首届亚太运筹学会联合会青年论坛在线顺利举办

发布时间:2022-05-04 阅读量:939

       2022年4月26日至27日(北京时间)13:00-18:00,由亚太运筹学会联合会(APORS)发起并主办、中国运筹学会协同组织的首届亚太运筹学会联合会青年论坛(The First APORS Youth Forum)在线顺利举办。海内外学者1300余位学者通过Zoom会议和蔻享、YouTube直播平台在线参加了本次论坛。

       4月26日下午举行了论坛开幕式,由APORS秘书长Govinda Tamang教授主持。新一届APORS主席戴彧虹研究员首先致欢迎词,IFORS主席Janny Leung教授和IFORS前任主席Elise del Rosario教授应邀出席了论坛开幕式并先后致辞。开幕式后,美国斯坦福大学的叶荫宇教授、日本南山大学的Atsuo Suzuki教授分别做了大会邀请报告。

       4月26和27日,青年论坛共举行了4场30分钟的青年邀请报告,分别来自亚太运筹学会联合会12个成员学会的12位杰出青年学者围绕连续优化、离散优化以及优化应用等运筹学若干方向交流了他们最新的研究成果。苏州科技大学的程郁琨教授代表中国运筹学会参加了本届青年论坛,并介绍了她和团队成员近年在资源共享机制设计方面做出的系列成果。

       4月27日下午举行了闭幕式,由本届青年论坛组织委员会共同主席、中国运筹学会学术交流委员会主任张国川教授主持。IFORS副主席Francis Miranda教授、APORS副主席Nezam Mahdavi-Amiri教授和APORS秘书长Govinda Tamang教授先后讲话。闭幕式前,新加坡国立大学的Chung-Piaw Teo教授和美国里海大学的Tamás Terlaky教授分别做了大会邀请报告。

      参加会议的代表普遍认为,本次会议的组织工作高效,资料充足,会议安排紧张有序,学术交流充分,会务工作令人满意,会议开得非常成功。本次会议得到APORS各成员学会大力支持,积极宣传并推荐本学会优秀青年学者参会。协办单位中国运筹学会对会议做出大量组织工作,同时感谢南方科技大学张进教授团队、上海大学余长君教授团队、苏州科技大学程郁琨教授团队对本次会议的大力支持。

 

 

本期带来特邀报告的精彩回顾

大会邀请报告 1: 

Online linear programming: applications and extensions

叶荫宇

斯坦福大学

美国

叶荫宇教授的报告题目是在线线性规划:应用和扩展。他在报告中指出在线线性规划(OLP)是一种自然优化模型,它可以描述许多在线资源分配和动态决策问题。随后他介绍了该模型/算法的几个最新应用,包括用于解决大规模离线(二进制)LPs的快速在线算法,用于解决资源分配公平性的内点在线算法,用于解决带背包的强盗(BwK)问题的可证明的对数后悔界,以及对具有非线性效用的在线Fisher市场的扩展。

大会邀请报告 2:

Scheduling Problems in Healthcare

Atsuo Suzuki

南山大学

日本

在日本,大多数医院都存在管理不善的问题。一个典型的例子是医生在没有先进的调度系统支持的情况下手工制定轮班时间表或手术室时间表。这导致,医生的劳动负担相当重。Suzuki教授与 Dowell Co. Ltd. 和 Philips Japan Ltd.合作,将分析工具引入医院手术室的管理系统。特别地,实现了麻醉师轮班安排、麻醉师和护士分配到手术、以及手术室调度等功能。

大会邀请报告3: 

Science of prescriptive analytics – integrating model with data for better decisions

Chung Piaw Teo

新加坡国立大学

新加坡

规范性分析是在已知各项参数的情况下,从各种选择中确定最佳解决方案或结果。众所周知,收集数据是为了识别模式(描述性)和做出预测(预测性)。而利用规范性分析方法,对预测值进行优化,可以从中找出更好的行为决策。报告中,Chung Piaw Teo教授主要介绍了他和团队近年来在规范性分析研究方面取得的一些进展,包含了凸鲁棒优化、物流、运输和人道主义行动等新的应用案例。

