2017年3月13日管理工程系張玉利副教授在主樓418做了題為“Distributionally Robust Optimization and Parametric Search Algorithms”的學(xué)術(shù)報告，管理與經(jīng)濟學(xué)院院長魏一鳴教授等10多位教師及多名博士生參加了報告會。
張玉利副教授首先簡單介紹處理不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策問題的隨機優(yōu)化方法、基于不確定性集的魯棒優(yōu)化方法及隨機魯棒優(yōu)化方法的發(fā)展現(xiàn)狀和研究動態(tài)。然后，以庫存管理中經(jīng)典的Lot-Sizing問題為例，介紹了兩階段的隨機魯棒優(yōu)化模型，分析了內(nèi)層優(yōu)化問題對應(yīng)的最短路徑結(jié)構(gòu)，給出了等價的混合整數(shù)二階錐規(guī)劃模型。該模型可以顯示的刻畫不確定性需求的均值、方差和協(xié)方差對系統(tǒng)總費用的影響，同時還表明對不確定性需求概率分布函數(shù)的估計越精確方差風(fēng)險項對系統(tǒng)總費用的影響就越小。張玉利副教授進一步介紹了其提出的Parametric Search（參數(shù)搜索）算法。從高效參數(shù)搜索策略、針對子問題的多項式時間算法、加速的子問題求解機制和算法計算復(fù)雜度等方面對該方法進行了詳細介紹。最后，在Lot-Sizing問題、非線性最短路問題和生產(chǎn)調(diào)度問題上，與現(xiàn)有算法的計算對比實驗表明該方法可以將現(xiàn)有算法計算效率提升幾個數(shù)量級。
魏一鳴院長等教師就報告內(nèi)容與張玉利副教授展開了討論，并就優(yōu)化決策方向的的研究和發(fā)展提出了要求與希望，鼓勵有經(jīng)驗的教師們瞄準高水平的國際競賽，提高管理與經(jīng)濟學(xué)院的品牌和特色。
