报告题目：从共享网络到共享经济：资源匹配与随机模型

报告时间：2017年5月17日15:30

报告地点：数学与统计学院310室

报告人：李泉林 教授

报告简介：

目前，物联网、大数据与云计算等信息技术的快速发展推动了企业组织、市场营销与资源利用等方面的巨大变革。手机、便捷电脑、互联网与电子商务等通用设备与基础设施为众多群众提供了寻求目标、发现资源与执行任务的一种新型可视化平台。近年来，共享资源网络（例如市区交通中Uber, Lyft, Grab, Didi等）不断涌现，并逐步形成现代社会发展中全球化的新型经济模式与生活模式。通过当今的信息技术，快速便捷地实现了大型复杂网络中的多类所需资源的匹配与组合。在复杂网络中，从实际拓扑空间完成资源的双边匹配、资源的多边匹配，以及资源演进过程的多次重新分解与重新复合，这就推动了一类极为重要的图形上随机匹配模型研究，也将形成一系列新的随机过程理论，包括流逼近、扩散逼近、粒子系统与非线性动力系统等等。

我们将从一些实际的角度展示如何从共享网络到共享经济，信息技术是主导，而随机模型是研究热点。这些实际系统包括：（a）Uber, Lyft, Grab, Didi等中的共享单车（自行车、电动轿车）；（b）人体器官的匹配移植；（c）市场中供需双方匹配交易；（d）制造中的组装系统；（f）金融中的投资选择；等等。我们建立图形上随机过程与匹配网络，从系统性能、成本控制、收益管理以及优化决策等方面，讨论了其中的一些基本理论问题，同时也分析了未来的发展趋势与一些重要研究课题。

专家简介：

李泉林，博士，教授、博士生导师。1998年在中国科学院应用数学研究所获得博士学位；1999年7月到2003年12月为中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员；2003年12月到2009年10月为清华大学工业工程系副教授；2009年10月到现在为燕山大学经济管理学院教授、博士生导师。

从1999年9月以来，李泉林先后在加拿大Winnipeg大学、加拿大Carleton大学、香港大学、香港科技大学、香港中文大学、西班牙Complutense University of Madrid与澳门大学等国外院校从事于随机模型、排队网络、计算机网络、网络安全、网络资源管理、网络熵决策、超市模型、RFID技术与应用、物联网、大数据、云计算、数据中心网络、智慧能源网络、医疗服务系统、供应链管理等方面的合作研究工作。

在理论研究方面，李泉林在国际上提出了随机模型的RG-分解方法，系统地发展了随机模型RG-分解的主要基础理论；利用RG-分解方法解决了一些重要的随机系统（例如排队网络、计算机网络、网络安全、供应链管理、物联网、云计算）的性能评价、系统决策和风险管理等方面的关键计算问题，提供了大型复杂随机模型的有效计算方法并开发了对应的数值计算与分析平台，其研究成果2010年由Springer出版英文专著《Constructive Computation in Stochastic Models with Applications: RG-Factorizations》。

近五年来，李泉林在大型网络及其资源管理领域开展了系统性的研究工作并取得了关键性的理论进展，包括非线性马氏过程、亚稳定性、多稳定域与跨域转换、黑洞效应与资源耗损、白洞资源涌现等等。他系统地研究了超市模型、负载调配模型、资源共享系统、网络熵决策、网络博弈以及大型服务系统的机制设计等重要理论问题。此外，李泉林目前也在开展量子信息网络、量子概率理论、量子马氏过程以及量子随机游动的研究工作。

李泉林已经在一流的国际学术刊物上发表了50余篇SCI学术论文，其中SCI索引500余次、他人SCI索引400余次，他20余次担任排队论、随机模型与应用概率等领域重要国际学术会议的学术委员会主席与委员。他已经获得了2004年教育部新世纪优秀人才、2005年教育部提名国家科学技术奖（自然科学）一等奖、2007年北京市科学技术（自然科学）二等奖、2008年北京市精品课、2013年河北省高等学校科技领军人才、2014年河北省科学技术（自然科学）二等奖、2015年国际INFORMS优秀论文奖。他已经主持并负责了20余项国家973计划、国家863计划、国家自然科学基金、国家自然科学重点基金和国内外大型企业的合作项目。