报告题目：Simulation Optimization in the New Era of AI
报 告 人： 彭一杰 北京大学
报告时间：2024年4月3日(周三) 16:00-17:30
报告地点：中国科学院大学中关村校区教学楼S406
腾讯会议：355-206-300
内容摘要
We review simulation optimization methods and discuss how these methods underpin modern artificial intelligence (AI) techniques. In particular, we focus on three areas: stochastic gradient estimation, which plays a central role in training neural networks for deep learning and reinforcement learning; simulation sample allocation, which can be used as the node selection policy in Monte Carlo tree search; and variance reduction, which can accelerate training procedures in AI.
主讲人简介
北京大学光华管理学院副教授，博士生导师。北京大学人工智能研究院、国家健康医疗大数据研究院兼职研究员。本科毕业于武汉大学数学与统计学院，从复旦大学管理学院获博士学位。在美国马里兰大学和乔治梅森大学分别从事过博士后与助理教授工作。主要研究方向包括仿真建模与优化、金融工程与风险管理、人工智能、健康医疗等。主持优秀青年科学基金、原创探索计划、杰出青年科学基金等。在Operations Research, INFORMS Journal on Computing和IEEE Transactions on Automatic Control等高质量期刊上发表学术论文，曾获INFORMS Outstanding Simulation Publication Award、教育部第九届高等学校科学研究优秀成果二等奖。目前担任Asia-Pacific Journal of Operational Research, Journal of Systems Science and Information副主编、《系统管理学报》领域主编，全国工业统计学教学研究会金融科技与大数据分会副理事长、北京运筹学会副秘书长、管理科学与工程协会理事。
