申请岗位：算法实习生-运筹优化方向
熟悉Python语言（含Gurobi、Pyomo、Pymoo包）运筹学模型编程建模；熟悉Java基本语法与CPLEX API的使用。
具备完整实现MIP精确求解算法（Benders分解，列与约束生成）以及非精确求解算法（遗传算法，粒子群算法等）的经验。能够熟练使用Python进行数据分析任务，基本了解所用到的机器学习与深度学习模型的原理。
zhangke.bupt@hotmail.com | 13956769346 | www.zhangke.asia
申请岗位：算法实习生-运筹优化方向
熟悉Python语言（含Gurobi、Pyomo、Pymoo包）运筹学模型编程建模；熟悉Java基本语法与CPLEX API的使用。
具备完整实现MIP精确求解算法（Benders分解，列与约束生成）以及非精确求解算法（遗传算法，粒子群算法等）的经验。能够熟练使用Python进行数据分析任务，基本了解所用到的机器学习与深度学习模型的原理。
邮政工程 本科 智能工程与自动化学院
GPA: 3.82/4.00（专业第一）；加权平均分：92.03/100（专业第一）
2021年09月 - 2026年06月 | 北京
相关课程：运筹学（94），系统建模与仿真（96），计算机算法与数学模型（下）（95），人工智能与数据挖掘（94），大数据与人工智能实验（94），商务智能与大数据分析（95），移动互联网（图论与网络分析）（100），Java高级语言程序设计（100）
Vulnerability Assessment of Charging Stations in the Electrified Road Network Based on the Attacker-Defender Framework，2023 5th International Conference on System Reliability and Safety Engineering，China，Beijing，Tsinghua University. IEEE，2023: 541-546.（本人作为第一作者，该论文被会议评为“Best Student Paper”）
Vulnerability Assessment of Charging Stations in the Electrified Road Network[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. （[1]的扩展版，增加了求解算法与实验等内容；本人作为第一作者，与巴黎萨克雷大学全职教授Yi-Ping Fang，以及IEEE Fellow、欧洲安全与可靠性协会主席Enrico Zio合作，目前一审大修，已返回修改稿，正在二审）
数学建模，编程，算法编写，论文撰写
2022年09月 - 2023年12月 | 北京
针对耦合交通电力系统中充电站易损问题，使用一阶段鲁棒规划来求解最坏情况下损坏充电站的组合，实现脆弱性分析的目的。
对一阶段鲁棒规划问题进行对偶重构，转化为单层可解的混合整数规划（MIP）问题，线性化布尔变量与连续变量的乘积项为混合整数线性规划（MILP）问题。采用多切面版Benders分解方法，分离整数变量，通过主问题与子问题的迭代求解，显著提高求解效率，节省78%的求解时间。
组长，数学建模，编程，报告撰写
2023年06月 - 2023年07月 | 北京
建立经典TSP、VRP以及EVRP（电动汽车路径规划）的数学模型与相关约束书写。
以上三种问题的遗传算法求解（Python）与精确算法求解（Python-GurobiPy），通过对比确认启发式算法能得到最优解。
基于粒子群算法的无人车PID控制器调参。完成报告书写，小学期取得全班最高分（98分）。
数学建模，编程，算法编写
2024年01月 - 2024年09月 | 北京
针对韧性加强过程中潜在的不确定信息，学界通常使用鲁棒规划或随机规划这两种方法来处理，但尚未存在定量地对这两种方法进行评估的文献。
分别建立了随机规划及其变种（含CVaR的风险规避随机规划），鲁棒规划及其变种（自适应鲁棒规划）的电网韧性增强模型。使用多切面L-shaped Method来加速求解两种随机规划；列与约束生成来加速求解两种鲁棒规划。
采用两种模拟方法评估韧性加强策略的优劣：蒙特卡洛模拟用于评估给定概率分布下韧性加强后系统性能表现；最坏情况模拟使用双层模型用于评估模型在不同烈度的恶意攻击下的表现。
组织部部员，策划与执行志愿服务活动，提升团队的组织能力与活动效果
2021年09月 - 至今 | 北京
参与了多个校内外志愿服务活动的策划与执行，并在服务期间锻炼了团队协作和沟通能力，深刻体会到奉献与责任的价值。