INFORMS 年会简介

美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）全称 Institute for Operations Research and the Management Sciences ，是全世界公认的运筹学（Operations Research）、管理科学（Management Science）和商业分析领域最具影响力的专业学会，也是运筹和分析专业人士汇集的最权威、最大的国际协会。

INFORMS年会是管理学领域国际顶级学术会议之一，由INFORMS举办，旨在汇聚全球优秀学者，共同研讨运筹学、管理科学、数据科学等领域的前沿理论成果和商业应用。2024年INFORMS年会于10月20日至23日在美国西雅图举行，超过6,000名全球学者围绕 “Smarter decisions for a better world”主题进行学术研讨。

来源：INFORMS 官网、百度百科

具体获奖介绍

约翰·冯·诺依曼理论奖
John von Neumann Theory Prize

约翰·冯·诺依曼理论奖（John von Neumann Theory Prize）自1975年起每年颁发一次，旨在表彰在运筹学和管理科学理论方面做出基础性和持续性贡献的学者或团队，是 INFORMS（美国运筹学和管理学研究协会）最高奖。历届获奖者还包括首位华人得主、数据科学学院特聘教授叶荫宇，以及数据科学学院特聘教授 Yurii Nesterov。戴建岗教授此次荣获约翰·冯·诺依曼理论奖，使他成为该奖项50年历史上仅有的两位大陆出生的学者之一，这一荣誉充分体现了他在学术领域的卓越成就和重要贡献。

Source: https://www.informs.org/

在本届 INFORMS 年会上，陈逸伦教授的论文 “Incentivizing Resource Pooling” 获 Junior Faculty Interest Group最佳论文一等奖；而他与学生作者 Akshit Kumar 的另一篇论文“Feature Based Dynamic Matching” 获 Revenue Management Community最佳学生论文一等奖。

上图：陈逸伦教授（右一）与学生作者合照
左下图：Junior Faculty Interest Group最佳论文一等奖证书
右下图：Revenue Management and Pricing Jeff McGill最佳学生论文一等奖证书

左图：高品教授（左）与博士生杨宗森（中）合影
右图：Service Science 最佳学生论文提名奖

Regulating Discriminatory Pricing in the Presence of Tacit Collusion

作者：

Zongsen Yang
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen

Xiao Lei
HKU Business School, The University of Hong Kong

Pin Gao
School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen

论文摘要：

Resource pooling improves system efficiency drastically in large stochastic systems, but its effective implementation in decentralized systems remains relatively underexplored. This paper studies how to incentivize resource pooling when agents are self-interested, and their states are private information. Our primary motivation is applications in the design of decentralized computing markets, among others. We study a standard multi-server queueing model in which each server is associated with an M/M/1 queue and aims to minimize its time-average job holding and processing costs. We design a simple token-based mechanism where servers can earn tokens by offering help and spend tokens to request help from other servers, all in their self-interest. The mechanism induces a complex game among servers. We employ the fluid mean-field equilibrium (FMFE) concept to analyze the system, combining mean-field approximation with fluid relaxation. This framework enables us to derive a closed-form characterization of servers' FMFE strategies. We show that these FMFE strategies approximate well the servers' rational behavior. We leverage this framework to optimize the design of the mechanism and present our main results: As the number of servers increases, the proposed mechanism incentivizes complete resource pooling---that is, the system dynamics and performance under our mechanism match those under centralized control. Finally, we show that our mechanism achieves the first-best performance even when helping others incurs higher job processing costs and remains nearly optimal in settings with heterogeneous servers.

教授简介

陈逸伦
助理教授
康奈尔大学博士

2018年 INFORMS 会议金融方向最佳学生论文竞赛入围者，曾获2019年 INFORMS 会议 Nicholson 学生论文竞赛一等奖，原康奈尔大学讲师，曾任哥伦比亚大学博士后

研究领域：

应用概率、序列决策、随机最优控制、最优止损与期权定价、老虎机、库存管理

个人简介：

陈逸伦教授现为香港中文大学（深圳）助理教授。陈教授于2014年获北京大学数学专业学士学位，其后前往美国佐治亚理工学院攻读运筹学，于2017年转学康奈尔大学并于2021年获得运筹学博士学位。陈教授现于美国康奈尔大学攻读运筹学博士学位。他主要研究方向包括应用概率、序列决策、随机最优控制、最优止损与期权定价、老虎机、库存管理等。他是2019 INFORMS Nicholson 最佳学生论文竞赛的获胜者。

戴建岗
康奈尔大学Leon C. Welch讲座教授
数据科学学院院长
斯坦福大学博士

国际数理统计学会会士、运筹学和管理科学协会会士，曾获 INFORMS 应用概率学会 Erlang 奖、The ACM SIGMETRICS 终身成就奖（迄今唯一华人获奖者），《运筹学数学》前主编

研究领域：

应用概率、流体模型、扩散模型、随机过程和强化学习、随机处理网络中的动态资源分配和优化及在半导体晶圆生产线、通信网络、数据中心、服务系统（客户呼叫中心、打车平台、航空公司、医院等）的应用

