東湖論壇管理學(xué)院分論壇——“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能決策”成功舉行

?智能總結(jié)喻園管理論壇第768、769期 2021年12月30日 學(xué) 術(shù) 報(bào) 告 “ 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能決策 ” 12月30日下午,喻園管理論壇第768和769期暨東湖論壇管理學(xué)院分論壇——“數(shù)據(jù)...
喻園管理論壇第768、769期
2021年12月30日
學(xué)
術(shù)
報(bào)
告
“
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能決策
”12月30日下午,喻園管理論壇第768和769期暨東湖論壇管理學(xué)院分論壇——“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能決策”在線上進(jìn)行。本次論壇邀請(qǐng)到德州理工大學(xué)博士石越和荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)博士后張健進(jìn)行學(xué)術(shù)分享。由生產(chǎn)運(yùn)作與物流管理系主任胡鵬教授主持。

論壇開始,石越博士以“不確定性學(xué)習(xí)下的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)序貫決策”為主題進(jìn)行分享。她首先介紹了研究背景,指出現(xiàn)實(shí)中很多離散Markov決策過程的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率分布無法事先得知,往往只能確定它處于某個(gè)候選集中。當(dāng)轉(zhuǎn)移概率分布具有這一類型的不確定性時(shí),以往通常采用魯棒性方法,以保證最差選擇下的系統(tǒng)性能。但魯棒性方法具有過于保守的弱點(diǎn),無法充分利用歷史狀態(tài)(states)和行動(dòng)(actions)等數(shù)據(jù)包含的信息。而此項(xiàng)研究提出了一種新穎的序貫決策框架,提出基于貝葉斯學(xué)習(xí)理論,根據(jù)新觀察到數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)地從候選集中挑選合適的概率分布估計(jì),并相應(yīng)地調(diào)整魯棒解以提升系統(tǒng)性能。
針對(duì)這一序貫決策框架,石越給出了若干充分條件,從理論上證明了它的漸進(jìn)性質(zhì),確定其對(duì)候選集中所有的概率分布都能收斂,并給出了具體的收斂速度估計(jì)。她還進(jìn)一步給出了求解魯棒Markov決策過程模型的近似方法,并通過多項(xiàng)數(shù)值實(shí)驗(yàn)闡述了這一近似方法的性能。

石越博士分享結(jié)束后,由博士后張建帶來題為“一種求解大規(guī)模動(dòng)態(tài)車輛路徑問題的高效近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法”的分享。

張健進(jìn)行自我介紹后,闡述了動(dòng)態(tài)隨機(jī)車輛路徑問題的研究背景,講解了此研究中存在的客戶訂單在車輛運(yùn)行過程中隨機(jī)出現(xiàn)、需要對(duì)新訂單做出快速反應(yīng)和問題規(guī)模大三個(gè)難點(diǎn)。隨后,他使用圖示論述了有無預(yù)測(cè)信息條件下初始路徑規(guī)劃的區(qū)別,表明除了少部分算例外,預(yù)測(cè)信息的作用很明顯,從而說明了預(yù)測(cè)信息的重要性。
緊接著,張健講解了此研究的創(chuàng)新點(diǎn)——基于背包模型的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型:對(duì)每一個(gè)新的動(dòng)態(tài)訂單,隨機(jī)生成從當(dāng)前時(shí)刻到服務(wù)結(jié)束時(shí)刻所有的動(dòng)態(tài)訂單;而對(duì)每一個(gè)可行的決策,使用Cheapest Insertion更新路徑后,求解背包問題,獲得預(yù)期總共可服務(wù)的訂單數(shù);最后選擇服務(wù)訂單數(shù)最多的決策并執(zhí)行。張健選用了實(shí)際使用率和最大決策時(shí)間兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn),比較了基于背包模型的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃和其他已有文獻(xiàn)上的算法,發(fā)現(xiàn)該算法具有響應(yīng)時(shí)間短且接受率高的優(yōu)勢(shì),并通過仿真直觀地展示了基于背包模型的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型的優(yōu)勢(shì)。

張健認(rèn)為,目前網(wǎng)絡(luò)購物、餐飲外賣等服務(wù)的不斷發(fā)展和新技術(shù)及商業(yè)模型的不斷涌現(xiàn),讓大規(guī)模的動(dòng)態(tài)車輛規(guī)劃問題的研究具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。未來計(jì)劃開發(fā)改進(jìn)求解各類動(dòng)態(tài)規(guī)劃問題的近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,并加強(qiáng)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)在該問題中的應(yīng)用。

交流環(huán)節(jié)中,在場(chǎng)老師、同學(xué)熱情提問,嘉賓也細(xì)致解答。至此,東湖論壇管理學(xué)院分論壇——“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的智能決策”圓滿結(jié)束。
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來源:新聞宣傳中心審核:胡鵬
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