卓越人工智能运营研究中心

随着人工智能的变革性影响不断重塑各个学科，运营研究（OR）领域处于独特的位置，可以充分利用这些进展。通过将复杂的优化技术与人工智能方法相结合，我们的中心旨在探索运营研究如何在不同领域中增强决策过程。高级人工智能模型的兴起为研究开辟了新的途径，特别是在资源分配、风险管理及复杂系统分析等领域。我们的重点是开发创新的运营研究框架，利用人工智能的能力来应对现实世界的挑战，从而形成一个独特的身份，补充计算机科学和统计学中的现有研究。

研究方向

我们的中心专注于运营研究与人工智能的交叉领域，营造一个鼓励探索优化和决策新方法的研究环境。关键研究领域包括但不限于：

AI驱动的优化模型：开发将人工智能技术与非凸优化相结合的算法，以解决在机器学习和工程中普遍存在的高维、NP难问题。利用稳健的优化框架确保解决方案在数据变化和对抗条件下（如供应链中断或金融市场冲击）依然具有弹性。
随机决策过程和动态规划：通过AI驱动的动态规划和强化学习增强不确定条件下的多阶段决策，应用于自主系统、医疗治疗计划和能源网络管理等领域。
基于仿真的优化：结合AI与随机仿真创建数字孪生，用于预测性情景分析，实现实时调整城市移动系统和灾难响应物流。
动态资源配置：应用收入管理策略，如由AI支持的动态定价和需求预测，以最大化航空、酒店和电子商务领域的效率。整合仿真优化技术，实现医疗保健和人道主义援助中的实时资源分配。
金融工程：设计用于投资组合优化、衍生品定价和市场波动下的风险评估的AI-OR模型，使用稳健的随机控制和蒙特卡罗仿真。
运营管理：通过AI增强的仿真和稳健优化来优化生产计划、劳动力分配和库存系统，减少制造和零售部门的浪费。
博弈论和多智能体系统：使用AI分析金融市场或去中心化能源网络中的竞争与合作互动，推导均衡和激励相容机制。
可持续性与社会影响：利用非凸优化和仿真设计低碳供应链和循环经济模型，以应对气候变化和资源稀缺问题。
人工智能决策中的伦理与治理：研究信用评分和医疗保健获取中的算法公平性，确保AI-OR系统遵循透明和公平原则。

社会影响

该中心的研究将在理论创新与实际应用之间架起桥梁，从两个维度产生社会价值：

理论贡献：
o    推进非凸和稳健优化算法，以解决以前难以处理的问题，扩展运营研究的数学前沿。
o    建立人工智能驱动决策的伦理框架，确保影响边缘化社区的系统的问责性。
o    开创整合随机性和多智能体交互的动态规划方法，丰富决策理论文献。
实际应用：
o    医疗保健：通过仿真优化优化医院资源分配，减少患者等待时间，并在危机期间改善应急响应。
o    金融：通过稳健的风险管理模型稳定市场，保护投资者和机构免受系统性冲击。
o    可持续性：通过AI-OR驱动的循环供应链减少工业碳足迹，支持全球气候目标。
o    公平性：部署公平的收入管理系统，增强服务的可访问性，如在服务不足地区提供共享出行和教育服务。
o    灾害韧性：利用数字孪生模拟并减轻洪水或大流行病的影响，保护脆弱人群。