大会邀请报告4 

Quantum computing and optimization: opportunities, challenges, and perspectives

Tamás Terlaky

里海大学

美国

量子计算是基于量子效应而产生的新型计算方式,其特点是在存储单元和信息交互上均采取量子位。Tamás Terlaky教授通过大量的实际问题说明求解半定规划问题在应用中的重要性。由于实际问题中数据量的庞大,利用传统内点算法求解该类问题是非常费时的,有时甚至无法求解,因此他将量子计算的特点与传统内点算法结合,从而构造出新算法,通过具体的数值实验说明了所构造的新方法是行之有效的。

 

青年邀请报告1:

A gradient method for multilevel optimization

Mirai Tanak

日本统计数学研究所

日本

多层优化是当前优化领域中的研究热点,例如机器学习中如何选择超参数使得模型的效果得到提升,就归结为求解多层优化问题。多层优化问题的形式为:外层目标函数的未知参数对应着内层优化问题的解。Mirai Tanaka博士基于内层子问题的最优性条件将其近似为一组方程,提出了一种基于梯度的迭代格式求解该类问题,并给出了算法收敛性。通过求解具体问题,验证了算法得有效性。

青年邀请报告2:

Incentive study on strategic behaviors in resource sharing onP2P networks

程郁琨

苏州科技大学

中国

如何激励参与者出于自身利益而采取真实的行动是共享经济发展中面临的一大挑战。本报告聚焦于P2P网络中的参与者资源共享行为,以市场均衡作为资源分配机制进行P2P网络上的资源共享分配。讲者及其合作者发现市场均衡分配机制对于删边和谎报资源量两类策略行为是诚实的;但对于女巫攻击,即作恶节点复制多个副本,并将它的资源分发给不同的副本,则市场均衡分配机制是不诚实的。作者借用激励比,即策略行为带来的最大收益与诚实行为时的收益之比,来刻画不诚实行为带来的收益增加程度。讲者证明了在圈、团、树等特殊网络结构上市场均衡分配机制关于女巫攻击行为的激励比分别为2或;同时他们还在近期严格证明了在一般网络结构上,激励比拥有紧界2。

青年邀请报告3:

Dynamic transport system operations with reinforcement learning

Andy Chow

香港城市大学

中国 香港

该报告介绍了利用新兴的强化学习技术来解决传统动态传输和物流操作问题的最新工作。考虑到维数灾难的困境,报告人开发了一个基于强化学习的计算框架,通过将状态和决策空间参数化,简化了对潜在最优解的实时评估和搜索过程。报告人提出的方法在各种实际应用案例的研究中进行了测试。实验结果体现了所提出的方法在一系列具有意外不确定性(包括疫情情形)的情况下的优势。此研究设计的先进计算和优化技术,是对传统运输优化问题的创新。对于IFORS主席Janny Leung教授关于效用目标函数的提问,报告人提到此工作从神经网络出发,致力于将模型简化,从而实现更好的逼近效果。

青年邀请报告4:

A reverse logistics of sustainable household solid waste management: an overview, challenges, and current works

Zati Aqmar Zaharudin

马来西亚玛拉工艺大学

马来西亚

来自马来西亚玛拉工艺大学的Zati Aqmar Zaharudin博士作了题为《可持续生活固体废物管理的逆向物流:概述、挑战和当前工作》的报告。她指出回收实践是循环经济模式中逆向物流流程的一个重要内容,可以促进可持续的固体废物管理。然而,由于公众参与度低,特别是对发展中国家的城市住户来说,开展这项活动是极大的挑战。为此,她提出收集系统的最佳回收废物设施位置,利用该模型将减少送往垃圾填埋场的废物数量,从而减少政府的财政支出。

青年邀请报告5:

Network contraflowproblem with intermediate storage capability: evacuation planning perspective

Phanindra Prasad Bhandari

Khwopa工程学院

尼泊尔

该报告提出一类疏散人群的优化方法。报告人针对实际生活中的带有可容纳撤离人员的中间地带这类撤离情况建立数学模型,基于网络逆流方法(Network Contraflow Approach)提出新的疏散规划方法,其目的是在中间地带允许的最大承载量的前提下,尽快将人群疏散进安全地带。最后,报告人以加德满都道路网的真实数据集为例验证了该方法的可行性。

青年邀请报告6:

Subgraph complementation of graphs

Sandeep. R. B. 德里理工学院

印度

来自印度德里理工学院的Sandeep. R. B.博士给出题为《Subgraph complementation of graphs》的报告,讨论了下列问题,即给定某一属性P,判断是否存在输入图G的一组顶点S,使得G的S诱导子图的补图具有属性P。关于该问题,Fomin等人前期已经开始做了系统研究(Algorithmica, 2020)。在本报告中,讲者讨论了该问题的各种理论和算法结果。具体来说,他们关注了图H的属性P是“H-free”的问题,讨论了各种类型的图H结果,包括路径、环、星形、完全图和树等。

