2024年6月21日和22日，由中國科學院大學經濟與管理學院(以下簡稱國科大經管學院)主辦，中國管理現代化研究會風險管理專業委員會協辦的“第七屆倣真方法和應用研討會”在中國科學院大學中關村校區順利召開。

21日上午9：00，研討會開幕。國科大經管學院院長洪永淼致歡迎辭，深入介紹了學院的創立歷程和發展軌跡，著重強調了本次研討會主題“人工智慧時代下的倣真”的重要意義，展望了未來的發展方向和目標。

第一天，研討會迎來了一系列精彩的英文學術報告。上午的報告由國科大經管學院王曙明主持。來自美國喬治梅森大學的Chun-Hung Chen以“Stochastic Decision Making—— From Simulation to Digital Twin and From Learning to Thinking”為題，介紹了一種創新的倣真（數字孿生）和機器學習的整合，賦予其“思考”的能力，以高效識別最優決策，同時有效應對數據可用性、訓練限制和未來事件不可預測性相關的挑戰。這一報告對本次研討會主題做了非常好的詮釋和解讀。來自美國紐約哥倫比亞大學的Henry Lam線上上以“Pseudo-Bayesian Optimization”為題，基於貝葉斯優化框架，設計了經驗上更優越且具備收斂保證的優化演算法，應對高斯過程模型中的挑戰。來自荷蘭阿姆斯特丹自由大學的Bernd Heidergott以“Recent Trends in Simulation Analytics”為題，探討了倣真分析的幾項最新進展，重點關注其與廣泛接受的確定性機器學習範式的整合。

下午的第一組報告由國科大經管學院的張正軍主持。來自美國西北大學的Chang-Han Rhee以“Global Dynamics of SGDs in Deep Learning: Heavy-Tailed Large Deviations Perspective”為題，介紹了最近在重尾隨機過程的大偏差理論方面的發展，揭示了深度學習中的一個迷人現象：在訓練階段注入並隨後截斷重尾噪聲，SGD幾乎可以完全避免尖銳的極小值，從而在測試數據上實現更好的泛化性能。來自法國INRIA雷恩斯研究中心的Bruno Tuffin線上上以“On Confidence Intervals for Randomized Quasi-Monte Carlo Estimators”為題，探討了現有的中心極限定理，確保中心極限定理成立以及漸近有效置信區間的隨機化次數與準蒙特卡羅序列長度相對增長率的充分條件。

下午的第二組報告由香港城市大學的高思陽主持。來自香港科技大學的陳懿以“Can We Do Better Than Random Start? The Power of Data Outsourcing”為題，提出了基於倣真的演算法，可以高概率地找到好的初始點，從而提高優化演算法訓練模型的品質。來自中國東方航空技術應用研究與開發中心的郭睿以“Trade-offs between Plastic Packaging and Food Waste— Introducing the Household Simulation Model for Chicken Fillets”為題，將Household Simulation Model應用於雞胸肉，發現包裝尺寸創新有潛力將家庭雞肉廢物減少59%，突顯了包裝尺寸干預和可持續包裝的重要性。

第二天，研討會迎來了一系列精彩的中文學術報告。上午的報告由加拿大滑鐵盧大學的Ben Feng主持。國科大經管學院的張正軍以“The Pathway Towards Accurate Statistical Inferences Through Necessary and Sufficient Simulations”為題，提出了一種新的必要且充分估計方法，用於在各種統計研究中保持連續分佈假設。所提出的統計量是基於變換和模擬順序統計量之間相對誤差的。令人驚訝的是，相對誤差導致的收斂速度遠快於絕對誤差。北京大學北京國際數學研究中心的文再文以“Mathematical Formalization for Operations Research”為題，介紹了在數學優化方面的最新進展，以及使用大型語言模型將非正式證明轉化為其正式等價形式的Lean框架開發。清華大學工業工程系的趙磊以“Simulation and Optimization in Transportation and Logistics: A Dilettante Retrospect and a Humble Forethought”為題，介紹了在交通和物流中應用倣真和（基於倣真的）優化來解決序貫決策問題的一些研究經驗，以及關於在交通和物流中採用新興（生成式）人工智慧技術的初步想法。

在圓桌論壇上，張正軍、文再文、趙磊和復旦大學的洪流、胡建強就“人工智慧時代下的倣真”“倣真研究者的主要優勢與強項”“人工智慧時代下的新問題與新挑戰”和“對新時代下的倣真研究者，尤其是年輕學者的建議”幾個問題分享了自己的觀點和建議。

下午的第一組報告由哈爾濱工業大學的姜廣鑫主持。上海交通大學安泰經濟與管理學院的羅俊以“Simulation Optimization for Distribution Inventory Systems”為題，研究了配送庫存系統的聯合補貨問題,提出使用基於代理的上下文倣真優化框架。西北工業大學管理學院的周琛淏以“複雜系統倣真建模與運營優化”為題，以物流園區、港口、機場等多樣化複雜場景為例，介紹系統倣真與智慧演算法在複雜系統設計規劃、運營優化、災難響應等多個方面的具體應用。

下午的第二組報告由國科大經管學院的李海東主持。中國科學技術大學管理學院的王澹以“Large-Scale Inventory Optimization: A Recurrent Neural Networks–Inspired Simulation Approach”為題，通過結合迴圈神經網路（RNN）的高效計算工具和生産網路的結構資訊，提出了一種受RNN啟發的倣真方法，該方法可能比現有的倣真方法快數千倍，並能夠在合理的時間內解決大規模庫存優化問題。南方科技大學商學院的王松昊以“Simulation Optimization with Non-stationary Streaming Input Data”為題，使用馬爾可夫切換模型來估計非平穩輸入分佈，並設計了一種基於元模型的方法來解決後續的優化問題。

本次研討會作為一次學術交流平臺，在大家的共同交流和學習的過程中圓滿結束。

（圖文/國科大經濟管理學院微信公眾號）