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学术报告(两则)
发表时间:2017-09-06 阅读次数:292次

时间:2017.9.12,15:00-16:00
地点:管理学院1010会议室
报告题目:主从博弈模型及其连续优化算法
报告摘要:经济与管理领域存在着形形色色的主从博弈现象。然而,即使最简单的线性主从博弈模型也已被证明是NP难的,因此关于主从博弈的算法研究极具挑战性。本报告将着重介绍主从博弈模型在连续优化算法方面的一些新进展,主要包括基于下层最优性条件的算法和基于下层最优值函数的算法等。此外,还将介绍一些相关的随机模型及算法进展。
 
个人简介:林贵华于2004年博士毕业于日本京都大学,曾任京都大学JSPS外国人特别研究员,现任上海大学管理学院教授、管理科学与工程系主任。研究兴趣主要是与均衡相关的各种最优化问题及其在管理科学中的应用,在SIAM Journal on Optimization、Mathematical Programming、Mathematics of Computation、EJOR等国际知名期刊上发表学术论文60余篇。主持国家自然科学基金项目4项、省部级项目5项。现任中国运筹学会理事、上海运筹学会理事、中国双法研究会经济数学与管理数学分会常务理事等,《Pacific Journal of Optimization》(SCI期刊)、《运筹与管理》(管理学部A类期刊)等杂志编委。所指导博士生曾获2014年度辽宁省优秀博士学位论文。

 

 


 

时间:2017.9.12,14:00-15:00

地点:管理学院四楼第二会议室

Title: Chance Constrained Programs with Mixture Distributions

 Abstract

 Chance constrained programs (CCP) are important models in stochastic optimization. In the main conventional literature on CCPs, the underlying distribution that models the randomness of the problem is usually assumed to be given in advance. However, in practice, such a distribution needs to be specified by the modelers based on the information available. This is called input modeling. In this paper we consider input modeling in CCPs. We propose to use mixture distributions to fit the data available and to model the randomness. We demonstrate the merits of using mixture distributions and show how to handle the CCPs with mixture distributions. We also consider several scenarios and conduct numerical experiments to demonstrate our approach.

 

胡照林,同济大学经济与管理学院副教授,博士生导师。研究兴趣包括模拟仿真理论和实践,随机优化,风险管理,统计学习等。曾在Management Science,Operations Research,INFORMS Journal on Computing等期刊上发表论文。

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