3044am永利集团第九届“学实”博士生学术论坛于2024年12月11日顺利召开。本次论坛涉及管科、金融、自动化、机器学习等领域，通过学生报告与专家点评结合、现场提问互动等方式充分交流融合多学科的研究与创新思路，碰撞出学术火花。本次“学实”博士生学术论坛由3044am永利集团博士生党支部主办，分论坛一由王正礼准聘副教授主持，分论坛二由博士生党支部书记李敏教授主持，3044am永利集团方立兵副教授、孙大鑫副研究员、吴钰炜副研究员和朱骁涵副研究员作为评委嘉宾应邀出席。
参与本次论坛的15位报告人对自己的学术内容进行了详细的陈述，主要围绕研究背景和意义、研究现状和贡献、模型构建和实验分析总结等方面展开汇报。
在分论坛一，博士生曹家硕汇报了“Extracting decision trees for interpretable decision-making in autonomous driving”，通过将深度强化学习模型与各种决策树方法相结合，探索了在自动驾驶背景下构建高性能和可解释的模型框架。博士生刘金梅分享了研究工作“Continual offline reinforcement learning via diffusion-based dual generative replay”，研究了持续的离线强化学习，为了促进前向迁移，减轻灾难性遗忘，提出了一个双生成重放框架，通过并发重放生成的伪数据来保留先前的知识。博士生王丽丽汇报了研究工作“Joint decision-making for divisional seru scheduling and worker assignment considering process sequence constraints”，研究了分割式seru生产调度与工人分配联合决策问题，综合考虑了工人技能组合差异、工人技能水平差异、工序顺序约束等因素，构建了以最小化系统最大完工时间为目标的非线性整数规划模型。博士生杨栋齐汇报了“A new hybrid credit scoring ensemble model with feature enhancement and soft voting weight optimization”，研究了消费金融贷款业务中客户分层分类、数据不平衡和堆叠集成模型软投票权重优化问题，提出了一种多阶段集成学习模型。博士生张乔君分享了“Return service strategies of retail platforms with consumer endowment effect”，考虑了由一个零售平台和一个具有批发价格合同的制造商组成的供应链结构，建立了一个Stackelberg博弈模型。博士生张霄雨分享了研究工作“Model recommendation method based on deep semantic representation learning”，提出了一种基于深度语义表示学习的模型推荐方法——STNeuMF，通过从文本描述和代码中提取语义特征，预测候选模型在给定数据集上的性能，从而推荐性能更优的模型。博士生赵锦锦汇报了“Strategic analysis of distribution mode and add-on pricing in a platform supply chain with consumer mental accounting bias”，研究了消费者心理账户偏差对制造商分销模式（转售vs代理）和平台定价策略（增值vs捆绑）的影响。博士生朱兆全分享了“Enhancing reinforcement learning exploration with the secretary problem”，基于最优停止理论中的秘书问题，提出了一种新的探索策略。
在分论坛二，博士生卞月青汇报了“Returns management in a supply chain considering freight insurance and consumer disappointment aversion”，研究了在以退货为中心的供应链中，由于产品价值的不确定性而产生的消费者失望厌恶在形成关键运营决策中的作用。博士生崔阳分享了“考虑设施使用冲突的电动公交运行与充电联合调度研究”，通过对公交进出站时间进行调整，建立了电动公交运行时刻表与充电计划的联合优化模型，在规避充电冲突、保证连续充电的前提下最小化了充电成本。博士生全禹亭汇报了研究工作“Extended warranty strategy with consumers’ cumulative utility and anticipated regret”，研究了最优延保策略和服务定价，考虑了两种广泛采用的策略，即维修类延保（RMW）/换新类延保（FRW），并通过建模消费者累积效用来表征它们之间的差异。博士生吴晔雨分享了“Are partial privatization a socially responsible reform: Evidence from the employee welfare in mixed-ownership firms”，从员工规模和员工薪酬两个角度考察了民营资本增持对国有企业社会福利的影响。博士生杨璇分享了研究工作“Three-way decision based on aggregated multi-scale single-valued neutrosophic information”，提出了一种基于聚合多尺度单值中智信息的三支决策方法。博士生章超汇报了“标记受限下的多模态机器学习方法及医疗应用”，提出了部分标记下的半监督多模态分类方法，以及无标记下的无监督多模态聚类方法，并在真实医疗数据上进行了验证。博士生张鑫磊汇报了研究工作“Role-based human-machine collaboration task allocation strategy in multi-agent environment”，提出了一种创新的人机协作视角：基于角色协作的分配策略，引入人智能体、机智能体以及两者进一步组合形成的人机协作智能体进行任务分配优化。
在专家们仔细听取了每位同学的报告后，他们给出了既具建设性又中肯的评价和指导建议。参会的师生们围绕报告的主题展开了积极的讨论与交流。通过这样的思想交锋，不仅深化了对各自研究领域的理解，还激发了跨学科合作与创新的诸多新想法。
会议最后，评委嘉宾根据汇报情况对博士生的学术报告进行匿名评审，评选出本届论坛的优秀报告者——2021级博士吴晔雨和2023级博士刘金梅。至此，第九届“学实”博士生学术论坛圆满落下帷幕。
文字：崔阳
图片：吴晔雨 杨栋齐
审核：陈志云 李敏 王正礼
