2017年3月13日管理工程系張玉利副教授在主樓418做了題為“Distributionally Robust Optimization and Parametric Search Algorithms”的學術報告，管理與經濟學院院長魏一鳴教授等10多位教師及多名博士生參加了報告會。
張玉利副教授首先簡單介紹處理不確定性環境下優化決策問題的隨機優化方法、基于不確定性集的魯棒優化方法及隨機魯棒優化方法的發展現狀和研究動態。然后，以庫存管理中經典的Lot-Sizing問題為例，介紹了兩階段的隨機魯棒優化模型，分析了內層優化問題對應的最短路徑結構，給出了等價的混合整數二階錐規劃模型。該模型可以顯示的刻畫不確定性需求的均值、方差和協方差對系統總費用的影響，同時還表明對不確定性需求概率分布函數的估計越精確方差風險項對系統總費用的影響就越小。張玉利副教授進一步介紹了其提出的Parametric Search（參數搜索）算法。從高效參數搜索策略、針對子問題的多項式時間算法、加速的子問題求解機制和算法計算復雜度等方面對該方法進行了詳細介紹。最后，在Lot-Sizing問題、非線性最短路問題和生產調度問題上，與現有算法的計算對比實驗表明該方法可以將現有算法計算效率提升幾個數量級。
魏一鳴院長等教師就報告內容與張玉利副教授展開了討論，并就優化決策方向的的研究和發展提出了要求與希望，鼓勵有經驗的教師們瞄準高水平的國際競賽，提高管理與經濟學院的品牌和特色。
