传统燃气、电力、粮食等供应链调度依赖集中控制的技术策略与通讯方式，然而随着供应链各环节分散主体的大规模接入，已有研究普遍提出云-边计算协同的分布式并行理论方法，充分利用边缘侧的计算能力，规避集中主站的通讯负担和计算压力。已有分散决策文献选取定步长或与迭代次数相关函数变步长更新拉氏乘子，选取不当甚至导致振荡和发散。

为此，提出基于动态乘子优化的分布式计算方法，研究基于神经网络学习的初值选取算法，以数据驱动强化均衡趋优过程的收敛性。在粮食安全领域，提出数据驱动的中国粮食应急保障技术，构建对应急因素敏感的粮食应急安全评价体系，划分粮食安全区域，建立基于时空网络的具有鲁棒性的动态应急随机规划模型，服务于粮食宏观调控应急的快速反应和科学决策，进一步保障我国粮食安全。在能源安全领域，提出可再生能源、氢能、热能与电力系统多轮驱动的综合能源耦合供应体系，研究支撑高比例甚至100%新能源电力系统稳定运行的综合能源优化配置技术，形成异质能源共享互补的能量流分析方法。

相关研究成果发表于Energy Environmental Science、IEEE Transactions等国际顶级期刊，服务于国家粮食和物资储备局应急保障体系，纳入十四五粮食安全规划，得到国家粮食与物资储备局的批示与致谢，为我国粮食安全与能源安全提出政策建议，带来重大经济效益和社会效益。

▲粮食应急保障体系研究成果