青年邀请报告7:

 Districting decisions in (home) health care strategic planning

Mazyar Zarepour

奥克兰大学

新西兰

来自新西兰奥克兰大学Mazyar Zarepour博士的报告题目是《Districting decisions in (home) health care strategic planning》。他在报告中首先介绍了在(家庭)医疗保健规划的背景下分区决策的概念,进而提出了一个可持续的(家庭)医疗保健网络。他利用数学建模方法探究了(家庭)医疗保健决策层级中在战略、战术和运营这三个层次上做出的一组综合的高层决策。最后运用新西兰多个地区,多个医院中4.5年间患者的数据,进行一系列数值分析。研究结论对管理新西兰怀卡托地区卫生局 (Waikato DHB) 的老年患者有很大帮助。

青年邀请报告8:

Generation, storage and transmission expansion planning using benders decomposition

Drew Mitchell

蒙纳士大学

澳大利亚

如何在2050年前实现能源生产零排放的目标,如何在不影响用电质量的前提下以较低成本实现这一目标是目前我们需要关心的重要问题。在Drew Mitchel博士的演讲中,他讨论了能源扩张规划这一关键问题,即如何建立发电、存储和传输网络来满足未来整个电网的需求问题。具体而言,他通过Benders分解对这一关键问题进行数学求解,并讨论了过去、现在和未来的研究工作。

青年邀请报告9:

A deep multitask learning model for detecting unknown patterns of wafer bin maps

Jaeyeon Jang

韩国天主教大学 

韩国

在半导体制造过程中,晶圆片是关键组成部分之一。因此,为提高成品率,需要对晶圆片的进行优缺分类。然而,当前工艺技能和设备,以及出现不同类型的缺陷,导致分类较为困难。基于当前困难点,本报告提出一种新型的开放集识别方法,旨在检测未知缺陷的同时,正确分类已知缺陷。实验结果表明,与已有方法比较,该方法更佳高效。

青年邀请报告10:

Sustainable fuzzy multi-trip location-routing problem for medical waste management during the COVID-19 outbreak

Erfan Babaee Tirkolaee

Istinye大学

土耳其

来自土耳其Istinye大学的Erfan Babaee Tirkolaee博士,作了题为《Sustainable fuzzy multi-trip location-routing problem for medical waste management during the COVID-19 outbreak》的报告。他提出了一种新的混合整数线性规划模型,以制定用于新冠肺炎大流行中医疗废物管理的可持续多行程位置路由问题,目的是同时尽量减少总旅行时间、完全违反时间窗口以及处置地点周围人口造成的总感染。他同时进行了几项灵敏度分析,以检查目标函数对可控参数变化的行为,评估最佳策略,并提出不同条件下有用的管理见解。

青年邀请报告11:

Mathematical modelling studies of COVID-19 in the Philippines

Destiny S. Lutero

菲律宾洛斯巴诺斯大学

菲律宾

当COVID-19在2020年3月被公布为流行病时,世界各地的管理机构都在寻求科学的方法来制定政策以控制疾病的传播。在菲律宾,报告人建立了数学模型来验证和解决COVID-19带来的一系列紧迫问题。本系列研究中的模型处理了关于资源分配和人员流动的问题。该研究利用线性规划工具来寻找疫苗的最优分配。考虑到不同程度的非药物干预,研究还采用了基于代理的模型确定两个社区之间及公共交通车辆中的病毒传播动态。对于听众关于社区传播的仿真环境的提问,报告人提到当研究目标为多个社区时,如果考虑空间影响,通常会从社区布局的角度进行建模和仿真。

青年邀请报告12:

Orienteering problem: a survey of recent variants, solution approaches and applications

Aldy Gunawan

新加坡管理大学

新加坡

Aldy Gunawan博士系统性地介绍了定向问题(OP)及其变形问题的相关算法和应用。OP是一个路由问题,在过去的几十年里受到了非常多的关注。目标是决定访问哪些节点以及访问顺序,并在给定时间内,最大化访问的节点权重和。该报告重点对OP的最新变体进行全面介绍。此外,演讲人讨论了OP的最新应用,如旅游出行路线规划问题。最后,提出了一些关于OP值得进一步研究的相关课题。