讲座题目：数据驱动智能决策

主讲人：杨翼

讲座时间：2023年12月1日（星期五）9:00

讲座地点：1404

讲座对象：全校师生

讲座内容：

本报告内容为基于数据驱动补给和平均库存成本最小化分配策略的研究领域。该团队开发了通过使用泰勒展开来近似零售商库存成本的有效启发式策略，结果表明泰勒近似（TA）策略的零售商数量是渐近最优且满足封闭性质；随后应用线性分位数回归、核密度估计获得了数据驱动泰勒的数据驱动策略近似（DDTA）政策，给出了DDTA政策与TA政策是一致的证明。基于使用新鲜盒马提供的真实数据集，表明DDTA政策可以将现有平均成本降低了10.9%。

专家简介：

杨翼，浙江大学管理学院副院长/太原理工大学副校长（挂职），浙江大学长聘教授，求是特聘教授，博士生导师，民建中央青年委员,数据驱动决策研究所所长，国家杰出青年基金获得者,教育部青年长江学者，国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者，运筹学会青年科技奖，浙江大学仲英青年学者，浙江大学沈善洪杰出青年学者。获得国家级教学成果奖一等奖。2011年毕业于香港中文大学系统工程与工程管理学系。主要研究方向包括供应链管理、运营管理、数据驱动决策。在高水平国际期刊上发表论文十余篇，特别是在《Management Science》，《Operations Research》,《Manufacturing & Service Operations Management》,《Production and Operations Management》等UT/Dallas24种经济管理类国际公认顶级期刊上发表学术论文多篇。获得江苏省哲学社会科学优秀成果三等奖；相关政策建议得到了省部级领导的批示。承担多项国家及省部级课题，现担任《Naval Research Logistics》、JORSC, APJOR的Associate Editor；《管理工程学报》领域编委，《运筹与管理》编委；担任担任管理科学学会常务理事、运筹学会随机服务与运作管理分会理事、系统工程学会物流系统工程专业委员会理事、运筹学会智能工业数据解析与优化分会理事等工作。