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在“雙碳”時(shí)代下，以科技創(chuàng)新為核心力量正無(wú)形地推動(dòng)著一場(chǎng)廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)性變革。為強(qiáng)化“雙碳”智庫(kù)建設(shè)，構(gòu)建“雙碳”研究創(chuàng)新體系，理清我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展需求和科技路線布局，實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域?qū)W科交叉，突破創(chuàng)新技術(shù)瓶頸，近期，由北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)與北京大學(xué)光華管理學(xué)院聯(lián)合舉辦的北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)2022學(xué)術(shù)年會(huì)通過(guò)線上會(huì)議的方式成功召開(kāi)。

本屆學(xué)術(shù)年會(huì)聚焦“雙碳”愿景下的運(yùn)籌學(xué)理論與實(shí)踐這一主旨，邀請(qǐng)了“雙碳”與運(yùn)籌領(lǐng)域的頂尖學(xué)者，科技創(chuàng)新與人工智能領(lǐng)域的業(yè)界專(zhuān)家共同探索與交流。會(huì)議議程包含開(kāi)幕式，大會(huì)報(bào)告，分組報(bào)告，閉幕總結(jié)等環(huán)節(jié)，二十位學(xué)者就自己最新的學(xué)術(shù)成果進(jìn)行了精彩分享，來(lái)自多所高校與科研機(jī)構(gòu)的六百余位師生學(xué)者及業(yè)內(nèi)研究人員受邀參會(huì)。

年會(huì)開(kāi)幕式由北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)副秘書(shū)長(zhǎng)，北京大學(xué)光華管理學(xué)院副教授彭一杰主持。北京大學(xué)光華管理學(xué)院院長(zhǎng)、教授劉俏，中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院馮康首席研究員戴彧虹，北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、北京理工大學(xué)杰出教授、副校長(zhǎng)魏一鳴先后為大會(huì)致辭。

劉俏首先代表北京大學(xué)光華管理學(xué)院對(duì)北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)2022學(xué)術(shù)年會(huì)的召開(kāi)表示祝賀。光華管理學(xué)院最新發(fā)布面向2030研究戰(zhàn)略報(bào)告，對(duì)學(xué)院未來(lái)研究的重要問(wèn)題與方向進(jìn)行了詳盡地梳理，其中將“雙碳”目標(biāo)、碳中和作為重要的研究方向之一。劉俏表示，從商學(xué)院角度，碳中和既是經(jīng)濟(jì)學(xué)，也是管理學(xué)。我國(guó)在未來(lái)的一段時(shí)間面臨兩個(gè)目標(biāo)之間的平衡，要保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)，推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化建設(shè)的同時(shí)，圓滿地實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)。而從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度出發(fā)，對(duì)碳排放權(quán)進(jìn)行優(yōu)化配置和運(yùn)籌學(xué)原理息息相關(guān)。他強(qiáng)調(diào)，碳中和是中國(guó)未來(lái)幾十年經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的徹底變革，如何利用網(wǎng)絡(luò)理論識(shí)別出節(jié)點(diǎn)行業(yè)進(jìn)行資源配置，本質(zhì)上與運(yùn)籌學(xué)的研究范式緊密相連。學(xué)科間的大交叉、大融合是未來(lái)的重要方向，是解決國(guó)家重大需求等問(wèn)題的重要方式。因此，此次大會(huì)以“雙碳”愿景下的運(yùn)籌學(xué)理論與實(shí)踐為主題意義重大。

戴彧虹代表中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)對(duì)北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)2022學(xué)術(shù)年會(huì)的召開(kāi)表示祝賀。得益于主辦方的精心組織，本次學(xué)術(shù)年會(huì)邀請(qǐng)到了眾多知名學(xué)者，包括首席教授、業(yè)界專(zhuān)家，并安排了多場(chǎng)內(nèi)容豐富的分會(huì)場(chǎng)報(bào)告。戴彧虹表示，中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)和北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)有著非常緊密的聯(lián)系，感謝北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)給中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)做出了巨大貢獻(xiàn)和注入了眾多活力，也為中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)選拔了眾多的青年學(xué)者。因此，他希望北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)通過(guò)本次年會(huì)能夠更好地促進(jìn)北京地區(qū)運(yùn)籌學(xué)理論與應(yīng)用的發(fā)展，與中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)建立更緊密的聯(lián)系，相互支持，共同推動(dòng)我國(guó)運(yùn)籌學(xué)事業(yè)向更高的水平邁進(jìn)。

魏一鳴代表北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)對(duì)與會(huì)嘉賓表示了熱烈的歡迎，并對(duì)中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)的長(zhǎng)期支持和幫助，本次會(huì)議的支持與籌備方致以誠(chéng)摯的感謝。繼而他為與會(huì)者們解讀了我黨二十大報(bào)告中為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)作出的要求與部署，并表示，科學(xué)規(guī)劃碳中和的實(shí)現(xiàn)路徑，有效推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)深刻變革，需要堅(jiān)持系統(tǒng)觀念，刻畫(huà)中國(guó)模式、捕捉中國(guó)特點(diǎn)、分析中國(guó)路徑，更需要針對(duì)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、科技創(chuàng)新、社會(huì)變革、治理體系、基礎(chǔ)設(shè)施投資等決定變革路徑的關(guān)鍵要素，展開(kāi)多主體、多尺度、多目標(biāo)的整體優(yōu)化研究。這一重大的需求為從事運(yùn)籌學(xué)研究的科技工作者提供了新舞臺(tái)，創(chuàng)造了新機(jī)遇，也提出了新挑戰(zhàn)。本次年會(huì)的主題“雙碳”愿景下的運(yùn)籌學(xué)理論與實(shí)踐正是體現(xiàn)了北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)在服務(wù)國(guó)家重大戰(zhàn)略需求方面的使命與擔(dān)當(dāng)。因此本次會(huì)議既是分享運(yùn)籌學(xué)界的各位專(zhuān)家的新成果，總結(jié)在雙碳領(lǐng)域做出的新貢獻(xiàn)，探索應(yīng)對(duì)雙碳新挑戰(zhàn)的運(yùn)籌新思路，也是北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)和貫徹落實(shí)二十大精神的具體行動(dòng)。他期待與會(huì)嘉賓可以在交流中碰撞出雙碳運(yùn)籌的思想火花，更好地促進(jìn)北京地區(qū)運(yùn)籌學(xué)理論與應(yīng)用的發(fā)展，從而推動(dòng)我國(guó)的運(yùn)籌學(xué)事業(yè)向更高水平邁進(jìn)。

大會(huì)報(bào)告由北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，北京理工大學(xué)杰出教授、副校長(zhǎng)魏一鳴和北京大學(xué)北京國(guó)際數(shù)學(xué)研究中心教授、工學(xué)院工業(yè)工程與管理系主任文再文主持。

東北大學(xué)副校長(zhǎng)、中國(guó)工程院院士唐立新，北京大學(xué)講席教授、中國(guó)科學(xué)院院士陳松蹊，清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院聯(lián)想講席教授陳劍，華為科學(xué)家咨詢委員會(huì)CTO王紀(jì)奎四位特邀嘉賓先后作出精彩的大會(huì)報(bào)告。他們分別就智能產(chǎn)業(yè)的系統(tǒng)優(yōu)化、大氣污染排放的統(tǒng)計(jì)度量與評(píng)估、信息不對(duì)稱(chēng)環(huán)境下綠色技術(shù)創(chuàng)新與采納的動(dòng)態(tài)管制策略、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新使能行業(yè)綠色數(shù)字化轉(zhuǎn)型等主題分享了他們的研究。

