•Ardjmand

教育

• 俄亥俄大学工业与系统工程博士

研究兴趣

• 业务分析
• 大规模优化
• 运筹学
• 机器学习

出版物

• •Ardjmand,Alireza Fallahtafti, Ehsan Yazdani， Anwar Mahmoodi和William A. Young II。一种用于人类接触网络中疫苗分配的引导双延迟深度确定性强化学习。应用软计算。2024即将出版。
• Tavasoli,阿里,•Ardjmand,Shakil Rahman和Heman Shakeri。互连的艺术：在多层网络中实现最大代数连通性。网络科学。2024即将出版。
• Tavasoli, Ali, Mehrdad Fazli，•Ardjmand,William A. Young II和Heman Shakeri。“本地网络效应下的竞争性定价。”欧洲运筹学杂志311年,没有。2(2023): 545-566。
• Asadi-Zonouz, Moein, Mohammad Reza Amin-Naseri，还有•Ardjmand． “一种用于数据聚类的改进的无意识搜索算法”进化的情报15日,没有。3(2022): 1667-1693。
• Fallahtafti,此前,•ArdjmandWilliam A. Young Ii和Gary R. Weckman。现金物流的多目标两梯队定位路径问题：一种元启发式方法。应用软计算111(2021): 107685。
• •Ardjmand,William A. Young II， Iman Ghalehkhondabi和Gary R. Weckman。“服装制造的调度和重新调度决策支持系统。”国际运筹学与信息系统杂志（IJORIS）12,没有。4(2021): 1-19。
• Fallahtafti, Alireza, Hossein Karimi，•Ardjmand,和Iman Ghalehkhondabi。“混合时间窗下选择性取货的时隙管理”。计算机与工业工程159(2021): 107512。
• Tavasoli, Ali, Heman Shakeri，•Ardjmand,威廉·a·杨二世。“病毒式营销中激励率的确定。”欧洲运筹学杂志289年,没有。[3](2021): 1169-1187。
• Ardjmand,伊桑·， Manjeet Singh, Heman Shakeri， Ali Tavasoli和William A. Young II。“减少人工拣货操作中感染传播的风险：多目标方法。”应用软计算100(2021): 106953。
• Ardjmand,伊桑·、Iman Ghalehkhondabi、William A. Young II、Azadeh Sadeghi、Gary R. Weckman和Heman Shakeri。一种混合人工神经网络、遗传算法和列生成启发式算法，用于最小化人工拣货操作中的完工时间。专家系统与应用[j](2020): 1 - 4。
• 辛格，曼吉特，还有•Ardjmand． 电子商务仓库中的纸箱设置优化：一个案例研究。商业物流杂志41岁的没有。3(2020): 222-235。
• 李建军，李建军，李建军（2019）。价格/可持续性敏感需求和政府干预的可持续电子废物供应链管理。材料循环与废物管理学报，1-22。
• 阿德曼德，E.，斯托，D. L.和斯托，J. D.（2019）。运用投资组合理论设计更好的考试。可在SSRN 3434422。
• Shakeri， H., Tavassoli， A., Ardjmand， E., & Poggi-Corradini， P.（2019）。具有一定拉普拉斯谱性质的最优复用网络设计。arXiv:1903.01073。
• 李建军，李建军，李建军，李建军（2019）。旅游和客运行业需求预测模型和方法发展综述。旅游未来杂志（已出版）。
• 阿德曼德，E.，巴吉兰，O. S.，和尤瑟夫，E.（2019）。利用基于列表的模拟退火和遗传算法求解基于放墙式拣选系统中的订单批处理和拣选机路径。应用计算机学报，2016,36(2):444 - 444。
• Ardjmand， E., yousef， E., Weckman， G. R., Young II， W. A., Shakeri， H., Moyer， A.（2019）。基于放墙的拣货系统最大完工时间和总行程时间最小的多目标模型。国际物流系统和管理杂志（在出版社）。
• Ardjmand， E., Shakeri， H., Singh， M., & Bajgiran， O. S.（2018）。在波浪拣货仓库中使用多台拣货机最大限度地减少拣货时间。《国际经济研究》（英文版），2009,32(1):59 - 61。
• Ardjmand， E., Bajgiran， O. S., Rahman， S., Weckman， G. R., & Young， W. A.（2018）。电子零售/零售行业订单卡通化和履行中心分配的多目标模型。交通运输研究与发展，2001,11(2):1 - 4。
• Rahman， S., Ardjmand， E., Shore， J. B.,（2017）。Facebook在马里兰西部阿巴拉契亚地区的使用：餐馆/咖啡馆商业，4(2),143。
• Ghalehkhondabi， I., Ardjmand， E., Young， W. A.，和Weckman， G. R.（2017）。水需求预测：软计算方法综述。环境科学与技术，2009(6),391 - 391。
• Jahedi， M., Ardjmand， E.，和Knezevic， M.（2017）。粒度和分散定量评估的微观结构度量：在金属基复合材料中的应用。粉体技术，2011,31,226-238。
• Ardjmand， E., Ghalehkhondabi， I., Weckman， G. R.和Young， W. A.（2016）。决策支持系统在制造/服务系统调度/计划中的应用：综述。管理与决策，15(3),248-276。
• 高洪达比，I, Ardjmand， E, & Weckman， G.新闻供应商供应链定价与客户订单解耦点定位的集成决策模型。运筹学,1。
• Ardjmand， E., Millie， D. F., Ghalehkhondabi， I., Young II， W. A.，和Weckman， G. R.（2016）。人工神经网络中预测变量全局重要性的状态敏感性分析。人工神经系统进展，2016。
• Ardjmand， E., Weckman， G. R., Schwerha， D., and Snow， A. P.（2016）。基于多层前馈神经网络与决策树的男女退休满意度预测因子分析。Alldata 2016, 111。
• Ardjmand， E., Weckman， G. R., Young， W. A., Sanei Bajgiran， O., and Aminipour， B.（2016）。需求不确定性下生产计划和定价的鲁棒优化模型。农业工程学报，26(3),391 - 391。
• Ghalehkhondabi， I., Ardjmand， E., Weckman， G. R.和Young， W. A.（2016）。2005-2015年能源需求预测方法综述。能源系统，1-37。
• Weckman， G. R., Dravenstott， R. W., Young II， W. A., Ardjmand， E., Millie， D. F., and Snow， A. P.（2016）。基于人工神经网络的餐饮业规定性股票市场投资策略。国际商业分析(j), 3(1), 1-21。
• Ardjmand， E., Young， W., Weckman, G ., Bajgiran， O., Aminipour， B., Park， N.（2015）将遗传算法应用于危险物质定位和路径的新双目标随机模型，专家系统与应用，已接受修订。
• Ardjmand， E., Weckman， G., Park， N., Taherkhani， P., & Singh， M.（2015）。将遗传算法应用于一种新的危险物品定位路径模型。国际生产研究，53(3),916-928。
• 米莉，d.f.，韦克曼，g.r.，法南斯蒂尔，g.l.，卡里克，h.j.，阿德曼德，E.，杨，w.a.，……& Shuchman, r.a.（2014）。基于人工智能的蓝藻藻生态位建模：伊利湖西部微囊藻与环境关联的发现与可视化加拿大渔业与水产科学杂志，(ja) -被选为编辑之选。
• Ardjmand， E., Park， N., Weckman， G., and Amin-Naseri， M. R.（2014）。离散无意识搜索及其在无能力设施选址问题中的应用。计算机与工业工程，73,32-40。
• Millie， D. F, Weckman， G. R., Young II， W. A., Ivey， J. E., Fries， D. P., Ardjmand， E., Fahnenstiel， G. L.（2013）。沿海“大数据”和受自然启发的计算：藻类度量的神经网络的预测潜力、不确定性和知识派生。河口海岸与陆架科学，25(5):557 - 567。

