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主講人

周明龍

講座時間

2023年3月30日（周四）9:30

講座地點

騰訊會議：165-346-882

密碼：202300

01主講人介紹

周明龍現(xiàn)為復旦大學管理學院管理科學系青年副研究員，2021年博士畢業(yè)于新加坡國立大學商學院，曾在新加坡國立大學運籌與分析中心進行博士后工作。周明龍的研究興趣主要包括數(shù)據(jù)驅動的決策模型、魯棒優(yōu)化、預約及調度、機器學習等，在OR、MSOM、POM期刊發(fā)表論文四篇。

02講座內容

數(shù)據(jù)驅動的決策模型在大數(shù)據(jù)時代尤為重要，然而正如“優(yōu)化者的詛咒”所揭示的，如果無法合理的考慮數(shù)據(jù)中的不確定性，那么決策的實際表現(xiàn)可能會顯著低于預期效果。為了增加決策對于數(shù)據(jù)不確定性的魯棒性，文獻中涌現(xiàn)出了多種優(yōu)秀的優(yōu)化方法，此次講座著重討論近期被提出的目標魯棒性優(yōu)化方法（Robust Satisficing）。

目標魯棒性優(yōu)化的模型超參數(shù)是一個具體的目標值如成本預算或目標利潤，在管理科學問題中極易解釋和設置。目標魯棒性優(yōu)化模型的目標函數(shù)被定義為脆弱性測度，是一類滿意度測度。在此目標函數(shù)下，優(yōu)化模型旨在盡可能在不確定性環(huán)境下滿足預設的目標值，符合管理學決策的標準。目標魯棒性優(yōu)化不只局限于一個模糊集內的概率分布，而是對任何可能出現(xiàn)的概率分布都有表現(xiàn)保障?；赪asserstein距離的目標魯棒性優(yōu)化在多類問題中可解，并且在數(shù)值試驗中表現(xiàn)良好。