唐立新首先為大會(huì)帶來(lái)了智能工業(yè)中的系統(tǒng)優(yōu)化與智能博弈的報(bào)告。智能工業(yè)如何智能化是我國(guó)的戰(zhàn)略和重大需求?；诖?，唐立新從企業(yè)內(nèi)部、不同企業(yè)之間兩個(gè)角度闡述了智能產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)功能和組織制造：在一個(gè)企業(yè)內(nèi)部，構(gòu)建了PDDE（Perception, Discovery, Decision-making, Execution）的邏輯結(jié)構(gòu)。通過(guò)系統(tǒng)優(yōu)化，解決提質(zhì)增效的核心決策問(wèn)題，深化企業(yè)內(nèi)部精心培育；在不同企業(yè)間，提出了制造循環(huán)工業(yè)系統(tǒng)（MCIS, Manufacturing-circulation Industrial System）的組織制造模式。利用智能博弈方法解決企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)或合作的群體決策問(wèn)題，提高組織制造中的流通效率，增加企業(yè)之間的聯(lián)系。

他首先闡釋了一個(gè)企業(yè)內(nèi)的PDDE邏輯結(jié)構(gòu)：感知層面包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖像、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、可視化四個(gè)軟技術(shù)，光電、芯片的設(shè)計(jì)及制造、傳感器物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)四個(gè)硬技術(shù)，發(fā)現(xiàn)層面解決生產(chǎn)過(guò)程、設(shè)備診斷、產(chǎn)品預(yù)報(bào)三個(gè)方面，決策層面涉及生產(chǎn)和庫(kù)存計(jì)劃、物流等。執(zhí)行層面主要是質(zhì)量解析和生產(chǎn)流程優(yōu)化，利用人工智能方法將機(jī)理和數(shù)據(jù)解析相融合使生產(chǎn)過(guò)程這個(gè)黑盒逐漸透明化。他指出，優(yōu)化不僅是決策科學(xué)的基礎(chǔ)理論，還是數(shù)據(jù)解析的核心基礎(chǔ)，不同之處在于如何改造資源和映射資源。唐立新進(jìn)一步介紹了整數(shù)優(yōu)化方法在工業(yè)制造中的應(yīng)用背景，闡述了分支定價(jià)、拉格朗日、Benders分解、分支切割等算法的設(shè)計(jì)步驟，及在整數(shù)規(guī)劃、混合整數(shù)線性規(guī)劃、混合整數(shù)非線性規(guī)劃等問(wèn)題中的表現(xiàn)；接著就計(jì)算智能優(yōu)化方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，指出該類(lèi)方法的優(yōu)勢(shì)在于不依賴問(wèn)題的導(dǎo)數(shù)，也不依賴方程模型，核心思想類(lèi)似于人類(lèi)進(jìn)化過(guò)程。唐立新指出，在操作優(yōu)化和最優(yōu)控制中參數(shù)多是連續(xù)的，并對(duì)單目標(biāo)凸優(yōu)化和多目標(biāo)凸優(yōu)化的求解進(jìn)行了介紹。拓?fù)鋬?yōu)化主要用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)（例如柴油發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品形狀），他從離散和連續(xù)兩個(gè)方面對(duì)拓?fù)鋬?yōu)化在工業(yè)制造中的應(yīng)用進(jìn)行了闡述?？紤]到隨時(shí)間演變的特征，他提出利用最優(yōu)控制理論來(lái)解決工業(yè)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)問(wèn)題，并提出動(dòng)態(tài)規(guī)劃等方法來(lái)求解此類(lèi)問(wèn)題。最后，唐立新指出不同于供應(yīng)鏈系統(tǒng)，制造循環(huán)工業(yè)系統(tǒng)是按照要素連接的，就博弈論與機(jī)制設(shè)計(jì)、合作博弈與非合作博弈、靜態(tài)博弈與微分博弈等問(wèn)題及優(yōu)化方法在這些問(wèn)題中的應(yīng)用進(jìn)行了介紹，并簡(jiǎn)要闡述了人工智能與博弈論的互補(bǔ)性。

陳松蹊為大會(huì)帶來(lái)了大氣污染排放中的統(tǒng)計(jì)度量與評(píng)估的報(bào)告。陳松蹊表示，中國(guó)已進(jìn)入環(huán)境大數(shù)據(jù)時(shí)代，已建立包括污染物四維時(shí)空數(shù)據(jù)、氣象四維時(shí)空數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、能源數(shù)據(jù)在內(nèi)的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，大氣管理的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題應(yīng)是對(duì)污染物排放的管理，而通過(guò)排放源清單來(lái)度量污染排放量，存在時(shí)間滯后和測(cè)量誤差的問(wèn)題。他研究的內(nèi)容是如何利用高時(shí)空分辨率的大氣環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合氣象變量來(lái)監(jiān)測(cè)大氣污染排放，構(gòu)建有效度量中國(guó)大氣污染排放的統(tǒng)計(jì)方法和科學(xué)評(píng)估城市污染治理的“人努力-天幫忙”指數(shù)，旨在通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)我國(guó)的大氣環(huán)境管理和碳排放度量提供統(tǒng)計(jì)學(xué)的視角。

陳松蹊首先分析了風(fēng)向、露點(diǎn)溫度、氣壓等氣象因素對(duì)PM2.5的影響，指出大氣污染是“觀測(cè)研究”，無(wú)法在開(kāi)放大氣中隨機(jī)化氣象條件，且每年氣象變量分布有變異，氣象變異造成的偏差需通過(guò)氣象調(diào)整去掉。陳松蹊提出構(gòu)造基準(zhǔn)氣象分布（概率分布密度平均化）的方法來(lái)調(diào)整氣象，闡述了用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法剔除干擾后能更準(zhǔn)確地度量污染物排放，并指出大氣污染“觀察研究”是一個(gè)局部隨機(jī)實(shí)驗(yàn)（局部?jī)蓸颖総-檢驗(yàn)），解決了“如何評(píng)判今年的污染低于去年”的問(wèn)題。他的研究度量了供暖效應(yīng)，以供暖開(kāi)始和結(jié)束的前后四周的氣象數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸，帶入歷年氣象數(shù)據(jù)以進(jìn)行氣象調(diào)整，得到了供暖/非供暖期氣象整均值濃度。

陳松蹊進(jìn)而闡述了中國(guó)大氣污染數(shù)據(jù)質(zhì)量研究，使用氣象調(diào)整方法，評(píng)估五城市空氣質(zhì)量，檢查中國(guó)五城市與美國(guó)使領(lǐng)館數(shù)據(jù)的一致性、交叉驗(yàn)證。指出原始均值三年滑動(dòng)平均法實(shí)際是利用頭尾兩年的差異，因?yàn)槿蚧脑蛎绹?guó)排放相對(duì)穩(wěn)定，相當(dāng)于用三年氣象分布構(gòu)造基準(zhǔn)分布，而中國(guó)排放治理力度大，三年滑動(dòng)明顯滯后，無(wú)法及時(shí)反映污染變化，掩蓋了年際變化，該方法不適用于背景排放變化大的時(shí)期和地區(qū)。接著陳松蹊提出了時(shí)空氣象調(diào)整方法來(lái)進(jìn)行時(shí)間、空間均可比的排放度量，構(gòu)造了基于氣象數(shù)據(jù)年數(shù)和氣象站點(diǎn)個(gè)數(shù)的時(shí)空基準(zhǔn)氣象分布。陳松蹊還介紹了“人努力-天幫忙”指數(shù)，分解了大氣減排效果與氣象條件影響，分析了“氣象因素”與“人為因素”對(duì)污染的影響。最后，陳松蹊分享了強(qiáng)清洗后靜穩(wěn)期數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，通過(guò)選擇大氣靜穩(wěn)時(shí)段，去除氣象因素年際差異，并計(jì)算氣象調(diào)整后污染物濃度的平均增長(zhǎng)以度量本地排放。

