管理科学与工程系学术讲座系列2024年第10讲

来源：管理科学与工程系

主  题: 排队分析: 机器学习、因果排队理论与SiMLQ的基于数据的仿真

主讲人：Opher Baron（多伦多大学罗特曼管理学院教授）

协调人：陈曼璐

时  间：2024年9月18日 (周三) 上午10:00

地  点：明德商学楼1008室

语  言：英文

讲座摘要：

本讲座将介绍如何运用现代工具和数据科学技术来优化排队系统的管理分析。排队现象在现代经济中无处不在，如顾客等待服务、库存等待处理或运输以及计算任务等待资源等。本次讲座将基于几篇论文讨论排队分析的最新进展。

我们将从描述性、预测性、比较性以及规定性分析四个维度定义管理分析。讲座将简要讨论基于G/G/1模型的机器学习解决方案及其扩展到G(t)/G/1模型。最后，我们聚焦基于因果排队模型。

考虑到并非所有组织都能拥有专门的排队理论专家，但大多数企业都有训练有素的数据科学家，我们提出了一种数据驱动的方法，让数据科学家能够在不了解系统具体细节的情况下创建有效的仿真模型。这种方法在比较分析中尤其有用，特别是在分析具有加速处理能力的GI/M/1模型的预期等待时间时。通过使用数据科学家的技术，我们能够在样本量适中的情况下优化排队变量，并通过机器学习估计排队系统中的因果结构，使用G-计算法推导出反事实干预措施的推断结果。研究表明，即使不具备排队理论背景的数据科学家，其分析结果的准确性也可与排队理论专家相媲美。这意味着在实际应用中，即便排队理论专家无法提供封闭形式的结果，数据科学家依然能够提供有效的解决方案。

讲座的最后部分将介绍SiMLQ软件。SiMLQ是一款利用机器学习技术实现排队过程可视化、模拟与优化的工具。它能够自动从常见的信息系统中收集的事件日志数据构建数据驱动的仿真模型，帮助用户改进流程资源管理，提高工作效率，降低运营成本，并更好地管理风险。

主讲人简介：

Opher Baron是多伦多大学罗特曼管理学院的运营管理杰出教授。曾任以色列理工学院工业工程与管理学院客座副教授，上海财经大学信息管理与工程学院客座教授。他拥有麻省理工学院斯隆管理学院的运营管理博士学位，以色列理工学院的工业工程与管理硕士和学士学位。他的研究兴趣包括排队论、应用概率、服务运营、库存规划以及收入管理。他的研究成果发表在Operations Research，Management Science, Manufacturing & Service Operations Management, Production and Operations Management, INFORMS Journal on Computing等顶级期刊上，并获得了多个奖项和资助，包括2017年上海市千人计划学者及2023年罗特曼学院杰出学术贡献奖。他目前担任多个期刊的编辑委员会成员，包括Manufacturing & Service Operations Management和Service Science。

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