有用的链接

在威廉希尔亚洲真人平台

与我们联系

商学院
科普兰厅
1俄亥俄大学
雅典：OH 45701-2979

威廉年轻

William Young
O'Bleness分析与信息系统教授
神气活现的344
youngw1@ohio.edu
740.593.2041

教育

  • 博士，机械与系统工程，俄亥俄大学，2010
  • 硕士，电气工程，俄亥俄大学，2005
  • 学士学位，电气工程，俄亥俄大学，2002年

研究兴趣

  • 运营管理
  • 运筹学
  • 预测分析
  • 规范的分析

出版物

  • Tavasoli， A., Fazli， M. Ardjmand， E.，年轻,W。（2023）区域网络效应下的竞争定价；欧洲运筹学杂志（EJOR）第2期，545-566页，ISSN 0377-2217， DOIhttps://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.04.039。、CoB名单：高质量的
  • 麦卡锡,M。年轻,W。梅特卡夫，A., & Rahmani， H.,（2023）预测在线工商管理硕士项目的学生成功，国际社会系统科学杂志)，第14卷第3期，第201-221页
  • Ardjmand、E。年轻,W。& Rahman, Shakil,（2021）零售行业订单化与履行中心分配，国际商业学科杂志《资本论》第16卷第2册第89—126页
  • Fallahtafti， A, Ardjmand， E，年轻,W． & Weckman G.（2021）现金物流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（ASC）；第111卷，107685号，ISSN: 1568-4946, DOI：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107685结实的名单:高质量的
  • Ardjmand， E., Singh， M., Shakeri， H., Tavasoli， A.，年轻,W。（2021）降低人工拣货操作中感染传播的风险：一种多目标方法，应用软计算（ASC）；第100卷，第106953期，ISSN 1568-4946, DOI：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106953、CoB名单：高质量的
  • Ardjmand, E., Shakeri, H., Tavasoli, A., & 年轻,W。（2021）病毒式营销激励率的确定，欧洲运筹学杂志（EJOR）， Vol. 289, Iss. 3, pp. 1169-1187， ISSN, 0377-2217, DOI：https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.07.046,结实的名单:高质量的
  • Ardjmand、E。年轻,W， & Almasarwah， N.（2021）使用离散无意识搜索算法检测复杂网络中的社区结构，国际运筹学与信息系统杂志（IJORIS），12, Iss 2, Article 2, pp. 15-32, DOI：https://doi.org/10.1111/coin.12273
  • Gabler, C., Goodnite, A., Pueschel, A., & 年轻,W。（2020）地点、地点、地点？短期出国留学中地点选择对全球学习的影响学术探究：商业杂志（JSIB）；1，第11卷，第107-122页，DOI: N/A
  • 阿德曼德，E.，加利洪达比，I.；年轻,W。Sadeghi， A., Weckman， G.和Shakeri， H.,（2020）一种混合人工神经网络、遗传算法和列生成启发式最小化人工拣货操作的最大完工时间，专家系统与应用（ESWA），卷159，Iss. 113566, ISSN 0957-4174, DOI：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113566, 2020是8.67、CoB名单：高质量的
  • 年轻,W。& Matta， V.（2020）高校如何解决多标准团队组建问题；国际社会系统科学杂志（IJSSS）IJSSS-263147, 12, Iss. 4, pp. 329-351, DOI：https://doi.org/10.1504/IJSSS.2020.112406
  • Ardjmand、E。年轻,W。李建军，李建军，李建军，（2020），服装生产调度决策支持系统研究，国际运筹学与信息系统学报（IJORIS）：工业创新系统与应用特刊，12 is4, pp. 1-19, DOI: 10.4018/ ijiris .20211001.oa4
  • 年轻,W。& Weckman， G.（2020）国家橄榄球联盟的团队兼容性决策支持系统，国际体育计算机科学杂志（IJCSS）科学通报，19，第1期，pp. 60-101, DOI: 10.2478/ijcss-2020-0005
  • 尤尼斯·西纳基，r.s adeghi， A., Lynch， D.，年轻,W。& Weckman G.（2020）利用人工神经网络进行金融资产管理，国际运筹学与信息系统杂志（IJORIS），11, is3, pp, 66-88, DOI: 10.4018/ ijris .2020070104
  • 穆尔塔扎，N.，达格，A.，年轻,W。Dursun， D.（2020）基于本地和全球就业市场确定管理者的最佳技能：文本分析方法，决策科学创新教育学报（DSJIE）；18, Iss. 3, pp. 374-408, DOI：https://doi.org/10.1111/dsji.12212,2020年是1.30,2021年是1.74
  • 阿德曼德，E.，尤瑟夫，E.，韦克曼，G.，年轻,W。Shakeri， H., & Moyer， A.（2020）基于放置墙的拣选系统中最小化完工时间和总行程时间的多目标模型，国际物流系统与管理杂志（IJLSM），36, Iss. 1, pp. 138-176, DOI：https://doi.org/10.1504/IJLSM.2020.107230，
  • Sadeghi， A., Younes Sinaki， R.，年轻,W。& Weckman， G.,（2020）基于深度神经网络的住宅建筑能源性能预测智能模型，能源：特刊：可持续能源系统的优化设计与运行，13，第3期，第571-594页，DOI：https://doi.org/10.3390/en13030571，
  • Ghalehkhondabi， I., Ardjmand， E.，年轻,W。& Weckman， G.（2019）旅游和客运行业需求预测模型和方法发展综述，旅游期货杂志（JTF）， Vol. 5, Iss. 1, pp. 75-93 DOI: 10.1108/JTF-10-2018-0061
