本答辩PPT系统呈现我聚焦“工程系统投资决策优化”的在关键基础设施韧性治理领域的学术成长脉络与创新贡献。其核心思想可凝练为：以计算智能为方法引擎，以关联基础设施网络为研究对象，以“劣化预测—修复优化—投资决策”为逻辑主线，构建面向国家重大战略需求的韧性投资科学范式。全文围绕三大板块展开，层层递进、知行合一。
首先，在代表性成果层面，论文《Restoration after deterioration in interdependent infrastructure networks》构成理论突破的支点。该工作直面现实困境——传统维护策略常陷入局部最优陷阱，导致跨网级联失效加剧；而既有模型难以在系统持续运行前提下实现劣化动态追踪与修复协同优化。创造性提出“两阶段混合方法”：第一阶段基于隐马尔可夫模型（HMM）构建劣化演化概率框架，通过EM算法完成对隐蔽状态（如组件隐性退化）的鲁棒估计，并以网络流数据驱动状态/观测序列建模，量化劣化程度（dt=1−P(O∣λ)）；第二阶段将预测结果嵌入目标规划模型，以“最小网络性能损失”（基于最大流原理定义）为统一优化准则，运用蚁群算法求解多目标、多约束下的跨网修复时序与资源分组策略。该方法不仅突破了静态快照式分析局限，更实现了从“被动响应”到“预测驱动型主动干预”的范式跃迁，为北京地铁—道路—电力耦合网络提供了可落地的协同运维决策支持。
其次，成果回顾彰显出扎实的学术纵深与问题演进逻辑。本科至硕士阶段深耕“灾害韧性评价”，依托重要项目，将地理信息大数据与云模型、模糊AHP等方法结合，攻关弃渣场生态风险识别与ESG价值评估，形成从环境风险测度到空间选址决策的完整链条；博士阶段则升维至“投资决策优化”，聚焦“食品-能源-水”（FEW）关联系统，在Frontiers of Engineering Management等期刊及多篇在投论文中，将强化学习、Pythagorean模糊集、DeST仿真与AI预测深度融合，探索平急两用无人机配送建模、弃渣运输车辆指派优化、农业净碳汇驱动机制等前沿议题，体现出从单点技术应用向复杂系统治理投资逻辑的自觉转向。
最后，“服务科学共同体”部分凸显学术责任感与交叉实践能力。其工作已超越纯理论范畴，专利授权、院士团队采纳、政府政策建议撰写及专著参编，印证了研究成果向工程实践与国家战略的高效转化能力。尤为可贵的是，所有探索始终锚定中国情境——既回应俄乌冲突与极端气候双重压力下的韧性城市建设迫切需求，亦承接美国“韧性国家”战略与联合国反恐决议所揭示的全球性挑战，展现出立足本土、观照世界的学术格局。整体而言，该研究体系兼具方法论原创性、问题导向鲜明性与应用落地扎实性，标志着工程管理学科在复杂系统韧性投资决策领域的重要进展。
