于新莲



• 基本信息：于新莲，博士，副教授，硕导

• 所属系所：交通运输系

• 办公地点：东南大学九龙湖校区交通学院大楼1004室

• 联系电话：18262634846

• 联系方式：xinlianyu@seu.edu.cn

  
  

主要研究方向包括：交通与物流网络建模与优化，需求响应式交通系统动态运营优化，低空交通等。主持国家自然科学基金、江苏省自然科学基金等项目，参与美国能源部高级研究计划、交通部、国家科学基金、新英格兰地区交通管理局等机构资助的多项研究项目。担任TR Part B/C/E，Transportation，IEEE T ITS等交通领域期刊审稿人。

欢迎对科研有深入兴趣，有交通运输、运筹优化、统计学、机器学习等方面基础（或者愿意深入学习）的同学报考研究生。

研究方向

• 研究方法：随机动态优化，混合整数规划，深度强化学习/机器学习等

• 研究问题：需求响应式交通运营管理，物流与供应链运营优化，低空物流等

  
  

教育经历

• 2014-09至2019-02,马萨诸塞大学阿默斯特分校,交通工程,博士

• 2014-09至2018-05,马萨诸塞大学阿默斯特分校,统计学,硕士

• 2011-09至2014-06,南京大学,管理科学与工程,硕士

• 2007-09至2011-06,东南大学,管理学,学士

工作经历

• 2024.4 至 今,东南大学,交通学院,副教授

• 2020.10至2024.3,东南大学,交通学院,讲师

• 2019.03至2020.08,明尼苏达大学双城分校,博士后

科研项目

1. 国家自然科学基金青年项目，考虑供需交互变化的网约车非短视动态调度优化研究，2023-2025，主持

2. 江苏省自然科学基金青年项目，面向耦合需求的网约车订单匹配与巡游路径优化研究, 2021-2024，主持

部分期刊论文（*通讯）

1. Yu, X., Hua, M., Chen, J., Peng, J., Hua, M. (2025). Uncovering Passenger-seeking Behavior of Vacant Taxis from Trajectory Data via Self-supervised Deep Spectral Clustering. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26(4).

2. Hua, M.,Yu, X., Chen, X., Chen, J., & Cheng, L. (2025). Can bike sharing achieve self-balancing distribution? Evidence from dockless and station-based cases. Travel Behaviour and Society, 38, 100879.

3. Dong, C., Xiong, Z., Li, N.,Yu, X., Liang, M., Zhang, C., & Wang, H. (2025). A real-time prediction framework for energy consumption of electric buses using integrated Machine learning algorithms. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 194, 103884.

4. Yu, X., Chen, J., Kumar, P., Khani, A., & Mao, H. (2024). An integrated optimization framework for locating depots in shared autonomous vehicle systems. Transportmetrica A: Transport Science, 20(2), 2152299.

5. Yao, H.,Yu, X. *, Mao, H., Bai, D., & Zhang, S. (2024). The spatial spillover impact and transmission mechanisms of logistics agglomeration on eco-efficiency: A case study in China. Energy, 308, 132826.

6. Yu, S., Peng, J., Ge, Y.,Yu, X., Ding, F., Li, S., & Ma, C. (2024). A traffic state prediction method based on spatial–temporal data mining of floating car data by using autoformer architecture. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering, 39(18), 2774-2787.

7. Yu, X., Zhu, Z., Mao, H., Hua, M., Li, D., Chen, J., & Xu, H. (2023). Coordinating matching, rebalancing and charging of electric ride-hailing fleet under hybrid requests.Transportation Research Part D: Transport and Environment, 123, 103903.

8. Yu, X., Khani, A., Chen, J., Xu, H., & Mao, H. (2022). Real-time holding control for transfer synchronization via robust multiagent reinforcement learning. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(12), 23993-24007.

9. Yu, X., & Gao, S. (2022). A batch reinforcement learning approach to vacant taxi routing.Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 139, 103640.

10. Mai, T.,Yu, X.*, Gao, S., & Frejinger, E. (2021). Routing policy choice prediction in a stochastic network: Recursive model and solution algorithm. Transportation Research Part B: Methodological, 151, 42-58.

11. Yu, X., Gao, S., Hu, X., & Park, H. (2019). A Markov decision process approach to vacant taxi routing with e-hailing. Transportation Research Part B: Methodological, 121, 114-134.

12. Yu, X., & Gao, S. (2019). Learning routing policies in a disrupted, congestible network with real-time information: An experimental approach. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 106, 205-219.

专利

• 一种适用于低密度人口的乡村快递配送站选址方法.（授权公告号CN 114169817 B）

• 一种港口型物流枢纽产业集群发展状况评估方法.（授权公告号CN 114240099 B）

课程与学生指导

• 本科专业课《物流系统规划与设计》

• 本科专业基础课《人工智能基础》

• 研究生课程《物流系统优化与仿真》

指导学生获“华为杯”全国研究生数学建模竞赛二等奖、第七届江苏省大学生交通科技竞赛三等奖等。