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围绕优化理论、机器学习及其在交通与运营管理中的应用开展研究，主要包括：（1）交通系统韧性与运营优化，研究突发扰动下的多模态信息感知、事前资源配置与实时运营控制，发展大规模混合整数优化、随机优化和鲁棒优化方法；（2）人工智能赋能交通决策，探索多模态大模型、交通管理智能体、大语言模型辅助运筹优化及学习驱动的优化方法；（3）出行行为与需求建模，融合计量经济学、离散选择模型与现代机器学习，研究出行行为机理、需求预测及其与运营决策的协同优化；（4）可持续城市系统，研究通勤碳排放、交通与公共健康，以及城市信息—物理—社会系统的韧性。博士后可结合自身研究基础与兴趣，选择上述一个或多个方向开展独立及合作研究，形成具有理论创新与实际应用价值的成果，并在相关领域高水平国际期刊和会议发表。
任职要求：
1.具有博士学位，品学兼优，身体健康，年龄在35周岁以下，获得博士学位的年限一般不超过3年。2.申请人可结合自身研究基础与兴趣，选择上述一个或多个方向开展独立及合作研究，形成具有理论创新与实际应用价值的成果，并在相关领域高水平国际期刊和会议发表。
申请程序：
1、申请人提交申请意向
2、合作导师向院系推荐
3、院系集中面试
4、校博后办审核
5、国家审批
6、学校通知录用
7、申请人办理进校手续
联系人及联系方式：
联系人：莫佰川
联系邮箱：bmo@tsinghua.edu.cn
