2026年4月17日下午，大连理工大学胡祥培教授应邀开展学术讲座，在经管楼A401会议室带来题为《基于大语言模型的运筹优化问题建模方法》的精彩报告。本次讲座由赵林度教授主持。

报告围绕运筹优化建模在大数据与实时决策场景下的痛点展开，指出传统人工建模存在实时性差、标准化不足、依赖专业知识等问题，而通用大语言模型直接用于数学规划建模易出现逻辑约束错误、推理精度不足等缺陷，难以满足工业级复杂优化需求。针对上述挑战，胡祥培教授团队提出LM4OROPT自动化建模框架，为运筹优化问题提供从自然语言描述到最优解输出的全流程智能解决方案。

实验验证环节，团队基于NL4Opt与IndustryOR两大数据集开展对比测试。结果显示，LM4OROPT在IndustryOR数据集上执行准确率达53.0%，显著领先GPT4及ORLM系列等基线模型；在中等、困难难度及混合整数规划问题上优势尤为突出，展现出对工业复杂优化任务的强适配能力与泛化性能。

报告最后，胡祥培教授总结了大语言模型与运筹优化交叉融合的学术价值与应用前景，指出该方法可有效赋能供应链调度、生产计划、资源分配、交通物流等场景的智能决策，为管理科学与人工智能交叉领域提供了可落地的技术范式。

本次讲座不仅拓宽了师生在大模型驱动智能决策领域的学术视野，更为运筹优化方法的智能化升级与应用提供了重要思路与技术参考。