陳劍在報(bào)告中指出：“有效的政策設(shè)計(jì)需要系統(tǒng)考慮政策對(duì)各方面行為的影響，從而實(shí)現(xiàn)政策的預(yù)期目標(biāo)。”為促進(jìn)政府、企業(yè)和公眾之間的信任和合作，清晰和透明的溝通尤為重要。他建議政府需要精心設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)的政策和法規(guī)以有效地促進(jìn)企業(yè)針對(duì)綠色技術(shù)采取合適的研發(fā)投入，并防止其出于私利而隱瞞相關(guān)技術(shù)已到達(dá)的現(xiàn)實(shí)，從而最大化全社會(huì)的福利。這個(gè)問(wèn)題可以歸納為一個(gè)動(dòng)態(tài)機(jī)制設(shè)計(jì)問(wèn)題，采用隨機(jī)控制的方法進(jìn)行求解。

傳統(tǒng)的研究主要集中在尋找能夠使企業(yè)作出最大(或者基本)研發(fā)努力的相關(guān)條件，陳劍及其團(tuán)隊(duì)給出了一個(gè)最優(yōu)的動(dòng)態(tài)機(jī)制，該機(jī)制包括兩個(gè)部分：1) 對(duì)傳統(tǒng)技術(shù)停止使用的截止時(shí)間，2) 對(duì)企業(yè)研發(fā)綠色技術(shù)和采用綠色技術(shù)的補(bǔ)貼。最優(yōu)機(jī)制針對(duì)不同的場(chǎng)景(例如：某項(xiàng)傳統(tǒng)技術(shù)污染的程度，企業(yè)研發(fā)能力，綠色技術(shù)短期到達(dá)的可能性，關(guān)掉該企業(yè)造成的社會(huì)影響等方面)將實(shí)施不同的具體策略，而且相關(guān)策略隨時(shí)間是變化，該機(jī)制可以描述為以下四種互斥的情況：1） 直接停止使用傳統(tǒng)技術(shù)。2）確定一個(gè)明確的傳統(tǒng)技術(shù)使用截止時(shí)間(T>0)；在截止時(shí)間到達(dá)前，誘導(dǎo)企業(yè)對(duì)綠色技術(shù)投入最大的研發(fā)努力，如果企業(yè)成功研發(fā)了綠色技術(shù)并及時(shí)使用，予以一次性的技術(shù)改造補(bǔ)貼(包括對(duì)研發(fā)努力的補(bǔ)貼)，該補(bǔ)貼數(shù)額隨著時(shí)間遞減；對(duì)研發(fā)過(guò)程不予直接補(bǔ)貼。3）確定一個(gè)明確的傳統(tǒng)技術(shù)使用截止時(shí)間；在截止時(shí)間到達(dá)前，誘導(dǎo)企業(yè)對(duì)綠色技術(shù)投入基本的研發(fā)努力，如果企業(yè)成功研發(fā)了綠色技術(shù)并及時(shí)使用，予以一次性的技術(shù)改造補(bǔ)貼，該補(bǔ)貼數(shù)額隨著時(shí)間遞減；對(duì)研發(fā)過(guò)程不予補(bǔ)貼。4） 確定一個(gè)明確的傳統(tǒng)技術(shù)使用截止時(shí)間(T>0)、以及一個(gè)明確的誘導(dǎo)企業(yè)對(duì)綠色技術(shù)投入最大研發(fā)努力的截止時(shí)間(Te>T)；在研發(fā)努力截止時(shí)間到達(dá)前，誘導(dǎo)企業(yè)對(duì)綠色技術(shù)投入最大的研發(fā)努力，如果企業(yè)成功研發(fā)了綠色技術(shù)并及時(shí)使用，予以一次性的技術(shù)改造補(bǔ)貼(包括對(duì)研發(fā)努力的補(bǔ)貼)，該補(bǔ)貼數(shù)額隨著時(shí)間遞減；對(duì)研發(fā)過(guò)程不予直接補(bǔ)貼；在研發(fā)努力截止時(shí)間到達(dá)后，傳統(tǒng)技術(shù)停止使用截止時(shí)間到達(dá)前，誘導(dǎo)企業(yè)對(duì)綠色技術(shù)投入基本的研發(fā)努力，如果企業(yè)成功研發(fā)了綠色技術(shù)并及時(shí)使用，予以一次性的技術(shù)改造補(bǔ)貼，該補(bǔ)貼數(shù)額隨著時(shí)間遞減；對(duì)研發(fā)過(guò)程不予補(bǔ)貼。

王紀(jì)奎在報(bào)告中指出，數(shù)字技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能，通過(guò)使用智能聯(lián)接、計(jì)算、云、AI等技術(shù)優(yōu)化能源使用，自動(dòng)化控制和監(jiān)控工業(yè)過(guò)程，從而減少能源消耗和廢物產(chǎn)生。數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新在不斷地滿足人們的需求的基礎(chǔ)上持續(xù)發(fā)展，且不斷迭代。華為全球設(shè)立了15家研究所，助力于推動(dòng)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，并幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位。王紀(jì)奎針對(duì)AI技術(shù)舉例，在針對(duì)人工智能研究過(guò)程中，將AI與不同行業(yè)結(jié)合起來(lái)尤為重要。將 AI 與不同行業(yè)結(jié)合起來(lái)的過(guò)程中也會(huì)遇到一些挑戰(zhàn)和困難。在這方面，華為團(tuán)隊(duì)正在研究如何將真實(shí)的行業(yè)用戶需求、下游業(yè)務(wù)場(chǎng)景和整個(gè)架構(gòu)設(shè)計(jì)以及相關(guān)理論體系和學(xué)術(shù)體系有效地結(jié)合起來(lái)。

他表示，數(shù)字化技術(shù)賦能行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以為各行各業(yè)帶來(lái)許多機(jī)會(huì)，包括收入提升、成本節(jié)約和創(chuàng)新能力增強(qiáng)。在這方面，華為通過(guò)各種數(shù)字化技術(shù)來(lái)提升業(yè)務(wù)效率，包括場(chǎng)景化設(shè)計(jì)、數(shù)字化研發(fā)和產(chǎn)品數(shù)字化能力設(shè)計(jì)等。疫情期間，華為通過(guò)將銷(xiāo)售、簽約和電子交易等轉(zhuǎn)化為在線模式來(lái)提升服務(wù)效率。此外，華為正在探索如何利用供應(yīng)鏈 4.0 和智能制造能力來(lái)提升整個(gè)供應(yīng)鏈的效率，在質(zhì)量比別人高幾個(gè)百分點(diǎn)的同時(shí)，通過(guò)自動(dòng)化的手段降低20%的成本，這樣給客戶帶來(lái)>50%價(jià)值的提升。數(shù)字技術(shù)能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)收益提升、成本節(jié)約和創(chuàng)新能力增強(qiáng)，通過(guò)數(shù)字技術(shù)和服務(wù)模式來(lái)實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展，包括通過(guò)節(jié)能減排和數(shù)據(jù)分析來(lái)提高工業(yè)生產(chǎn)的效率和穩(wěn)定性。王紀(jì)奎指出，5G 網(wǎng)絡(luò)的可持續(xù)發(fā)展、綠色交通運(yùn)輸體系、建筑設(shè)計(jì)優(yōu)化、電力能源管理、自發(fā)電企業(yè)和智慧園區(qū)，這些方向都與促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展有關(guān)。團(tuán)隊(duì)正在從各個(gè)方面優(yōu)化碳排放和定價(jià)，以使客戶能夠真正有效地提升效率。最后，王紀(jì)奎表示華為科學(xué)家咨詢委員會(huì)希望與優(yōu)秀的高?？茖W(xué)家合作，共同研究未來(lái)的技術(shù)和發(fā)展方向。

