讲座题目：大规模择优问题的并行算法
主讲嘉宾：洪流教授，复旦大学管理学院、大数据学院
讲座时间：2019年11月26日上午10:00-11:30
讲座地点：中国科学院大学中关村教学楼S104
内容摘要：择优问题是随机仿真和应用统计学中的重要问题，其目标是设计算法，在给定的统计置信度保证下，从多个选项中挑选出均值最大的一个。近年来，越来越多的研究尝试利用并行计算平台解决大规模择优问题（通常包括上万、甚至上百万个选项）。在本项研究中，我们证明了大规模择优问题样本增速的理论下界，指出文献中现有算法都无法达到该下界，提出了基于淘汰赛制的新的算法框架，证明该框架可以达到样本增速的理论下界。我们进一步在谷歌云上利用不同的并行计算框架实现了我们的算法。数值结果显示我们的算法不仅可以达到样本增速的理论下界，而且实际工作效果强于文献中的其它并行算法。
嘉宾简介：洪流教授本科毕业于清华大学，博士毕业于美国西北大学。现工作于复旦大学管理学院和大数据学院，任复旦大学特聘教授和管理学院弘毅讲席教授。在加入复旦之前，洪教授曾任教于香港科技大学和香港城市大学。他的研究领域包括随机仿真、随机优化、金融工程和金融风险管理、商业数据分析等。他目前还担任《Operations Research》的领域主编、《Management Science》和《ACM Transactions on Modeling and Simulation》的副主编、INFORMS仿真分会副主席／当选主席、中国运筹学会理事、中国运筹学会金融工程和金融风险管理分会副理事长等。洪教授曾获得国内外多项学术荣誉，包括中国运筹学会科学技术奖――运筹研究奖、INFORMS仿真分会Outstanding Simulation Publication Award、工业工程师学会Operations Best Paper Award等。