个人简介：

戴建岗教授现任美国康奈尔大学运筹学与信息工程学院 Leon C. Welch讲座教授、香港中文大学（深圳）数据科学学院院长。戴教授于2012年加入康奈尔大学，此前他于1990年加入乔治亚理工学院，并于2007年受聘为Edenfield讲座教授。他曾于2002年至2018年7月任职清华大学经济管理学院特聘教授组，2009至2011年任新加坡国立大学James Riley杰出访问教授。

戴教授曾获诸多荣誉，包括1994年美国国家科学基金会的青年科学家奖（Young Investigator Award，其前身是美国总统青年科学家奖）、1998年INFORMS应用概率学会Erlang奖、1997年和2017年两次荣获INFORMS应用概率学会的最佳论文奖。戴教授也是迄今为止唯一获得ACM SIGMETRICS成就奖（2018年）的华人。戴教授还曾于2012年至2019年长期担任运筹学顶尖杂志《运筹学数学》的主编。

Guillermo Gallego
校长学勤讲座教授
运筹学学科负责人
康奈尔大学博士

INFORMS会士、INFORMS MSOM杰出会士，HKIE会士，曾获INFORMS 2011收益管理与定价领域历史奖、2012实践奖、2016影响力奖，曾任哥伦比亚大学工业工程与运筹学系主任和香港科技大学工业工程与决策分析系主任、全球Top 2%顶尖科学家

研究领域：

动态定价、离散选择模型、品类优化、定价分析、动态规划

个人简介：

Guillermo Gallego现为港中大（深圳）校长学勤讲座教授、数据科学学院运筹学学科负责人，他曾任哥伦比亚大学刘氏家族冠名教授、香港科技大学嘉柏有限公司冠名工程学教授、国际运筹与管理协会会士（2012年）、制造与服务运营管理协会杰出会士（2013年）、中国香港工程师学会会士（2016年），也是被公认为现代动态定价先驱之一的国际学者。他曾获2011年INFORMS收益管理与定价领域历史奖、2012年INFORMS实践奖、2016年INFORMS影响力奖、2005年和2021年INFORMS收益管理与定价领域奖。此外，他是唯一一位同时获得《管理科学》和《运筹学》这两个领域顶级期刊的最佳论文奖的学者。Gallego 教授曾任哥伦比亚大学工业工程与运筹学系主任（2002-2008年）和香港科技大学工业工程与决策分析系主任（2016-2022年）。Gallego教授一直担任博士生导师，将学生们送往全球顶尖的机构，包括中国的复旦大学、香港中文大学（深圳）和上海财经大学；美国的斯坦福大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学和德克萨斯大学达拉斯分校；加拿大的多伦多大学和麦吉尔大学，以及英国的伦敦经济学院。

高品
助理教授
香港科技大学博士

曾在顶刊Management Science与Operations Research发表论文，曾任金融科技公司定量分析师

研究领域：

收益管理、推荐系统、算法设计、机制设计和社交媒体中的应用

个人简介：

高品教授现为港中大（深圳）助理教授。高教授于2021年获得香港科技大学的博士学位。在此之前，他在业界待了两年，并分别于2013年和2015年在武汉大学和香港科技大学获得物理学学士和硕士学位。高教授目前的研究兴趣包括收益管理、推荐系统、算法设计和机制设计。

Yurii Nesterov
教授（特聘）
苏联控制科学研究所博士

数学规划学会和美国工业与应用数学会丹齐克奖、INFORMS冯·诺依曼理论奖、SIAM杰出论文奖、欧洲科学院院士和美国国家科学院院士

研究领域：

非线性优化理论与方法、运筹学模型、优化在控制理论中的应用

个人简介：

Yurii Nesterov教授于1977至1992年间在莫斯科中央经济与数学研究所拥有研究职位。此后，在1993年到2023年期间，他在比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学中心担任教授。

他的研究兴趣涉及复杂性问题和解决各种优化问题的有效方法，主要成果获得在凸优化的不同领域：平滑问题的优化方法、多项式时间内点方法、结构优化的平滑技术、二阶方法的复杂性理论、大规模问题的优化方法、可实现张量方法。

叶荫宇
教授（特聘）
斯坦福大学博士

2006年INFORMS Farkas奖（首届获奖者）、2009年约翰·冯·诺依曼理论奖、2012年国际数学规划大会（ISMP）Tseng Lectureship奖（首届获奖者）、2014年美国应用数学学会（SIAM）优化奖

研究领域：

连续和离散优化、数据科学及应用、数字算法设计及分析、算法博弈及市场均衡、运筹及管理科学

个人简介：

叶荫宇教授现为香港中文大学（深圳）数据科学学院特聘教授，上海交通大学智能计算研究院特聘教授。此前叶教授为斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院李国鼎讲席教授。他的主要研究方向为大规模连续和离散优化，智能计算，数值算法设计及分析，算法博弈及市场均衡，运筹及管理科学等；他和其他科学家开创和深入发展了内点优化算法、锥规划模型、分布式鲁棒优化等重要领域，在线线性规划学习、强化学习和马可夫过程算法复杂度分析等重要问题上做出了基础性贡献，也因此获得2009年约翰 · 冯 · 诺伊曼理论奖，为此奖首位华人获奖者。