主题：Ranking and Selection: Parallel Implementation, VRT Combination, and Adaptive Sampling

主讲人：上海交通大学 罗俊副教授

主持人：大数据研究院 徐亮教授

时间：2021年5月13日（星期四）14:00-15:00

直播平台及会议ID：腾讯会议 会议ID：512 201 348

主办单位：大数据研究院 科研处

主讲人简介：

罗俊，上海交通大学安泰经济与管理学院副教授（长聘），博士生导师。2013年毕业于香港科技大学，获得工业工程与物流管理博士学位；2009年毕业于南京大学数学系，获得统计学学士学位。主要研究方向包括随机建模、仿真优化、统计学习，以及它们在服务运营管理、健康医疗管理和金融风险管理等方面的应用。主持多项科研基金项目，包括国家自然科学基金委重点项目，国家优秀青年科学基金项目，国家青年科学基金项目，上海市教委“晨光计划”项目等。在《Operations Research》，《INFORMS Journal on Computing》和《Naval Research Logistics》等国际期刊上发表10余篇学术论文。曾获得中国教育部第八届高等学校科学研究优秀成果奖(人文社会科学)二等奖，中国运筹学会随机服务与运作管理(SSOM)分会首届“优秀青年学者奖”，上海交通大学首届“教书育人奖”（三等奖）等荣誉奖励。目前担任中国运筹学会随机服务与运作管理分会、金融工程与金融风险管理分会，中国管理现代化研究会管理与决策科学专业委员会，中国优选法统筹法与经济数学研究会高等教育管理分会等常务理事。

内容提要：

In the past several decades, many ranking-and-selection (R&S) procedures have been proposed in order to select the best system design with the largest (or smallest) mean performance measure from a finite number of alternatives. In this talk, we will briefly discuss about three recent developments on R&S. First, with the rapid growth of computing technology, parallel computing are ubiquitous and accessible for ordinary users. How to implement existing fully sequential procedures in parallel to solve large-scale problems is an important topic. Second, various variance reduction techniques (VRTs) have been developed to fast the simulation process. How to combine VRTs into R&S procedure designs to improve the efficiency is another interesting question. Third, as samples are sequentially generated in computers, it is attractive to dynamically determine which alternative to be simulated next in order to achieve high efficiency. Then, how to design procedures with adaptive sampling rules is also worth exploring.

排序和选择问题旨在有限种设计方案中选择具有最佳期望指标表现的方案。本讲座将探讨该问题研究的三个进展。第一是并行计算，第二是方差缩减技术，第三是动态采样。