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美国密苏里大学李海涛教授学术报告通知
2017-06-15 11:02  

报告题目1:数据驱动优化方法:研究趋势、机遇与应用

Data-Driven Optimization and Prescriptive Analytics: Recent Trends, Opportunities and Applications in Supply Chains

报告人:李海涛副教授

讲座时间:201762015:3017:30

讲座地点:友谊校区机电学院第一会议室(B410)

主持人:王军强教授

联系电话:13891930162

报告简介:

    随着信息技术及大数据的飞速发展,基于数据驱动的决策模式对于企事业的成功起着比以往更重要的作用。在该讲座中,我们将介绍并区分数据驱动优化的不同实现方式,包括滚动周期方法、数学规划中的敏感性分析、双级随机规划、整合仿真—优化以及随机动态规划。重点讲解如何将数量分析方法中的三大支柱——描述分析、预测分析及处方分析结合,从而有效的获得高质量的数据驱动决策支持。我们将展示当今数据驱动决策的先进实践,包括戴尔(Dell)的个人电脑大规模定制生产的供应链配置优化、亚马逊(Amazon)的供应链网络设计与存货控制、孟山都(Monsanto)的精确农业以及联合包裹服务(UPS)最近获奖的ORION 项目。最后,我们将展望讨论未来值得研究的课题。

    With the fast growth of information technology (IT) and availability of “big-data”, data-driven decision-support is playing a more important role than ever for the success of a company or organization. In this talk, we delineate different paradigms for putting data-driven optimization in action, including rolling horizon approach, sensitivity analysis in math programming, two-stage stochastic programming, integrated simulation-optimization and stochastic dynamic programming. Focus will be put on how the Three-Pillar of Analytics: Descriptive, Predictive and Prescriptive, can be integrated to obtain efficient and high-quality data-driven solutions. We will showcase the state-of-the-art applications of data-driven optimization in supply chains, including Dell’s PC supply chain configuration for mass customization, Amazon’s supply chain network design and inventory control, precision agriculture at Monsanto, and UPS’ recent award-winning ORION project. Finally, we will foresee and discuss promising future research topics and opportunities.

报告题目2:近似动态规划方法及应用

Approximate Dynamic Programming and Its Applications

报告人:李海涛副教授

讲座时间:2017623日上午9:3011:30

讲座地点:友谊校区机电学院第一会议室(B410)

主持人:王军强教授

联系电话:13891930162

报告简介:

    当今运营和供应链中的众多实际应用常常需要以序贯的方式进行,即动态和自适应的决策过程。应用的例子包括多期生产规划、存货控制、调度问题、路径问题以及其他各种资源分配问题。理论上,这些问题可以由动态规划模型,或考虑不确定性的马尔科夫决策过程表述,但传统的Bellman 迭代算法由于受到众所周知的“维数灾难”限制,只能解决小规模的玩具问题。该讲座将介绍近似动态规划这一解决中大规模马尔科夫决策过程的有效方法。我们将重点放在近似动态规划的三大核心技术:近似目标函数、基于仿真的正向迭代和用于解决每一迭代过程中子问题的快速有效的确定性优化算法。我们将展示两个近似动态规划算法的成功应用:大规模不确定环境下资源受限的项目调度问题,和多期随机资源分配问题。

    Real world optimization applications in operations and supply chains are oftensequential in nature, where decisions are made dynamically and adaptively during the course of actions. Examples include multi-period production planning, inventory control, scheduling, routing and various resource allocation applications. While it is theoretically sound to model these problems as a dynamic programming model, or Markov decision process (MDP) for those involving uncertainty, the traditional solution approach based on Bellman’s recursion suffers the well-known curse-of-dimensionality, thus can only handle toy-size stylized problems. In this talk, we introduce the approximate dynamic programming (ADP) methodology as an effective approach to handle reasonably large MDPs.  Focus will be on the three main techniques in ADP: value function approximation, forward iteration via simulation, and effective/efficient deterministic optimization methods to deal with sub-problem in each ADP iteration. We will showcase two application examples: one on large-scale stochastic resource-constrained project scheduling (SRCPSP), and the other on multi-period stochastic resource planning.

报告人简介:

    李海涛博士现任美国密苏里大学圣路易分校副教授、终身教授、博士生导师、商学院博士学术委员会主任、千人计划天津商业大学特聘教授。他2000年毕业于北航工业外贸专业,工程学士学位,之后于2002年获得美国密西西比大学经济学硕士,和2005年运营管理博士学位。李教授具有多年的优化建模和算法设计的研究经验,并长期致力于与企业,研究机构在项目调度、资源分配及供应链优化应用的合作。他曾于2004年在位于田纳西州米灵顿的美国海军人力研究科技所担任统计研究员,2005年加州帕洛阿图的惠普研究所客座研究员,2010至今任惠普研究咨询。在国际知名学术期刊发表论文20余篇,包括《European Journal of Operational Research》、《Omega》、《Journal of Scheduling》、《Annals of Operations Research》、《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》、《Computers and Operations Research》、《Interfaces》、《Journal of the Operational Research Society》等。李教授于2010年获得美国陆军研究所颁发的青年研究者奖、2015年密苏里大学商学院优秀研究奖、2015—2018千人计划学者。李博士拥有两项美国专利申请和多项发明公开,获得密苏里大学2015最佳发明者奖。

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