2021年5月18日上午，来自香港中文大学（深圳）数据科学学院的黄文杰博士在国科大中关村教学楼N406教室，为经管学院学子带来了题为“Preference Robust Optimization: Characterization and Numerical”的学术讲座。贺舟副教授主持次讲座。

黄文杰博士首先从一个国土安全的例子，来引出决策问题维度高、选择多、决策者偏好不确定等问题。介绍完偏好、选择相关的理论背景之后，黄文杰博士指出，可以通过数据驱动的方法来消除偏好带来的不确定性，用历史数据去估计人的偏好，进一步构建鲁棒选择模型。在求解的过程中，鲁棒选择函数和PRO问题可由一系列线性规划构造和求解，此方法改进了原有的算法，把问题的计算复杂度从指数级别降低成多项式级别。最后，黄文杰博士以国土安全预算分配问题与投资组合优化问题为例，将模型应用的决策效果和人的真实决策进行比较，说明了偏好鲁棒优化的有效性。

讲座结束后，黄文杰博士与王曙明副教授以及在场同学进行了互动交流，并进一步就鲁棒选择中的插值问题进行了深入讨论。

背景链接：黄文杰，博士，香港中文大学（深圳）数据科学学院和加拿大蒙特利尔高等商学院决策分析研究中心的国际博士后（导师：王子卓，Erick Delage），分别于上海交通大学工业工程系和新加坡国立大学工业系统工程与管理系获得学士学位（2014年）和博士学位（2019年）。2018-2019年曾兼任新加坡国立大学工业系统工程与管理系的研究工程师。研究方向专注于：随机/鲁棒优化、强化学习、数据驱动决策的基础理论，并在风险管理、运营管理及城市可持续发展等领域有应用。在IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Engineering Management, AAAI Conference on Artificial Intelligence，IEEE Conference on Decision and Control等国际顶级期刊和会议上发表多篇论文。担任Production and Operations Management等国际顶级期刊和会议的审稿人。

（文、图/钟子俊）