光華講壇——社會名流與企業家論壇第6574期

主題:Integration of Machine Learning and Simulation-based Thinking for Stochastic Decision Making （機器學習與仿真思維融合以賦能隨機決策）

主講人:喬治梅森大學 Chun-Hung Chen

主持人:管理科學與工程學院 肖輝

時間：6月17日 13:55-16:55

地點：通博樓205

主辦單位：管理科學與工程學院 科研處

主講人簡介:

Chun-Hung Chen教授畢業于美國哈佛大學，現任喬治梅森大學系統工程與運籌學系教授、IEEE Fellow。陳教授長期從事仿真領域的相關研究工作并做出突出貢獻，先后出版學術專著2本，其中包括暢銷書Stochastic Simulation Optimization: An Optimal Computing Budget Allocation，并曾擔任多個國際SCI期刊編輯或編委，如: IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, IISE Transactions, Asia-Pacific Journal of Operational Research以及 Journal of Simulation Modeling Practice and Theory等。

內容簡介:

機器學習（ML）因其能夠基于數據識別模式并進行預測被廣泛應用于諸多領域。然而，其有效性依賴于數據的可用性和質量以及訓練的充分性，這限制了其應對罕見突發事件的能力。遷移學習通過利用預訓練模型快速適應新任務，并以較少的數據和計算資源實現這一目標。盡管如此，它的表現仍然根本上取決于所用數據質量。計算機仿真（包括數字孿生）能夠在數據稀缺或事件尚未發生的情況下提供解決方案。然而，仿真可能會非常耗費計算資源，特別是在尋找最優決策時。本次演講將介紹一種以ML與仿真為基礎的有效系統決策方法。該方法能夠增強決策能力，融合ML與仿真兩者的優點，有效識別最優決策，克服與數據可用性、訓練限制和未來事件不可預測性相關的挑戰，為復雜系統實現高質量決策提供有效的方法與手段。