讲座预告丨复旦大学胡建强教授：黑盒仿真优化

管理学与经济学系列前沿讲座之四六〇讲

讲座主题

黑盒仿真优化

主讲嘉宾

胡建强教授，复旦大学管理学院

主持人

朱书尚教授，中山大学管理学院

讲座时间

2023年12月21 日（周四） 14：30-15：30

讲座地址

广州校区南校园管理学院善思堂M201课室

嘉宾简介

胡建强，复旦大学特聘教授、管理学院弘毅讲席教授，博士生导师。复旦大学数学系本科毕业，美国哈佛大学应用数学博士。主要科研方向是运筹管理学中各种随机系统的分析、优化和控制，包括仿真模拟、金融市场及衍生产品、健康医疗、供应链管理等，共发表100多篇专业论文和一部专著。2020年获中国运筹学会运筹研究奖，两次获得美国INFORMS Simulation Society 最佳论文奖（1998年，2019年）。担任过中国运筹学会常务理事，上海运筹学会副理事长，中国运筹学会金融工程及金融风险管理分会会长，及Automatica，Operation Research, 和IIE Transaction on Design and Manufacturing等多本国际期刊的编委。

讲座简介

仿真优化是分析和优化复杂随机系统中广泛使用的工具。以往的大部分仿真优化研究都严重依赖于详细的系统信息，例如输入随机变量的分布和系统动态。然而，在实践中获取这些详细信息通常是昂贵甚至不现实的。为了克服这个困难，需要新的仿真方法来解决基于模拟甚至真实数据以及对底层系统知识相对有限的随机优化问题，也即在黑盒场景中进行优化。

在本报告中，将首先介绍关于黑盒仿真优化（BBO）的最新概述。重点介绍我们在这个领域的一些最新工作，具体包括基于核的随机逼近（SA）算法用于CoVaR及其梯度估计，用于具有同时统计推断的BBO的SA设计，以及具有未知参数的无穷小摄动分析。这些技术为解决复杂系统管理中的挑战性问题提供了有价值的工具，例如金融系统风险分析和广告推荐系统评估。本研究还讨论了在黑盒仿真优化研究中的潜在未来研究机会。

来源：管理科学教研室

撰稿：徐扬雅

编审：夏俐、蒋莉

编辑：叶炜钰

责任编辑：罗萍

初审：陈融融

审核：张毅芳

审核发布：张俊生、钟一彪

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