2017年3月13日管理工程系张玉利副教授在主楼418做了题为“Distributionally Robust Optimization and Parametric Search Algorithms”的学术报告，管理与经济学院院长魏一鸣教授等10多位教师及多名博士生参加了报告会。

　　张玉利副教授首先简单介绍处理不确定性环境下优化决策问题的随机优化方法、基于不确定性集的鲁棒优化方法及随机鲁棒优化方法的发展现状和研究动态。然后，以库存管理中经典的Lot-Sizing问题为例，介绍了两阶段的随机鲁棒优化模型，分析了内层优化问题对应的最短路径结构，给出了等价的混合整数二阶锥规划模型。该模型可以显示的刻画不确定性需求的均值、方差和协方差对系统总费用的影响，同时还表明对不确定性需求概率分布函数的估计越精确方差风险项对系统总费用的影响就越小。张玉利副教授进一步介绍了其提出的Parametric Search（参数搜索）算法。从高效参数搜索策略、针对子问题的多项式时间算法、加速的子问题求解机制和算法计算复杂度等方面对该方法进行了详细介绍。最后，在Lot-Sizing问题、非线性最短路问题和生产调度问题上，与现有算法的计算对比实验表明该方法可以将现有算法计算效率提升几个数量级。

  魏一鸣院长等教师就报告内容与张玉利副教授展开了讨论，并就优化决策方向的的研究和发展提出了要求与希望，鼓励有经验的教师们瞄准高水平的国际竞赛，提高管理与经济学院的品牌和特色。