大数据优化决策方法及在管理科学中的应用
时 间：2018年12月25日(周二) 上午10:00 –11:30
地 点：浙江大学紫金港校区行政楼1102会议室
主讲人：朱道立 教授，上海交通大学中美物流研究院
主持人：王明征 教授，开云官方端网站登录入口
摘 要:
In the era of big data, big data optimization decision theory and technology has become an important research direction. This report includes three parts. Firstly, we review the development of big data optimization decision theory and technology (ADMM method and APP method) and new requirements. Secondly, we introduce a method of big data optimization decision - Variable Bregman Proximal Gradient (VBPG). This method can effectively deal with non-convex, non-smooth,and stochastic optimization decision problems. Apart from this, we also introduce a new error bounding framework for large data nonconvex optimization problems to ensure the linear convergence of the algorithm. Finally, we show the application of VBPG in management problems such as robust supply decision, sparse portfolio, statistical learning and LASSO regression.
主讲人简介：
朱道立教授，目前是上海交通大学中美物流研究院名誉院长，曾任复旦大学管理学院管理科学与工程系主任、上海物流研究院院长、上海交通大学中美物流研究院院长。朱道立教授于1983年获法国国立巴黎高等矿业学院工学博士学位，他的研究方向包括物流和供应链管理、交通科学、大数据优化和智能学习、均衡与变分不等式等，目前他已在Transportation Science、Transportation Research Part B、Mathematical Programming、SIAM Journal on Optimization等国内外重要期刊发表论文100余篇，专著4本。此外，朱道立教授曾任国务院学位委员会管理科学与工程学科评议组成员、国家自然科学基金委管理科学部评委，获得中国首届“管理学杰出贡献奖”一等奖、“中国有突出贡献物流专家”奖、中国改革开放30年物流杰出贡献奖、中国改革开放40年物流行业专家代表人物。
欢迎广大师生前来参加!
