2024年8月10日下午，应学院邀请，香港理工大学潘凯副教授在学院403报告厅作了题为Optimized Dimensionality Reduction for Moment-based Distributionally Robust Optimization (分布鲁棒优化中最优化降维方法)的学术报告。本次报告会为皇冠hg8868老版本2024年海外系列讲座第21期，由李纪柳教授主持，学院部分青年教师与学生参加。

报告会期间，潘凯介绍了基于矩的分布鲁棒优化（DRO）框架，通过统计信息与传统优化方法的结合来对最坏情况的分布做出决策。尽管DRO问题可以转化为半定制编程（SDP）问题，但高维SDP计算仍面临挑战。为此，潘凯提出了一种创新的优化维度还原方法（ODR）。与现有方法不同，ODR通过缩减随机参数的维度，显著简化了问题，同时保持了解决方案的鲁棒性。最后，潘凯向师生们展示了ODR方法在新闻供应商问题中的优势，表明其在计算时间和解决方案质量上均优于现有方法。

分享结束，李纪柳对本次报告会进行了总结。潘凯耐心地回答了在场师生的提问，现场气氛活跃，参会师生以热烈的掌声对潘凯的分享表示感谢，报告会圆满结束。

 【撰稿/胡雅鹏   审核/邵婧、张爽】

报告人简介：

潘凯现为香港理工大学商学院副教授及运营管理理硕士课程主任。同时担任INFORMS计算协会的秘书/财务主管。研究领域包括随机优化、离散优化、鲁棒优化、数据驱动化、动态规划及其在能源市场、智慧城市、供应链、共享出行和交通中的应用。曾在亚马逊（华盛顿州西雅图）担任供应链优化研究科学家，在通用电气电网解决方案公司（华盛顿州雷德蒙德）担任电力市场运营电力系统工程师。他的研究发表在Operations Research, Manufacturing and Service Operations Management, INFORMS Journal on Computing, Production and Operations Management, IISE Transactions, European Journal of Operational Research, IEEE Transactions on Power Systems, Transportation Research Part B等杂志，也是2017年IISE Pritsker博士论文奖的第一名获得者。