分會(huì)場(chǎng)一分別由北京航空航天大學(xué)可靠性與系統(tǒng)工程學(xué)院研究員李大慶與北京大學(xué)光華管理學(xué)院教授李辰旭主持。來(lái)自北京大學(xué)、北京交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京理工大家、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、南京大學(xué)的八位學(xué)者分享了他們的最新研究。

合作博弈是博弈論中一支重要分支，主要問(wèn)題是博弈中如何公平分配收益以及能否產(chǎn)生合作剩余和社會(huì)福利。其博弈模型常用一套集合函數(shù)的語(yǔ)言所描述，該集合函數(shù)將博弈參與者全體的子集映射到該子集成員進(jìn)行合作得到的收益。然而，集合函數(shù)的表示具有高度的組合性，這為理論分析與計(jì)算求解均衡帶來(lái)了巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。

曹志剛在研究中通過(guò)考察集合函數(shù)的多種拓展對(duì)合作博弈模型的均衡的概念Core進(jìn)行分析。Core在領(lǐng)域總有著廣泛的運(yùn)用，它是一些分配方案的集合，其中包含多個(gè)元素，并且滿足個(gè)體理性與集體理性的假設(shè)。為證明均衡的存在性，文獻(xiàn)通常提出超可加性、互補(bǔ)性等難以研究和檢驗(yàn)的假設(shè)。已有文獻(xiàn)通過(guò)Lovász拓展、多重線性拓展等將具有組合性的集合函數(shù)拓展為連續(xù)函數(shù)簡(jiǎn)化了研究，但仍存在依賴于特定拓展的問(wèn)題。為填補(bǔ)該空白，該研究將允許所有的拓展方式，使得對(duì)Core的非空性的研究更有彈性。該研究首先證明了（完全）平衡博弈與超線性函數(shù)類(lèi)（放松）的等價(jià)關(guān)系，然后給出了（完全）平衡性的等價(jià)條件。在提問(wèn)環(huán)節(jié)中，他設(shè)想了該研究的應(yīng)用場(chǎng)景，該研究可以被用來(lái)解決Covering問(wèn)題、Packing問(wèn)題等0-1整數(shù)規(guī)劃的博弈問(wèn)題，甚至對(duì)這些問(wèn)題做出推廣，表面該研究的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

航空安全戰(zhàn)略需求包含裝備安全、空域安全、智能安全、能源安全和社會(huì)安全等方面，如此復(fù)雜的系統(tǒng)對(duì)航空安全的管理提出了高要求。近年來(lái)，關(guān)于民用航空管理的研究正在轉(zhuǎn)變思路，由技術(shù)因素、人為因素和組織因素逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)安全安全，從更綜合的角度，即所謂的系統(tǒng)的角度，來(lái)建立整體的、自動(dòng)的、閉環(huán)的風(fēng)險(xiǎn)消解方式。

李大慶認(rèn)為，全球航空運(yùn)輸量的大幅提升帶來(lái)了新的安全挑戰(zhàn)，民航安全的風(fēng)險(xiǎn)具有涌現(xiàn)性、復(fù)雜性和對(duì)抗性的特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，傳統(tǒng)安全管理方法已無(wú)法“隔離”未來(lái)場(chǎng)景下的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此系統(tǒng)安全管理仍需進(jìn)一步的研究。研究認(rèn)為安全承諾的提升來(lái)自于風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知、風(fēng)險(xiǎn)緩解（運(yùn)營(yíng)）和風(fēng)險(xiǎn)消解（設(shè)計(jì)）三個(gè)方面。針對(duì)此他提出了三個(gè)科學(xué)問(wèn)題：未知風(fēng)險(xiǎn)如何識(shí)別？如何實(shí)時(shí)有效地管理未知風(fēng)險(xiǎn)？如何實(shí)現(xiàn)整體安全能力躍遷？為了回答風(fēng)險(xiǎn)的演化規(guī)律，提出考察體系安全能力，結(jié)合數(shù)據(jù)與模型的方法，以因果涌現(xiàn)為抓手進(jìn)行研究；為了回答設(shè)計(jì)高安全系統(tǒng)的問(wèn)題，主要考慮體系安全邏輯，抓住設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)兩端，實(shí)現(xiàn)自主規(guī)章和彈性管理；為了回答如何設(shè)計(jì)安全單元以提升整體安全能力的問(wèn)題，該研究提出考察體系安全架構(gòu)，將離線技術(shù)轉(zhuǎn)化為在線技術(shù)，實(shí)現(xiàn)靈活的層次化協(xié)同。該研究具有中期、遠(yuǎn)期等多種應(yīng)用場(chǎng)景，有望實(shí)現(xiàn)安全承諾的質(zhì)變。

翁翕就壟斷平臺(tái)反饋獎(jiǎng)勵(lì)和動(dòng)態(tài)定價(jià)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析作出了分享。該問(wèn)題的背景是數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)的反壟斷問(wèn)題。研究聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的流量概念。流量是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，如視頻平臺(tái)的交叉補(bǔ)貼商業(yè)模式就是圍繞流量為核心，通過(guò)補(bǔ)貼吸引流量以獲取變現(xiàn)能力。該模式受到了很大爭(zhēng)論，AT&T高級(jí)副總裁Marsh認(rèn)為數(shù)據(jù)補(bǔ)貼有利于消費(fèi)者，消費(fèi)者可以從免費(fèi)數(shù)據(jù)服務(wù)中獲益，而網(wǎng)絡(luò)中性原則的支持者認(rèn)為數(shù)據(jù)補(bǔ)貼服務(wù)違背了網(wǎng)絡(luò)中性原則。

