2021年11月19日学术报告——王然

报告题目：A distribution uncertainty model and its robust optimization approach

报告人：王然副教授  南京航空航天大学

时  间：2021年11月19日（周五）15：30

地  点：计算机学科楼338

主办单位：bd手机版官网登录ios 、半岛app应用 、半岛电子官网

报告人简介：王然，博士，南京航空航天大学计算机科学与技术学院副教授。2011年7月毕业于哈尔滨工业大学电子信息工程专业，获学士学位；2016年4月毕业于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院，获博士学位。2011年获新加坡“南洋工程博士奖”，2017年入选江苏省“双创博士”。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金青年项目、中国计算机学会-腾讯犀牛鸟基金、中国博士后特助、科技部外专等10余项国家/省部级科研项目，主持国家电网、宝武钢铁、中国电信等知名企业的多项产学研项目，参与科技部重点研发项目2项；在IEEE TVT、IEEE TMC、IEEE TWC等领域知名国际期刊，以及IEEE GLOBECOM、IEEE ICC等国际会议中发表论文50 余篇，谷歌学术引用1000余次；第一作者在Springer上出版英文专著1部，出版江苏省十二五规划教材1部（清华大学出版社）；第一完成人申请发明专利10项（已授权3项）。所指导的本科生获南航bd手机版官网登录ios 优秀毕业论文，赴新加坡南洋理工大学全奖直博；所指导的硕士生获国家奖学金，校优秀毕业生等荣誉，研究方向包括智能网络与计算、能源互联网、机器学习、最优化理论等。

报告内容：In this talk, I will present our recent progress on how to handle decision-making optimization problems with uncertain variables. Normally, solving an optimization problem with random variables in constraints or objective function is cumbersome or even computational intractable. To better capture the fluctuant nature of random variables, we propose a flexible distribution uncertainty model. Specifically, we extract reference distributions as useful references and allow the actual distributions of the random variables to vary around their references. Such a model allows convenient handling of volatile variables as long as their profiles are not too intensely different from the predictions or empirical knowledge. We further develop chance-constraint approximation and robust optimization approaches based on the proposed uncertainty model to firstly transform and then solve the problem. The proposed method is a universal method that can be conveniently extended to handle many other decision-making optimization problems with uncertainties. We summarize the merit of the proposed framework and its applications in modeling and solving optimization problems under various scenarios in different networks (smart grid, wireless sensor networks, data centers).