  • 比尔，T. &年轻,W。（2018）专刊：大数据问题的操作相关方法，算法与计算技术（ACT），第12卷，Iss 4, pp. 291-292, DOI：https://doi.org/10.1177/1748301818806988
  • Ardjmand, E., Bajgiran, O. S., Rahman, S., Weckman, G. & 年轻,W。（2018）电子零售行业订单化与配送中心分配的多目标模型；运输研究E部分：物流与运输评估（TRLTR），第115卷，第16-34页DOI：https://doi.org/10.1016/j.tre.2018.04.005、CoB名单：高质量的
  • Kayaalp， N., Weckman， G.，年轻,W。， Millie， D, & Celikbilek， C.,（2017）使用句子分割方法提取与特征相关的客户意见，国际商业信息系统杂志（IJBIS）Vol. 26, No. 2, pp. 236-260 DOI：https://doi.org/10.1504/IJBIS.2017.086335
  • Ghalehkhondabi, I., Ardjmand, E., Weckman, G. & 年轻,W。（2017） 2005-2015年能源需求预测方法综述，能源系统（ES）第8卷，Iss 2, pp. 411-447, DOI：https://doi.org/10.1007/s12667-016-0203-y
  • Ghalehkhondabi, I., Weckman, G. & 年轻,W． （2017）水需求预测：软计算方法综述，环境监察及评估（EMA）， Vol. 189, No. 313, pp. 3-15, DOI：https://doi.org/10.1007/s10661-017-6030-3
  • Ardjmand, E., Ghalehkhondabi, I., Weckman, G. & 年轻,W。（2016）决策支持系统在制造与服务系统调度与计划中的应用：综述[j]国际管理与决策杂志， Vol. 15, Iss. 3-4, pp. 248-276, DOI: 10.1504/IJMDM.2016.080703
  • Ardjmand， E., Ghalehkhondabi， I, Millie， D., Young， W., & Weckman， G.（2016）基于状态的灵敏度分析用于区分人工神经网络中预测变量的全局重要性，人工神经系统研究进展Vol. 2016， ID。2303181, pp. 1-11；http://dx.doi.org/10.1155/2016/230318
  • 阿德曼德，E.，韦克曼，G.，年轻,W。Bajgiran， O., & Aminipour， A.（2016）需求不确定性下生产计划和定价的鲁棒优化模型，中国机械工程，国际生产研究杂志（IJPR），卷54，Iss 13, pp. 3885-3905 DOIhttp://dx.doi.org/10.1080/00207543.2016.1161251,结实的名单:高质量的
  • Ardjmand、E。年轻,W。韦克曼，G, Bajgiran， O., Aminipour， B., Park， N.（2016）基于遗传算法的危险物质运输、定位和分配新双目标随机模型，应用科学应用专家系统（ESWA），第51卷，第5页。C，第49-58页DOI：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.12.036、CoB名单：高质量的
  • Bihl、T。年轻,W., Weckman， G.（2016）定义、理解和处理大数据，国际商业分析杂志（IJBAN）科学进展，3,is2, pp. 1-32, DOI: 10.4018/IJBAN.2016040101
  • 韦克曼，G，德拉文斯托特，R，年轻,W。， Ardjmand， E., Millie， D., & Snow， A.（2016）使用人工神经网络方法的餐饮业规定性股票市场投资策略，国际商业分析杂志（IJBAN）科学进展，3,iss1, pp. 1-21, DOI: 10.4018/IJBAN.2016010101
  • Celikbilek， C., Bajgiran， O., Ardjmand， E., Weckman， G. & Young， W.（2015）一种新的考虑多随机参数的可容多分配p-hub中值模型，国际数据分析与信息系统杂志（IJDAIS）第7卷，第2号，第75-84页，DOI：https://doi.org/10.1007/s40092-017-0195-9
  • 梅奥、。年轻,W。，韦克曼G，马丁，C，和卡特赖特K.,（2015）飞行中的规则：提高快速分级和反馈系统的效率和一致性，科技教学杂志（JoTLT）， 4, No. 2, pp. 6-29, DOI: 10.14434/jotlt.v4n2.1347
  • 年轻,W。， Nykl， S., Weckman， G. & Chelberg， D.（2014）使用Voronoi图来提高建模不平衡数据集时的分类性能，神经计算与应用（NCA）， Vol. 26, Iss. 5, pp. 1041-1054, DOI：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1007/s00521 - 014 - 1780 - 0,结实的名单:高质量的
  • 年轻,W。Hicks， B., Villa-Lobos， D.和Franklin， T.（2014）利用学生反馈和教授开发的多媒体提高教师的存在感和学生的学习，科技教学杂志（JoTLT），Vol. 3, No. 2, pp. 12 - 30, DOI: 10.14434/ jottle .v3n2.12990
  • 米莉博士、韦克曼博士、法南斯蒂尔博士、卡里克博士、阿德曼德博士、年轻,W。， Sayers， M., & Shuchman， R.（2014）使用人工智能进行蓝藻hab生态位建模：伊利湖西部微囊藻-环境关联的发现和可视化，加拿大渔业和水产科学杂志（CJFAS）第11卷，1642-1654页，DOI：https://doi.org/10.1139/cjfas-2013-0654
  • 年轻,W。， Kinn， A., & Weckman G.（2014）《NFL球探联合训练的意义》，国际运动科学与工程杂志（IJSSE），8，第二册，第1-13页
  • 安德森,J。,年轻,W。， & Franklin， T.（2014）《关于翻转大学课堂的简要思考》，世界大学论坛（JWUF），6, Iss. 3, pp. 21-29
  • 年轻,W。& Weckman G.（2014）国家橄榄球联盟的毕达哥拉斯胜率公式推导，国际运动科学与工程杂志（IJSSE）8。，第1册，第1-9页