內(nèi)容創(chuàng)新顯然是內(nèi)容平臺(tái)（CP）競(jìng)爭(zhēng)的另一核心手段，這些平臺(tái)在IP的投資方面進(jìn)行著激烈的競(jìng)爭(zhēng)?；诖吮尘?，該研究建立了一個(gè)模型，在內(nèi)容質(zhì)量?jī)?nèi)生的假設(shè)下，從消費(fèi)者剩余和社會(huì)福利的角度進(jìn)行了分析。該研究注意到另一種引流方法，即反饋獎(jiǎng)勵(lì)。它依靠消費(fèi)者的聲譽(yù)和反饋，需要大量的消費(fèi)者評(píng)論來(lái)進(jìn)行社會(huì)學(xué)習(xí)。該研究運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)中的最優(yōu)化模型，刻畫(huà)了平臺(tái)同時(shí)決定產(chǎn)品價(jià)格和反饋獎(jiǎng)勵(lì)的決策，考察了反饋激勵(lì)和動(dòng)態(tài)定價(jià)之間的互動(dòng)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，最有框架可以分為完全覆蓋、部分覆蓋、立即披露和無(wú)獎(jiǎng)勵(lì)四種情形，還使用指數(shù)老虎機(jī)模型將此模型拓展成不完美動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，考慮到了消費(fèi)者無(wú)法立刻得知商品效用的情況。此外，研究還分析了社會(huì)福利，對(duì)反壟斷政策的制定有借鑒意義——不能采用一刀切的反壟斷政策，應(yīng)考慮不同平臺(tái)補(bǔ)貼和變現(xiàn)的方式。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)庫(kù)存管理面臨著許多問(wèn)題、難點(diǎn)以及機(jī)遇，如供應(yīng)鏈會(huì)受到需求，采購(gòu)，供應(yīng)，制造、運(yùn)輸時(shí)間和運(yùn)輸成本等不確定因素的影響，而庫(kù)存網(wǎng)絡(luò)本身的復(fù)雜結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)間的相互作用都給該科學(xué)問(wèn)題帶來(lái)挑戰(zhàn)。楊超林表示，他的研究旨在使用安全庫(kù)存來(lái)提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的韌性，設(shè)計(jì)一種全局優(yōu)化方法，以降低成本和提高服務(wù)水平。安全庫(kù)存可以有效地防止缺貨，應(yīng)對(duì)供需的變化。對(duì)安全庫(kù)存的管理和優(yōu)化可以提升庫(kù)存網(wǎng)絡(luò)低于不確定環(huán)境的能力，并且在一定程度上節(jié)約庫(kù)存成本。報(bào)告介紹了在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)庫(kù)存管理以及復(fù)雜庫(kù)存網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法兩個(gè)方面的研究進(jìn)展，討論大數(shù)據(jù)方法如何在網(wǎng)絡(luò)安全庫(kù)存管理中發(fā)揮價(jià)值，以及大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)安全庫(kù)存優(yōu)化算法如何加速等問(wèn)題。第一個(gè)工作提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的需求函數(shù)估計(jì)模型，即承諾服務(wù)模型（Guaranteed service model），模型將安全庫(kù)存轉(zhuǎn)化為覆蓋時(shí)間進(jìn)行估計(jì)。第二個(gè)工作繼承于上一個(gè)工作，解決了其中非凸優(yōu)化難以求解的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明該研究設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法可以在不降低（甚至提升）滿足率的前提下做到成本的節(jié)約，具有豐富的理論與實(shí)踐意義。

陳彩華從動(dòng)態(tài)品類(lèi)管理、容量約束和主副產(chǎn)品三個(gè)關(guān)鍵詞出發(fā)介紹了課題的研究動(dòng)機(jī)和背景，其中動(dòng)態(tài)性體現(xiàn)在商家對(duì)消費(fèi)者偏好的學(xué)習(xí)，容量約束考慮了庫(kù)存等現(xiàn)實(shí)細(xì)節(jié)，主副之分則刻畫(huà)了產(chǎn)品的依附關(guān)系和效應(yīng)強(qiáng)弱。課題考查產(chǎn)品具有主副之分的動(dòng)態(tài)選品問(wèn)題，商家在具有容量限制的情況下，每一輪中向消費(fèi)者推薦一個(gè)可替代主產(chǎn)品的子集和一組可替代副產(chǎn)品的子集，以使得預(yù)期的收益最大化。而消費(fèi)者則依次根據(jù)multinomial logit模型選擇主產(chǎn)品和副產(chǎn)品。商家將觀察消費(fèi)者的歷史選擇，動(dòng)態(tài)更新模型參數(shù)，同時(shí)最小化在銷(xiāo)售季內(nèi)提供最優(yōu)主副選品的失敗概率。陳彩華及其團(tuán)隊(duì)在研究中設(shè)計(jì)了一個(gè)將參數(shù)學(xué)習(xí)和失敗率優(yōu)化相結(jié)合的動(dòng)態(tài)算法，在多臂老虎機(jī)模型的啟發(fā)下成功將兩階段選品結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為近似的一階段結(jié)構(gòu)，使得主副產(chǎn)品參數(shù)可同步學(xué)習(xí)。報(bào)告強(qiáng)調(diào)所提出算法的累計(jì)失敗率關(guān)于銷(xiāo)售季長(zhǎng)度的復(fù)雜度與現(xiàn)有的單層動(dòng)態(tài)選品算法結(jié)果保持一致，且該單層動(dòng)態(tài)選品算法可以視作本報(bào)告算法的特例。最后，陳彩華展示了與其他單產(chǎn)品算法的推廣形式進(jìn)行比較的若干個(gè)數(shù)值算例，指出其算法在產(chǎn)品數(shù)目較少時(shí)具有顯著的優(yōu)勢(shì)。

分布式魯棒優(yōu)化通過(guò)構(gòu)建隨機(jī)分布的不確定集合，能夠在分布未知的前提下求得穩(wěn)健的保守決策。何斯邁首先介紹了什么是一般性矩問(wèn)題和相應(yīng)的求解步驟，然后針對(duì)分布不確定集合的處理列舉了魯棒決策模型、投影分布等幾種文獻(xiàn)中的對(duì)策，指出目前的通行做法普遍存在對(duì)決策過(guò)度保守的問(wèn)題。選擇何種信息構(gòu)建分布不確定集合是問(wèn)題建模的關(guān)鍵，而模型的保守程度和可解性之間的均衡則是眾多研究中聚焦的主要理論問(wèn)題，綜合考慮之下團(tuán)隊(duì)圍繞矩信息建模開(kāi)展了研究。針對(duì)這類(lèi)問(wèn)題，現(xiàn)有研究只能在少量特殊問(wèn)題下猜出解析解，更多時(shí)候只能給出界估計(jì)，而對(duì)于更復(fù)雜的問(wèn)題甚至連數(shù)值解也無(wú)法求得。何斯邁以對(duì)一二四階矩下問(wèn)題的分析為引，介紹了一般性矩問(wèn)題的處理分析方法論，最后何斯邁對(duì)團(tuán)隊(duì)近期的系列相關(guān)工作進(jìn)行了介紹，包括如何針對(duì)工程與管理中的常見(jiàn)分布假設(shè)分析最優(yōu)解的理論結(jié)構(gòu)構(gòu)建數(shù)值方法；如何處理指數(shù)期望、對(duì)數(shù)期望等復(fù)雜期望信息與目標(biāo)函數(shù)；如何利用矩問(wèn)題改進(jìn)經(jīng)典概率不等式，并探討進(jìn)一步改進(jìn)統(tǒng)計(jì)中常用的中心極限收斂速度不等式的可能性；矩問(wèn)題建模與Wasserstein建模方式對(duì)比等。

李辰旭圍繞典型仿射隨機(jī)波動(dòng)率模型(CASVM)進(jìn)行了報(bào)告。隨機(jī)波動(dòng)率模型是指一些基礎(chǔ)證券的方差本身隨隨機(jī)過(guò)程隨機(jī)分布的模型。雖然大量流行的隨機(jī)波動(dòng)模型在資產(chǎn)定價(jià)文獻(xiàn)中發(fā)揮著不可或缺的作用，領(lǐng)域內(nèi)仍在繼續(xù)努力構(gòu)建模型以同時(shí)描述波動(dòng)動(dòng)力學(xué)和衍生產(chǎn)品的定價(jià)。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，波動(dòng)性衍生品市場(chǎng)是不完備的，沒(méi)有考慮到帶跳的情況。在此驅(qū)動(dòng)下，李辰旭及其團(tuán)隊(duì)提出并實(shí)現(xiàn)了CASVM，該模型基于靈活且易于分析的仿射框架，解算了標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)多因素隨機(jī)波動(dòng)率的精細(xì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋。這些因素包括顯著的可觀察形狀特征、潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素等。其中潛在風(fēng)險(xiǎn)因素內(nèi)在地識(shí)別了新的風(fēng)險(xiǎn)資源，這對(duì)于協(xié)調(diào)不包括跳躍在內(nèi)的波動(dòng)性衍生品市場(chǎng)的不完備性的經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)至關(guān)重要，同時(shí)也為波動(dòng)率動(dòng)態(tài)，衍生品估值和方差風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等概念提供了解釋。在應(yīng)用方面，李辰旭通過(guò)兩個(gè)實(shí)證研究展示了CASVM中可觀測(cè)因素和潛在因素分解的結(jié)構(gòu)在計(jì)量分析和優(yōu)越的經(jīng)驗(yàn)性能方面的便利性：通過(guò)用最大似然估計(jì)擬合VIX2的時(shí)間序列解釋波動(dòng)性動(dòng)力學(xué)；通過(guò)同時(shí)擬合VIX2和隱含波動(dòng)率的平方解釋衍生品的估值。

