管理科学与工程系学术研讨会系列2023年第1讲

来源：管理科学与工程系

主 题：On Deep Reinforcement Learning for OR/OM Problems

主讲人：陈友华(香港城市大学教授)

时 间：2023年4月26日 (周三) 上午10:00

地 点：明商706会议室

语 言：中/英文

讲座摘要：

Machine learning (ML) pervades a large number of academic disciplines and industries, and its impact is profound. Deep reinforcement learning (DRL) is an area of  ML that focuses on sequential decision-making, which takes advantage of the deep artificial neural network architectures.  In this talk I will first give a brief overview of the literature on DRL applications in operations research/management (OR/OM) problems. I then report my experience from a recent paper applying DRL to a data-driven multi-item inventory problem. Such a problem is notoriously difficult to optimize due to the curse of dimensionality, and direct use of DRL algorithm to solve it also results in poor performance. However, after incorporating an approximation into the standard DRL algorithm, the solution performance is significantly improved. The talk ends with insight sharing; in particular, views on the roles that OR/OM researchers can play, how our domain knowledge to be incorporated into DRL methods, and how to leverage DRL to solve large scale and complex OM/R problems, including combinatorial optimization problems arising from business/ management applications.

主讲人简介：

陈友华教授现为香港城市大学商学院管理科学讲座教授。他目前的研究兴趣包括医疗运营管理、物流供应链管理及机器学习在运营中的应用. 他主持了一项关于医疗管理的主题研究项目(Theme-based， 两千万港元)， 已于年前完成； 现承担另一类似规模的应用项目，在香港推广一项新的养老模式。他的论文发表在运筹学、管理科学、POM 和其他主流 OR/MS 期刊上，包括20 多篇 UTD文章。陈教授参与运营管理、供应链管理和物流管理的教学。清华大学工程本科，加拿大滑铁卢大学经济学硕士，多伦多大学管理学博士。加入城市大学之前，曾任教于新加坡国立大学(1997.7-2001.6)与香港中文大学(2001.7-2012.5).

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