课程题目：在线选品与库存优化
课程简介：本次报告中，我们会分享一项最近的研究成果。研究采用数据驱动方法对于零售行业中经典的收益管理和库存管理问题进行了联合优化。具体内容如下：我们研究了一个在线联合选品-库存优化问题，在此问题中，我们假设每位顾客的选择行为遵循多项式逻辑（MNL）选择模型，且各个产品的吸引力参数事先未知。零售商需要进行定期的选品和库存决策，以便在最大化长期预期总利润的同时，从实际需求中动态学习吸引参数。我们提出了一个新颖的算法，该算法可以有效地平衡在线选品和库存决策中的探索与利用。我们为算法建立了一个遗憾上界和在线联合选品-库存优化问题的一个下界，表明我们的算法实现了接近最优的遗憾表现。
课程时间：2025年4月16日（周三）晚上 7:00-9:00
观看方式：腾讯会议+B站直播，直播信息将在录取学员微信群告知
梁湧，清华大学经济管理学院管理科学与工程系副教授，于2005年获得清华大学学士学位，2008年获得普渡大学硕士学位，2013获得加州大学伯克利分校工业工程及运筹学博士学位。13-14曾任职于Google公司负责数据中心优化。目前研究兴趣包括数据驱动的供应链与运营管理决策优化；能源与数据中心等新供应链；动态机制设计等。在Operations Research, Manufacturing & Service Operations Management等国际学术期刊发表多篇论文。主持了国自科青基、面上等基金，并与企业合作进行了一些学术成果的落地。