張玉利就城市電動(dòng)汽車(chē)電池交換服務(wù)的研究進(jìn)行了分享。電動(dòng)汽車(chē)電池交換業(yè)務(wù)發(fā)展正勁，人們紛紛憧憬未來(lái)更換電池像加油一樣方便。然而在實(shí)踐中，人們對(duì)電池可得性的追求與電池充電網(wǎng)絡(luò)有限的密度形成了沖突。張玉利以北京市為例解釋了傳統(tǒng)做法下分散換電、分散充電是對(duì)城市基礎(chǔ)設(shè)施的嚴(yán)峻考驗(yàn)，提出了分散換電、集中充電的新型運(yùn)營(yíng)模式以緩解這種緊張關(guān)系，將交通網(wǎng)與電網(wǎng)負(fù)荷解耦。研究旨在探索如何設(shè)計(jì)這樣一套電池運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)，該問(wèn)題的復(fù)雜性主要體現(xiàn)在交換行為的非泊松性以及設(shè)備之間交換、充電、儲(chǔ)存和循環(huán)電池等耦合的隨機(jī)操作。張玉利及其團(tuán)隊(duì)通過(guò)解析模型分析解決了這些復(fù)雜性，充實(shí)了經(jīng)典批處理可修庫(kù)存理論，提出了一個(gè)在全市范圍內(nèi)部署樞紐充電站的模型。該模型以非凸非凹目標(biāo)函數(shù)共同確定位置、分配和重新排序數(shù)量決策。研究利用子模塊化方法，結(jié)合約束生成和參數(shù)搜索技術(shù)，準(zhǔn)確地解決了這一問(wèn)題。數(shù)值結(jié)果顯示，即使是解決凸問(wèn)題，所提出算法相對(duì)于Gurobi求解器至少帶來(lái)了三個(gè)數(shù)量級(jí)的加速。最后，張玉利提供了模型的管理見(jiàn)解，指出分散換電、分散充電的傳統(tǒng)模式只適用于城市電網(wǎng)發(fā)達(dá)的情況，分散換電，集中充電的模式在城市電網(wǎng)規(guī)模不足時(shí)更為可取。

分會(huì)場(chǎng)二分別由上海財(cái)經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院教授、交叉科學(xué)研究院院長(zhǎng)、杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人葛冬冬與香港中文大學(xué)（深圳）數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院教授，杉數(shù)科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO王子卓主持。來(lái)自清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、香港中文大學(xué)（深圳）、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的六位學(xué)者及來(lái)自華如科技與京東的兩位業(yè)內(nèi)專(zhuān)家分享了他們的研究。

葛冬冬的研究聚焦于在求解大規(guī)模復(fù)雜管理系統(tǒng)中常用的手段之一，數(shù)學(xué)規(guī)劃/優(yōu)化的建模，求解與軟件開(kāi)發(fā)。他表示，數(shù)學(xué)規(guī)劃是管理決策中的重要方法論，涉及非常多的、難度不一的求解問(wèn)題類(lèi)型。由于數(shù)學(xué)規(guī)劃軟件在多行業(yè)有大量的需求，以及國(guó)產(chǎn)性能不足、基本力量缺乏，存在卡脖子風(fēng)險(xiǎn)，因而開(kāi)發(fā)數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器是“卡脖子”工程的重要一環(huán)。

他在報(bào)告中首先分析了數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀，包括單純形法、內(nèi)點(diǎn)法、Leaves、杉數(shù)求解器COPT等。進(jìn)而討論了數(shù)學(xué)規(guī)劃開(kāi)發(fā)中的一些難點(diǎn)問(wèn)題，比如供應(yīng)鏈管理、地月軌跡優(yōu)化、無(wú)人倉(cāng)AGV小車(chē)等。以及在一些大規(guī)模復(fù)雜管理系統(tǒng)，如物流，交通，能源，航天等系統(tǒng)中，常用的線性，整數(shù)，非線性建模思路與解決手段。最后，葛冬冬就團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出來(lái)的求解器COPT的創(chuàng)新點(diǎn)與意義價(jià)值進(jìn)行了具體的介紹。例如該成果首次提出了帶有智能思想的交叉步Cross over算法、設(shè)計(jì)了SOLNP+新的零階優(yōu)化算法、提出了一階二階結(jié)合的新式內(nèi)點(diǎn)法ABIP等。

電子商務(wù)平臺(tái)上記錄的多種類(lèi)型的數(shù)字足跡的普遍存在，為個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)增添了動(dòng)力。盡管數(shù)量眾多，但消費(fèi)者的數(shù)字足跡可能與許多內(nèi)部和外部的原因混在一起。為了分解驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者行為的原因，分析推薦系統(tǒng)基于的數(shù)據(jù)來(lái)源，王聰及其團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)性地回顧了已有的文獻(xiàn)和理論，通過(guò)消費(fèi)者行為學(xué)理論的啟發(fā)，她提出了一種基于不同消費(fèi)階段的原因分解的因果推薦方法，即DIPC。參照相關(guān)理論，興趣和物品的受歡迎程度被認(rèn)為是驅(qū)動(dòng)消費(fèi)者在需求識(shí)別階段行為的原因，而購(gòu)買(mǎi)前和購(gòu)買(mǎi)階段的行為則被認(rèn)為是由興趣和符合性驅(qū)動(dòng)的。為了嚴(yán)格評(píng)估DIPC的性能，王聰在研究中在兩個(gè)真實(shí)世界的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了廣泛的實(shí)驗(yàn)，在多個(gè)數(shù)字足跡建模和因果關(guān)系學(xué)習(xí)方面進(jìn)行了精心設(shè)計(jì)的干預(yù)，并使用了多種經(jīng)典評(píng)價(jià)方法來(lái)評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，DIPC明顯優(yōu)于所有基線，并擁有良好的可解釋性，證明了所提出的因果推薦方法的優(yōu)越性。王聰表示，該研究有助于定量地了解消費(fèi)者的行為偏差，并據(jù)此設(shè)計(jì)個(gè)性化的推薦服務(wù)，具有非常高的評(píng)價(jià)效力。

在該研究中，王曙明及其團(tuán)隊(duì)考慮了一個(gè)具有需求不確定性的聯(lián)合生產(chǎn)-服務(wù)規(guī)劃問(wèn)題，其中制造商的目標(biāo)是確定產(chǎn)品組合和相關(guān)的服務(wù)水平，以及使預(yù)期總利潤(rùn)最大化的能力。他們考慮了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的環(huán)境，并假設(shè)需求和相關(guān)協(xié)變量的歷史信息是可用的，其中服務(wù)決策作為需求的一個(gè)關(guān)鍵協(xié)變量。問(wèn)題背景是需求的三個(gè)突出特點(diǎn)是分布的不確定性（模糊性），不同產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性引起了估計(jì)的異方差，以及服務(wù)依賴效應(yīng)（SDE）。

