戴建岗

院长
康奈尔大学Leon C. Welch讲座教授

教育背景

斯坦福大学博士
南京大学硕士
南京大学学士

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
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jimdai@cuhk.edu.cn
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。戴建岗教授是国际运筹学研究的引领学者,他培养的大多数博士研究生毕业后都在世界知名大学任教。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。他是迄今为止唯一获得过两次INFORMS最佳论文奖的学者。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。

学术著作

即将出版著作

J.G. Dai and M Gluzman, Queueing Network Controls via Deep Reinforcement Learning, https://arxiv.org/abs/2008.01644

 

已出版代表著作

1. Book: J. G. Dai and Michael J. Harrison, Processing Networks Fluid Models and Stability: https://spnbook.org/ (Order from Amazon: https://www.amazon.com/-/zh/dp/1108488897 )

2. J.G. Dai and Pengyi Shi, Inpatient Overflow: An Approximate Dynamic Programming Approach, Manufacturing & Service Operations Management, Vol. 21, No. 4, 2019.

3. A Braverman, J.G. Dai, X Liu, and L Ying, Empty-car routing in ridesharing system, Operations Research 67 (5), 1437-1452, 2019.

4. Anton Braverman, J.G. Dai and Jiekun Feng, Stein's method for steady-state diffusion approximations: an introduction through the Erlang-A and Erlang-C models, Stochastic Systems, 6, 301-366, 2016.

5. J.G. Dai and Wuqin Lin, Maximum Pressure Policies in Stochastic Processing Networks, Operations Research, Vol. 53, 197-218, 2005.

6. J.G. Dai and B Prabhakar, The throughput of data switches with and without speedup, Proceedings IEEE INFOCOM 2000. Conference on Computer Communications, 2000.

7. J.G. Dai, On positive Harris recurrence of multiclass queueing networks: a unified approach via fluid limit models, Annals of Applied Probability, 5, 49-77, 1995.

8. J.G. Dai and J. M. Harrison, Reflected Brownian motion in an orthant: numerical methods for steady-state analysis, Annals of Applied Probability, 2, 65-86, 1992.

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