時間：2022年12月2日（星期五）下午15:00-16:30
地點：#騰訊會議：622-389-115
報告人：周一帆 教授
報告人簡介：
周一帆，教授，博導，擔任中國“雙法”研究會工業工程分會常務理事，中國運籌學會可靠性分會理事，中國創造學會理事。擔任IEEE PHM國際會議Arrangement Chair和多個國際會議Session chair。主持國家自然科學基金面上項目兩項，國家自然科學基金青年基金一項，教育部博士點基金一項，江蘇省重點實驗室開放基金兩項。發表論文SCI/EI檢索論文40余篇，其中包括以第一作者/通訊作者在《Reliability Engineering and System Safety》、《Applied Mathematical Modelling》、《IEEE Transactions on Reliability》、《Computers & Industrial Engineering》等期刊發表SCI論文16篇。在東南大學“我最喜愛的導師”評選中被評為“十佳導師”。
報告內容簡介：
多智能體強化學習和深度強化學習是近年來興起的求解大規模馬爾可夫決策過程的重要方法。為基于馬爾可夫決策過程進行大型多部件系統維修優化和多倉庫系統庫存優化提供了新的思路。本報告介紹了強化學習、多智能體強化學習和深度強化學習的原理和方法。展示了其在維修優化和庫存優化中的應用。比較和討論了強化學習和啟發式算法在求解此類問題時的優缺點，以及兩種算法的不同適用范圍。最后討論了未來的研究方向。
（承辦：管理科學與物流系、長三角研究院數字經濟創新研究中心、科研與學術交流中心）