基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃，研究首先開(kāi)發(fā)了一個(gè)需求預(yù)測(cè)模型，利用可行的廣義最小二乘法（FGLS）估計(jì)的貌似無(wú)關(guān)的回歸（SUR model），它很好地描述了需求的相關(guān)性（通過(guò)捕獲異方差），并估計(jì)了服務(wù)依賴效應(yīng)（通過(guò)將其作為一個(gè)回歸因子）。進(jìn)而構(gòu)建了一個(gè)以SUR-FGLS預(yù)測(cè)模型為中心的模糊性集合，以捕捉需求的模糊性，這導(dǎo)致了一個(gè)依賴決策的分布式穩(wěn)健優(yōu)化（DRO）模型。

在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，在合理的（統(tǒng)計(jì)學(xué)）規(guī)律性條件下，提出的方法享有有限樣本性能保證和漸進(jìn)一致性。在操作上，王曙明發(fā)現(xiàn)所開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的DRO模型可以被重新表述為一個(gè)基于預(yù)測(cè)的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化模型，并以感知失敗規(guī)避的方式加以規(guī)范。利用這一重述，王曙明及其團(tuán)隊(duì)分析了產(chǎn)品服務(wù)選擇的模糊性規(guī)避操作模式，并且還分析了一個(gè)給定的產(chǎn)品服務(wù)決策的風(fēng)險(xiǎn)暴露，該決策涵蓋了分布和操作變化的影響。在計(jì)算上，所提出的模型可以被重新表述為一個(gè)混合整數(shù)圓錐線性程序，它享有一個(gè)吸引人的優(yōu)化結(jié)構(gòu)。最后使用的兩年真實(shí)的零售數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明了該研究提出的框架的有效性。

鄭曉龍的報(bào)告基于新技術(shù)催生金融系統(tǒng)的新形態(tài)，在網(wǎng)絡(luò)協(xié)同、人機(jī)協(xié)同和虛實(shí)協(xié)同的情境下，系統(tǒng)內(nèi)多因素交織與協(xié)同演化顯現(xiàn)出不確定性，系統(tǒng)間多奉獻(xiàn)耦合與協(xié)同演化展現(xiàn)復(fù)雜性。因此需要開(kāi)展系統(tǒng)層面的復(fù)雜金融系統(tǒng)的建模與預(yù)測(cè)。基于此，鄭曉龍及其團(tuán)隊(duì)做了以下五個(gè)方面：首先，基于海量時(shí)空信息的協(xié)同行為分析，如我國(guó)股票市場(chǎng)和國(guó)際股票市場(chǎng)的協(xié)同行為分析；其次，協(xié)同行為影響因素的因果推斷，如股票板塊的多尺度協(xié)同行為分析；此外，基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息的協(xié)同行為建模與預(yù)測(cè)，如圖表示學(xué)習(xí)方法。圖表示學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的一種非常有效的方法，基于動(dòng)態(tài)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)為股票市場(chǎng)的分析和預(yù)測(cè)提供新的視角。鄭曉龍及其團(tuán)隊(duì)從圖表示學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，闡述股票網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程和市場(chǎng)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建機(jī)理，特別是針對(duì)金融市場(chǎng)的時(shí)變特性，設(shè)計(jì)了一種歸納式動(dòng)態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。該方法能夠建模時(shí)序股票網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)捕獲股票關(guān)系和股票特征的演化模式，從而提升金融市場(chǎng)的預(yù)測(cè)能力，幫助設(shè)計(jì)更為有效的投資策略。除此之外，研究融入了交互內(nèi)容，融合結(jié)構(gòu)信息和交互內(nèi)容，進(jìn)行協(xié)同行為建模與預(yù)測(cè)，如美股GameStop軋空事件分析，分析拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容情感分析等，觀測(cè)用戶行為的影響，并基于散戶協(xié)同行為進(jìn)行股票預(yù)測(cè)；最后一方面則是關(guān)于人機(jī)混合驅(qū)動(dòng)的協(xié)同行為建模與預(yù)測(cè)，如基于貝葉斯方法使用并行式人機(jī)混合方法預(yù)測(cè)股票。

陳敏杰認(rèn)為，仿真是真實(shí)世界的數(shù)字化，基于仿真分類(lèi)可以將被仿真對(duì)象分為工程系統(tǒng)仿真、自然系統(tǒng)仿真、社會(huì)系統(tǒng)仿真等，仿真粒度包括單元級(jí)仿真、系統(tǒng)級(jí)仿真、體系級(jí)仿真。由于仿真是在數(shù)字世界中構(gòu)建虛擬系統(tǒng)，因此仿真的優(yōu)勢(shì)包括但不限于減少成本。隨后，陳敏杰系統(tǒng)地介紹了什么是決策，以及運(yùn)籌與決策之間的關(guān)系，運(yùn)籌偏向?qū)?yōu)化-決策的方法進(jìn)行研究，仿真更關(guān)注于系統(tǒng)的還原與優(yōu)化算法的驗(yàn)證，仿真的優(yōu)勢(shì)包括但不限于減少成本、提高效率等。陳敏杰提出，在缺乏大量真實(shí)數(shù)據(jù)支撐的決策時(shí)，仿真是一種可以通過(guò)反復(fù)嘗試產(chǎn)生數(shù)據(jù)，以驅(qū)動(dòng)智能優(yōu)化，反復(fù)迭代形成知識(shí)的方法，其步驟一般包括：建模、仿真、評(píng)估、優(yōu)化，產(chǎn)生知識(shí)。陳敏杰與其團(tuán)隊(duì)建立了一種基于“場(chǎng)景”的產(chǎn)學(xué)研一體化平臺(tái)，該平臺(tái)構(gòu)建若干“真實(shí)”場(chǎng)景用于產(chǎn)學(xué)研交互，其目前實(shí)現(xiàn)的工業(yè)場(chǎng)景包括：產(chǎn)品設(shè)計(jì)、方案規(guī)劃、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、培訓(xùn)演練等。最后，陳敏杰分享了若干實(shí)踐案例，案例一為一體化煤炭供應(yīng)鏈智能決策，將其首先建立為大規(guī)模線性規(guī)劃問(wèn)題，考慮生產(chǎn)、銷(xiāo)售、運(yùn)輸以及調(diào)運(yùn)方面的特殊約束，考慮銷(xiāo)售收入、經(jīng)營(yíng)成本等優(yōu)化指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)度決策、港口/場(chǎng)站內(nèi)部調(diào)度以及突發(fā)事件應(yīng)對(duì)等目標(biāo)。案例二是物流運(yùn)輸決策，案例三是博弈對(duì)抗智能決策，均為其團(tuán)隊(duì)對(duì)仿真系統(tǒng)的建設(shè)運(yùn)用，并取得了較優(yōu)成果。

