一、教学效果
根据南开大学专业学位研究生2016-2017年度第二学期教学评价结果反馈，《物流系统优化与建模》课程平均分99.7，位居全院专业学位研究生教学评价第二名。
此外，本课程曾在天津新闻播出。
二、教学成果
一是课程模块的优化与完善。在原有教学模块的基础上，紧跟物流工程中的重大需求问题导向，围绕新的物流学科培养目标，调整优化了教学体系和内容模块，突出大数据互联网环境下的物流系统建模与优化的特点。
二是教学内容和案例的充实。按照新的课程模块和教学大纲，删除了一些陈旧、与其他课程有交叉重叠的教学内容，补充了新的教学内容和教学案例。如：增加了大数据驱动下的大规模城市低碳物流系统优化：新模型、新算法及实证等内容。
三是电子课件的制作与开发。围绕教学大纲，所有课程内容均制作了电子课件，部分课程案例均完成了算法程序的编写和实现。同时，选用美国北卡罗纳州立大学Kay教授开发的Matlog优秀案例工具箱，开展二次开发，增强学生对动手实践能力。
四是网络资源平台的建设。依托南开物流网平台，开发建设物流系统建模与优化精品课程网站。目前，该平台主要包括课程的教学大纲、教学团队、课程简介、主要课件以及相关教学成果等内容，未来将进一步在案例库建设等方面进行充实和完善。
三、科研成果
1. An adaptive quantum swarm evolutionary algorithm for partner selection in virtual enterprise. International Journal of Production Research, 2014, 1607-1621.
2. An Improved Dynamic Membrane Evolutionary Algorithm for Constrained Engineering Design Problems.Natural Computing，2016, 579-589.
3. Optimizing the green open vehicle routing problem with time windows by minimizing comprehensive routing cost. Journal of Cleaner Production, 2018, 962-971.
4. An improved gravitational search algorithm for green partner selection in virtual enterprises. Neurocomputing, 2016, 163-169.
5. A novel membrane algorithm for capacitated vehicle routing problem. Soft Computing, 2015, 471-482.
6. An adaptive membrane algorithm for solving combinatorial optimization problems. ACTA Mathematica Scientia, 2014, 1377-1394.
7. A hybrid membrane evolutionary algorithm for solving constrained optimization problems. Optik, 2014, 897-902.
8. A P-based hybrid evolutionary algorithm for vehicle routing problem with time windows. Mathematical Problems in Engineering, 2014, 1-12.
9. An Adaptive Membrane Evolutionary Algorithm for Solving Constrained Engineering Optimization Problems.Journal of Universal Computer Science，2017,652-672.
10.基于城市道路限行的多能源多车型混合车辆路径研究.系统工程理论与实践, 2017, 1339-1348.
11. 基于非等覆盖半径的生鲜农产品配送中心选址研究.系统工程学报，2015, 406-416.
三、获奖成果
1. 第二届全国大学生物流设计大赛二等奖指导教师
2. 天津市第十二届优秀调研成果三等奖
3. 2011年度天津市对台优秀研究成果 一等奖
4. 第十四次中国物流学术年会优秀论文一等奖
5. 第十次中国物流学术年会优秀论文奖
6. 2011年南开大学优秀成果奖
7. 第十三次中国物流学术年会优秀论文三等奖
8. 第十六次中国物流学术年会优秀论文二等奖