学科发展青年论坛
2026年第3期，总第3期
报告题目：智能系统仿真与优化
主讲人：张公伯，北京航空航天大学准聘副教授
报告时间：2026年9月10日（星期四）下午14点30分
报告地点：新主楼A1128
报告摘要：
复杂系统的智能决策面临随机性强、性能评估成本高与决策空间庞大等挑战，需要在有限的仿真、计算和实验资源下兼顾决策质量与求解效率。针对这些问题，研究基于风险度量的优化方法与仿真资源分配方法，通过分位数优化支持风险敏感决策，通过自适应采样提升方案选择的准确性与样本效率，并建立相应的统计与收敛性保证。 将仿真优化与确定性优化相结合，为自动引导车调度与路径规划、医疗资源配置等系统运行决策提供支持。在此基础上，将仿真资源分配思想融入神经网络引导的蒙特卡洛树搜索，从有限方案的统计选择拓展至多阶段决策的序贯搜索，提高搜索效率与决策质量。 面向混合整数规划求解、符号回归与稀有事件概率估计，结合学习引导、优化界信息与概率结构，分别改进分支决策、表达式搜索与采样分布，探索兼顾计算效率与理论保证的学习增强方法。面向液滴移动自动化实验，将规划调度方法引入实验过程，拓展运筹优化在自动化科学实验中的应用。进一步围绕大模型训练与推理中的探索预算分配、序贯规划及多智能体协同，探索人工智能与运筹优化的双向融合，以学习增强优化求解，以优化改进学习与推理，为智能制造、系统风险评估与科学智能等领域的交叉研究提供方法支撑。
报告人简介：
张公伯，北京航空航天大学经济管理学院准聘副教授。本科毕业于东北大学数学系，从北京大学光华管理学院获博士学位，在北京大学从事过博士后工作。主要研究方向包括人工智能、仿真建模与优化、智能制造、健康医疗、风险管理等，主持了国自然青C、博士后特别资助和面上资助基金等，在IJOC、MOR、IEEE TAC等高质量期刊上发表学术论文，曾获IJOC Meritorious Paper Award、北京运筹学会青年优秀论文奖等。