  • 米莉，D，韦克曼，G，年轻,W。， Ivey， J., Fries， D., Ardjmand， E., & Fahnenstiel， G.（2013）沿海“大数据”和自然启发的计算：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、海岸和陆架科学（ECS）；第125卷，第57-67页，DOI: 10.1016/ j.c ecss.2013.04.001
  • 年轻,W。Young， R., & Weckman， G.,（2013）通过人工神经网络改进内燃机的燃料图，国际决策科学杂志，4，第2期，第85-103页
  • 林德，m.w ickman， G., Schwerha， D., Snow， A., Dreher， P., Park， N., Paschold， H., &年轻,W． （2012）基于数据挖掘的医疗保健调度、文献综述及未来发展方向，卫生保健工程杂志（JHE）， 3, No. 3。第477-502页，DOI：https://doi.org/10.1260/2040-2295.3.3.477
  • 米莉博士，维克曼，年轻,W., Ivey， J., Carrick， H., & Fahnenstiel， G.（2012）用人工神经网络建模微藻丰度：一种启发式的“灰盒”技术来反卷积和量化环境影响的演示，环境建模与软件（EMS）；第37卷，第27-39页，DOI: 10.1016/ j.n envsoft.2012.04.009
  • 年轻,W。Weckman， G., Hari， V., Whiting， H. & Snow A.（2012）使用人工神经网络增强CART，神经计算与应用，第21卷，第7号，第1477-1489页，DOI：https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-012-0887-4、CoB名单：高质量的
  • 韦克曼，G.，邦达尔，A.，林德，M.和年轻,W。（2012）混合人工免疫系统在作业车间调度问题中的应用，神经计算与应用（NCA），第21卷，第7号，第1465-1475页，DOI 10.1007/s00521-012-0852-2， CoB列表：高质量的
  • 年轻,W， Franklin， T., Cooper， T., Carroll， S.和Liu， C.（2011）《第二人生中基于游戏的学习辅助工具》，互动学习研究杂志，23.，第1期，55-78页
  • 年轻,W。Weckman， G., Rangwala， M., Whiting， H., Paschold， H., Snow， A.，莫宁，C.（2011）利用连续Oracle模型的TREPAN调查，国际数据分析技术与策略杂志（IJDATS）3，第4期，pp. 325-352, DOI：https://doi.org/10.1504/IJDATS.2011.042953
  • 年轻,W。Millie， D. Weckman， G., Anderson， J., Klarer， D.和Fahnenstiel， G.（2011）基于人工神经网络和贝叶斯信念网络的网络生态系统代谢建模，环境建模与软件（EMS）；26.，第1199-1210页，DOI：https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2011.04.004
  • Holland， W., Young， W., & Weckman， G.（2011）基于人工神经网络的设施RFID定位系统，国际工业工程杂志-理论，应用和实践（IJIETAP），卷18。，第1册，第16-24页
  • 年轻,W。Weckman， G. & Holland， W.（2011）数据集中缺失值处理方法调查：局限性与益处，人类工程学理论问题（TIES）), Vol. 12, No. 1, pp. 15-43, DOI：https://doi.org/10.1080/14639220903470205
  • Weckman, G.,年轻,W。， Hernández， S., Rangwala， M., & Ghai， V.（2010）基于人工神经网络的二氧化碳缓蚀知识提取，国际工业工程杂志-理论、应用和实践《资本论》第17卷第1册第69—79页
  • 韦克曼G，帕斯霍尔德，H.，道勒，J.，怀廷，H., &年轻,W。（2010）基于有限数据的神经网络估算制造成本；工业与系统工程学报（JISE）。第3卷，第4期，257-274页，DOI: 20.1001.1.17358272.2010.3.4.3.3；
  • Masel、D。年轻,W． & Judd R.（2010）基于规则的锻造量预测方法在产品设计过程中的成本估算，国际先进制造技术杂志（IJAMT），第46卷，第1-4号，第31-41页，DOI 10.1007/s00170-009-2108-6
  • 韦克曼，G.，米莉，D.，甘多里，C.，兰瓦拉，M.，年轻,W。，林德，M. & Fahnenstiel， G.（2009）生态监测黑箱中的知识提取，中国科学工业与系统工程杂志（JISE），第3卷第1期，第38-55页
  • 年轻,W。& Weckman G.（2009）使用启发式方法通过人工神经网络知识提取技术推导灰盒模型，神经计算与应用（NCA），第19卷，第3期，第353-366页，DOIhttps://link.springer.com/article/10.1007/s00521 - 009 - 0270 - 2,结实的名单:高质量的
  • 年轻,W。Kaya， S. & Weckman， G.（2009）《犯错前的学习：介电材料对追求摩尔定律的影响》，国际工业工程杂志-理论，应用和实践（IJIETAP）第16卷第2册第91—98页
  • 年轻,W。， Holland， W. & Weckman， G.（2008）通过人工神经网络确定美国职业棒球大联盟的名人堂地位，体育定量分析杂志，第四卷第四章第4条第1-44页，DOI：https://doi.org/10.2202/1559-0410.1131
  • 年轻,W． & Weckman G.（2008）运用成绩-老化曲线评价职业足球运动员在组合项目中的老化效应，国际运动科学与工程杂志（S-SCI）；第2卷第3期，131-143页，ISSN 1750-9823
  • 年轻,W。Masel， D. & Judd， R.（2008）基于矩阵的方法确定零件家族的学习率，计算机与工业工程（CIE）， Vol. 54, No. 3, pp. 390-400, ISSN: 0360-8352, DOI：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S036083520700191X,结实的名单:高质量的
  • 年轻,W。， Weckman， G., Thompson， J. & Brown， M.（2008）混凝土抗剪强度预测知识提取的人工神经网络，国际工业工程杂志-理论，应用和实践（IJIETAP）第15卷第1册第26-35页

