均衡对推荐结果的不公平性影响，分别建立面向项目数据长尾分布和用户数据不平衡分布的分布鲁棒优化学习方法。研究成果不仅在理论上诠释情感与多模态特征的映射关系、建立不均衡多模态数据下表征学习公平优化方法，而且为电商平台健康发展提供理论方法和关键技术支撑。

6. 项目名称：AI代码生成产品的安全投资与交易机制研究（72501054）

负责人简介：周天璐，东北财经大学管理科学与工程学院副教授，硕士生导师，天津大学管理学博士。主要研究方向涉及信息系统经济学、平台商务模式与策略及人工智能应用与治理等领域。在Journal of the Association for Information Systems 等期刊，以及International Conference on Information Systems (ICIS)、Conference on Information Systems and Technology (CIST)、Workshop on Information Technologies and Systems (WITS)等知名会议发表/汇报论文多篇，并担任多个期刊审稿人。参与完成国家自然科学基金重点、面上项目多项。主持国家自然科学基金项目1项、辽宁省自然科学基金博士科研启动项目1项。

项目简介：AI代码生成产品在开发、交易和应用的过程中，存在三大突出的安全风险：供需双方关联安全风险、代码质量失控风险和AI代码生成产品滥用风险。为应对以上三大突出的安全风险，本项目针对AI代码生成产品的安全投资及交易机制设计展开研究。首先，面向交易全流程的关联安全风险，制定供需双方的安全投资激励协同策略，为产品安全交易提供基础。其次，考虑AI代码生成产品交易过程中独特的代码质量失控风险，评估对比产品供需双方的安全努力水平，设计供需双方安全责任合同模型。最后，关注AI代码生成产品滥用风险，考虑供需双方信息安全共享情境，构建AI代码生成产品交易机制。本项目研究成果将为AI代码生成产品的安全投资协同和交易机制设计提供坚实的理论依据和决策支撑。  

项目类型：国家社会科学基金一般项目

7. 项目名称：人工智能与绿色技术融合驱动减污降碳协同的机制与路径研究 

负责人简介：马越越，东北财经大学管理科学与工程学院副教授、硕士生导师、管理学博士。主要从事资源与环境管理领域的研究，主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目、教育部人文社科基金项目、辽宁省社会科学规划基金重点项目和其他省部级项目9项。在《中国管理科学》《中国环境科学》等期刊发表论文10余篇，出版专著1部，主编教材1部，辽宁省省级一流本科课程负责人。研究成果获得辽宁省哲学社会科学成果二等奖，辽宁省自然科学学术成果奖和大连市自然科学学术成果奖5项。

项目简介：人工智能具备通用技术特征，通过将技术嵌入其他技术领域形成技术融合助力绿色发展，然而人工智能技术的影响具有“双刃剑”效应，应用能源预测、生产优化等场景降低碳排放的同时其大规模算力需求与数据中心能耗激增也会加剧环境负担。本课题聚焦人工智能与绿色技术融合，在分析人工智能技术与绿色技术融合演化规律的基础上，通过复杂网络模型和多维度机制分析识别技术融合驱动减污降碳协同的影响机制，探索技术融合协同减污降碳的最优政策路径，为政府与企业智能化低碳转型提供决策支持。

 项目类型：教育部人文社会科学研究规划基金项目

8. 项目名称：人工智能重塑企业创新：应用场景、作用机制与实践方法

负责人简介：田丹，东北财经大学管理科学与工程学院教授、博士生导师，杰出学者。主要研究领域为创新管理、风险管理、组织韧性等。主持并完成国家自然科学基金3项、辽宁省教育厅人文社会科学一般项目1项。在《管理世界》《中国工业经济》《系统工程理论与实践》《中国软科学》《财贸经济》《系统管理学报》等学术期刊发表论文20余篇，出版专著2部。担任《中国工业经济》《中国软科学》《科学决策》《Technology Analysis & Strategic Management》等期刊审稿专家，国家自然科学基金通讯评委。

项目简介：人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，为企业创新带来重要机遇与挑战。此项目综合利用案例研究、问卷调查、二手数据、数据挖掘、机器学习等研究方法，围绕AI技术如何影响企业创新这个现实管理问题开展系统研究。从创新知识出发，将AI在创新领域的应用分为四大场景：复制能力、组合性创造力、探索性创造力、变革性创造力；针对每个应用场景的特征，分别选取流程创新、设计驱动型创新、商业模式创新、核心技术创新为研究对象，细化AI技术的不同应用，探索其对不同创新模式的影响机制；提出AI赋能的创新源搜寻方法，切实提升企业创新效率。

9. 项目名称：弹性工作制下家庭出行时空协同与错峰调控策略优化研究

负责人简介：戴庆，东北财经大学管理科学与工程学院师资博士后，大连海事大学管理学博士。研究领域主要包括交通出行行为建模与优化，出行行为数据分析，相关成果发表在《系统工程理论与实践》《交通运输系统工程与信息》《系统工程》、Journal of Systems Science and Systems Engineering、Expert Systems with Applications等学术期刊。近年来主持教育部人文社会科学研究青年基金项目1项，辽宁省教育厅项目1项，东北财经大学校级项目1项。

项目简介：此项目针对弹性工作制背景下家庭通勤行为日益复杂、传统拥堵治理策略效果有限的问题展开研究。项目聚焦早晚高峰交通拥堵，重点分析家庭成员内部互动对联合出行决策的影响。研究将构建弹性工作制下的家庭出行行为决策模型与用户均衡模型，揭示出行行为内在机理及弹性工作制对系统性能的影响。在此基础上，此项目将进一步优化错峰调控策略，将错峰上下学政策纳入考量，并设计相应算法求解。研究成果旨在丰富交通拥堵管理理论，并为政府制定高效、绿色的高峰时段交通治理策略提供科学依据。

撰稿：赵永丽 朱晗     审核：吴志樵 印明鹤