报告主题：求解含多阶段凸风险测度的多阶段随机规划的原始对偶-逐步对冲方法

时间：2025年12月19日13:00-13:45

地点：腾讯会议 会议号：350-8579-6257

报告人：俞昊东

报告内容简介：

多阶段随机规划主要研究不确定性条件下的多阶段决策问题。本文重点关注带有一般凸风险度量的多阶段随机规划的情景分解方法。我们首先讨论了多阶段风险测度的内涵及其性质。然后，我们提出了一种新的算法框架，该框架将逐步对冲算法和临近点-原始对偶算法整合在同一框架内。其中，逐步对冲技术的引入使得情景分解得以实现，原始-对偶框架则使得算法能够适用于带有范围广泛的风险度量的多阶段模型。算法可以在很温和条件下成立全局收敛性。同时，我们还证明了算法具有 O(1/k)收敛速度。最后，我们对一个实际的库存问题进行了数值实验，以展示方法的有效性和计算效率。

主讲人简介：

俞昊东，上海立信会计金融学院统计与数学学院教授。毕业于同济大学数学系，获理学博士学位。2015年澳大利亚科廷大学访问学者。中国运筹学会会员。研究方向包括：统计与随机优化、风险度量、变分不等式与互补问题等。在《中国科学》、《Comput. Optim. Appl》、《J. Appl. Math. Comput》等重要刊物上发表论文二十余篇。主持并完成国家自然科学基金青年项目一项。