演讲及奖项

  • 俄亥俄大学教授与学习优秀奖，CoB, 2023
  • 研究认可，商学院，俄亥俄大学2021
  • 教学认可，俄亥俄大学商学院，2021
  • 俄亥俄大学2020年大学教授奖
  • 2018年俄亥俄大学商学院研究奖
  • 2017年俄亥俄大学商学院研究生教学奖
  • 2017年俄亥俄大学商学院研究奖
  • 2016年，俄亥俄大学商学院获得“优秀教师表彰奖”
  • 辛辛那提-代顿杰出青年OR/MS奖，INFORMS 2015
  • 2010年俄亥俄大学优秀博士生领袖奖

生物

William a . Young二世博士是一位热心的教育家、活跃的研究者和服务团队的合作者。在俄亥俄大学商学院，杨是分析与信息系统系商业分析的Charles G. O 'Bleness全职教授。作为副教授，杨在2020年获得了俄亥俄大学的大学教授奖。杨于2010年获得俄亥俄大学罗斯工程技术学院机械与系统工程博士学位。他还分别于2002年和2005年获得俄亥俄大学电子工程学士和硕士学位。

他与教师、学生和专业人员组成的多学科团队合作，参与了由通用电气航空公司、国家科学基金会、Sogeti、Capgemini和威廉希尔亚洲真人平台劳工部资助的项目和计划。杨的主要研究和教学兴趣与商业分析和运营管理有关。在他的研究方面，Young发表了许多同行评议的文章，涉及运营管理、医疗保健服务和环境系统，以及对定量体育分析、教育技术和创新课程开发和教学指导的技术特别感兴趣。Young曾在专家系统应用、应用软计算、国际生产研究期刊、欧洲运筹学期刊、运输研究E部分：物流与运输评论、神经计算与应用、计算机与工业工程等期刊上发表文章。杨与人合著了一本名为《商业分析中的Excel》的大学课程教材。