演讲

• Ardjmand， E., Fallahtafti， A., Mahmood， A.和Yazdani， E.（2023）。RL疫苗接种者：在接触网络中利用强化学习实现最佳免疫。2023年INFORMS年会。
• Ardjmand， E., Stowe， D. L.和Stowe， J. D.（2021）。运用投资组合理论设计更好的考试。西南金融协会2021年年会。
• 叶，L., Ardjmand， E.（2019）性别认同对建立消费者品牌关系的作用：SEM和fsQCA研究结果，2019年夏季AMA会议。
• Rahman， S, Ardjmand， E.（2019）利用商业分析：促进旅游业。国际商业学科学院。
• 辛格，M, Ardjmand， E.（2019）电子商务仓库的纸箱设置优化。国际生产研究会议。
• arjmand， E., Shore， J., Rahman， S.（2018）分析游客的感知和态度导致顾客满意度：一种扩展旅游业的方法。国际商业学科学会第30届年会。
• 胡德伟，李建军，李建军（2017）仓库订单调度与生产调度：一种基于NSGA-II的方法。2017 IEEE计算智能学术研讨会系列（IEEE SSCI 2017）。
• Huh， D. W., Ardjmand， E.（2017）克服标准行业规范的使用；产业间互动与产业演进。产业研究会议。
• Rahman， S., Shore， J., Ardjmand， E.（2017）。《阿巴拉契亚地区的小企业：社交媒体对其运营和机遇的影响》，IABD第29届年会。
• Ardjmand， E., Weckman， G. R., Schwerha， D., and Snow， A. P.（2016）。基于多层前馈神经网络与决策树的男女退休满意度预测因子分析。Alldata 2016, 111。
• Millie， D. F, Weckman， G. r, Fahnenstiel， G. L, Carrick， H. J, Ardjmand， E., Young II， W. A., Shuchman， R. A., Sayers, m.j, Fries， D. P.（2014）。2014年水产科学联合会议。
• Millie, d.f., Weckman, g.r., Fahnenstiel, g.l., Young II, w.a., Ardjmand， E., Fahnenstiel, j.a., Shuchman, r.a., Sayers, m.j.（2014）。第七届美国有害藻类研讨会。
• Amin-naseri, m.r., Ardjmand， E. & Weckman， G.R.（2013）。利用无意识搜索训练前馈神经网络。见：国际神经网络联合会议论文集（第700-706页）。达拉斯，德克萨斯州，美国：IEEE。
• Ardjmand， E., Amin-Naseri， M.R.（2012）。无意识搜索——一种基于精神分析理论的解决连续工程优化问题的结构化搜索算法，群体智能研究进展。见：谭勇，石勇，季志强，（中国科学院学报，第7331卷，第233-242页）：施普林格。

专利

Kalra, Amit, Maimuna Rangwala， Ehsan Ardjmand和Christine DeJesse。优化单位标识进货决策的决策支持系统。美国专利11989,688，于2024年5月21日发布。

传记

Ehsan Ardjmand，俄亥俄大学分析与信息系统副教授，商业分析硕士项目主任。他在俄亥俄大学（Ohio University）获得系统工程博士学位，拥有超过15年的应用先进机器学习和优化技术来改善业务运营和决策的经验。

他的研究兴趣在于当代预测和规范的业务分析问题，其中人工智能、网络、信息系统和运营管理的融合领域交叉。他与行业合作伙伴广泛合作，实施数据驱动的解决方案。

他还担任observvea Inc.的顾问委员会成员，为实施因果机器学习和人工智能方法提供指导。