鄧天虎分享了ATO系統(tǒng)中的組件替換問(wèn)題。當(dāng)產(chǎn)品由于零部件短缺而無(wú)法組裝時(shí)，工業(yè)界常見(jiàn)的做法是用替代部件替換缺失的部件。例如，聯(lián)想為了減緩近年來(lái)由于疫情導(dǎo)致的需求波動(dòng)，通常持有零部件庫(kù)存，在了解到實(shí)際需求數(shù)量之后才會(huì)對(duì)其進(jìn)行組裝以滿足顧客需求。這種方式的主要挑戰(zhàn)在于，在需求隨機(jī)的場(chǎng)景下，零部件的具體庫(kù)存數(shù)量仍舊很難確定。在單產(chǎn)品ATO系統(tǒng)中已有一些最優(yōu)策略提出，但一般多關(guān)注產(chǎn)成品級(jí)別，而零部件級(jí)別的相關(guān)研究往往假設(shè)需求確定。為填補(bǔ)上述研究空白，該研究將問(wèn)題建模為兩階段馬爾可夫決策過(guò)程，其中組件替換和庫(kù)存補(bǔ)充決策分別在第一階段和第二階段做出。結(jié)果表明，在零部件庫(kù)存水平平緩增長(zhǎng)的情況下，最優(yōu)替代策略為所提出的嵌套集合(NBS)策略。該策略首先找到最大的嵌套組件集合，然后按照基本庫(kù)存策略替換最大嵌套組件集合中的組件。在數(shù)值實(shí)驗(yàn)中，鄧天虎及其團(tuán)隊(duì)證明了在大量參數(shù)下該策略均保持穩(wěn)健。最后，他通過(guò)一個(gè)可視化圖像向大家介紹了其策略的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

戚永志及其團(tuán)隊(duì)致力于通過(guò)數(shù)智化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈成本、效率、體驗(yàn)的持續(xù)優(yōu)化，其工作包括規(guī)則化、線上化、自動(dòng)化、智能化四個(gè)方面。而京東供應(yīng)鏈目前面臨的挑戰(zhàn)包括：全品類(lèi)（1000萬(wàn)+SKU）、全覆蓋（線上、線下等）導(dǎo)致的產(chǎn)品種類(lèi)過(guò)多，供給復(fù)雜（數(shù)十萬(wàn)合作商家），網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜（六大網(wǎng)絡(luò)、1400+倉(cāng)庫(kù)），需求不確定性極大，牛鞭效應(yīng)顯著。依托大數(shù)據(jù)、運(yùn)籌優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)完成庫(kù)存計(jì)劃、履約售后等業(yè)務(wù)難題。戚永志具體介紹京東供應(yīng)鏈庫(kù)存管理和履約優(yōu)化的內(nèi)容。首先是銷(xiāo)量預(yù)測(cè)，京東依賴其內(nèi)部數(shù)字化平臺(tái)，完成數(shù)據(jù)提取，篩選特征，模型與SKU之間的適配等工作。他介紹了經(jīng)典預(yù)測(cè)在業(yè)務(wù)理解性、用戶交互性方面的不足，以及將算法白盒化，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)輸入、輸出解釋性的現(xiàn)有工作方法，如因果推斷技術(shù)、精準(zhǔn)需求拆分、交互預(yù)測(cè)模擬等。通過(guò)將整個(gè)生命周期函數(shù)拆解為若干基函數(shù)，他提出了一種貝葉斯函數(shù)型數(shù)據(jù)建模方法，解決了京東自營(yíng)的新品預(yù)測(cè)難題。采購(gòu)自動(dòng)化方面，京東供應(yīng)鏈建立了精細(xì)化采購(gòu)管理技術(shù)體系，其團(tuán)隊(duì)基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)端到端決策的補(bǔ)貨模型。在網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方面，京東供應(yīng)鏈基于網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法論，聯(lián)合實(shí)際設(shè)計(jì)不同求解策略，包括優(yōu)化求解器精確求解，利用領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行啟發(fā)式算法求解。在智能履約方面，提出批量訂單多線程處理算法，快速解決實(shí)際問(wèn)題。

王子卓就不確定市場(chǎng)下的不同碳排放控制措施的影響問(wèn)題進(jìn)行了分享。該研究背景基于近年來(lái)備受關(guān)注的環(huán)境污染問(wèn)題，目前有關(guān)該問(wèn)題的緩解措施包括碳稅（價(jià)格手段）、碳限額（限量手段）等，而該研究旨在回答定價(jià)和定量這兩種不同措施在不同場(chǎng)景下的利弊。

Weitzman在1974年指出，在市場(chǎng)不確定的條件下，污染十分嚴(yán)峻時(shí)，定量方法要優(yōu)于定價(jià)方法。王子卓及其團(tuán)隊(duì)考慮現(xiàn)實(shí)背景，立足于不同假設(shè)，得到了新的結(jié)論，即價(jià)格手段和限量手段的好壞，不僅取決于污染的嚴(yán)重程度，還取決于市場(chǎng)波動(dòng)性。研究首先考慮市場(chǎng)上存在一個(gè)企業(yè)、一個(gè)政策制定者，政策制定者選擇定價(jià)或定量策略對(duì)企業(yè)的污染（碳排放）行為進(jìn)行約束。需求函數(shù)與市場(chǎng)規(guī)模有關(guān)。在不考慮污染的情況下設(shè)定企業(yè)的生產(chǎn)-利潤(rùn)函數(shù)及市場(chǎng)規(guī)模參數(shù)，需求越大，對(duì)應(yīng)社會(huì)影響越大。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)排放強(qiáng)度(即單位生產(chǎn)排放量)和市場(chǎng)不確定性均較高或較低時(shí)，價(jià)格手段下的預(yù)期社會(huì)福利較高。在拓展研究中，王子卓及其團(tuán)隊(duì)證明了當(dāng)市場(chǎng)不確定性中等時(shí)，價(jià)格和限量手段的混合可以提高預(yù)期社會(huì)福利，特別是對(duì)于高排放行業(yè)。當(dāng)考慮到減排努力和激烈競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，結(jié)果仍保持穩(wěn)健。該研究結(jié)果有助于了解每種碳排放控制措施的利弊，為各行業(yè)碳排放提供指導(dǎo)。

北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)崔春生主持了閉幕式，并宣布由于明年將召開(kāi)北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)第八屆理事會(huì)會(huì)員代表大會(huì)，承辦單位為北京理工大學(xué)，屆時(shí)學(xué)術(shù)年會(huì)將作為會(huì)員代表大會(huì)中的組成環(huán)節(jié)之一。北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、中科院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院研究員、評(píng)獎(jiǎng)委員會(huì)主任劉克代表評(píng)獎(jiǎng)委員會(huì)宣布本年度青年論文評(píng)選情況，其中學(xué)生組的獲獎(jiǎng)?wù)呤潜本┖娇蘸教齑髮W(xué)宋萌萌；青年教師組獲獎(jiǎng)?wù)邽榍迦A大學(xué)包承龍、中國(guó)科學(xué)院王杰以及北京大學(xué)李海東。

北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、北京理工大學(xué)教授史福貴作年會(huì)總結(jié)。本屆學(xué)術(shù)年會(huì)在北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)與北京大學(xué)光華管理學(xué)院的共同努力下獲得圓滿成功，會(huì)議聚焦“雙碳”愿景下的運(yùn)籌學(xué)理論與實(shí)踐這一主旨，采用線上會(huì)議方式，二十位學(xué)者就自己最新的學(xué)術(shù)成果進(jìn)行了精彩的分享，十名青年學(xué)者參評(píng)青年優(yōu)秀論文，來(lái)自多所高校與科研機(jī)構(gòu)的師生學(xué)者及業(yè)內(nèi)研究人員共計(jì)六百余人相聚云端，通過(guò)學(xué)術(shù)交流，匯聚智慧之光，與時(shí)俱進(jìn)，蛻故孳新，共同推動(dòng)“雙碳”時(shí)代下運(yùn)籌學(xué)與人工智能的發(fā)展，為“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)貢獻(xiàn)了智庫(kù)力量。

暮歲與朝年并往，收獲與碩果長(zhǎng)存，在對(duì)下一年殷切的期待中，北京運(yùn)籌學(xué)會(huì)常務(wù)副理事長(zhǎng)、北京理工大學(xué)教授張強(qiáng)宣布年會(huì)圓滿結(jié)束。