2018年6月1日，由清华大学现代管理研究中心主办的第九届运营管理前沿国际研讨会（Mostly OM 2018）在清华大学经济管理学院召开。清华大学现代管理研究中心主任、清华经管学院联想讲席教授、管理科学与工程系系主任陈剑，清华经管学院杰出访问教授、美国哥伦比亚大学Piyasombatkul家族基金讲席教授姚大卫，以及清华经管学院特聘教授、美国康奈尔大学Leon C. Welch讲席教授戴建岗担任本次研讨会的联席主席。
大会主席【左起：清华经管学院特聘教授、美国康奈尔大学Leon C. Welch讲席教授戴建岗，清华大学现代管理研究中心主任、清华经管学院管理科学与工程系系主任、联想讲席教授陈剑，清华经管学院杰出访问教授、美国哥伦比亚大学Piyasombatkul家族基金工业工程和运筹学讲席教授姚大卫】
本次会议邀请了来自麻省理工学院、哥伦比亚大学、斯坦福大学、普林斯顿大学、新加坡国立大学、密歇根大学等世界一流大学的12位国际知名学者进行学术报告，同时还邀请到来自普渡大学、杜克大学、伊利诺伊大学、香港大学、香港中文大学等知名学府的十余位嘉宾学者。报告人和特邀嘉宾中，既有运营管理领域资深顶尖学者，如管理学国际顶级学术期刊Management Science现任主编、麻省理工学院大卫·辛奇-利维（David Simchi-Levi）教授，国际生产与运作管理学会POMS现任主席、普渡大学乔治·山思库玛（J.George Shanthikumar）教授等，也有知名学术新星，如普林斯顿大学王梦迪（Mengdi Wang）教授、斯坦福大学约纳坦·古尔（Yonatan Gur）教授、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校高飞（Fei Gao）教授等。在为期两天的会议中，12位报告人围绕电子商务、供应链管理、收益管理、在线拍卖、社会学习等相关领域话题，分享了运营管理研究领域最新的问题思考和研究成果。
收益管理理论是易逝品优化管理的重要理论方法，近年来该领域有着新的发展和进步。麻省理工学院大卫·辛奇-利维（David Simchi-Levi）基于医疗资源调度、在线广告、航空收益管理等实际应用背景，提出企业面对异质消费者顺序到达的产品在线分配问题，以最大化竞争比率为目标，设计并证明了求解算法的性质。普林斯顿大学的王梦迪（Mengdi Wang）教授针对马氏决策近似最优解需要大样本的缺陷，提出通过概率判断状态的相似性，进而达到状态压缩的增强学习方法，最后通过纽约出租乘客出行模式识别的例子进行了说明。科罗拉多大学的张丹（Dan Zhang）教授则对存在折扣的无限期马尔科夫决策问题，基于仿射变换和分解方法，提出了有限期线性近似方法。
报告嘉宾【左起：麻省理工学院大卫·辛奇-利维（David Simchi-Levi）教授、普林斯顿大学王梦迪（Mengdi Wang）教授，科罗拉多大学博尔得分校张丹（Dan Zhang）教授】
电子商务和信息技术的快速发展，极大的改变了传统的产品销售和竞价拍卖模式。哥伦比亚大学的圣地亚哥·巴尔塞罗（Santiago Balseiro）教授针对在线广告拍卖问题，指出传统的拍卖机制无法有效的调动竞价参与人的热情，通过采用鞅效用，他提出了能够增加广告商收益的动态拍卖机制。同样研究在线广告拍卖问题，斯坦福大学的约纳坦·古尔（Yonatan Gur）教授考虑了存在预算约束时竞价者间的不完全信息竞争，基于后悔值效用，他提出了一种自适应竞价策略并证明了该策略的渐进最优性。不确定性在现实世界普遍存在，也是运营管理的研究热点之一。针对参数不确定的动态定价问题，哥伦比亚大学的阿萨夫·泽维（Assaf Zeevi）教授同样基于后悔值效用，介绍了不同情况下最小二乘迭代学习方法所估计参数的收敛性，同时介绍了参数学习方法在不同领域的发展趋势。
报告嘉宾【左起：哥伦比亚大学圣地亚哥·巴尔塞罗（Santiago Balseiro）教授，斯坦福大学约纳坦 ·古尔（Yonatan Gur）教授，哥伦比亚大学阿萨夫·泽维（Assaf Zeevi）教授】
需求是企业运营管理的关键要素之一，电商平台的出现极大的提高了商品需求，但同时需求也越来越受到在线评论等信息的影响，这也是本次研讨会的热点。意大利LUISS大学的马克罗·斯卡尔西尼（Macro Scarsini）教授首先通过亚马逊图书销售、推特广告宣传、社交媒体竞选、Airbnb房间定价等例子说明社会学习在互联时代的普遍性。基于信息级联和贝叶斯更新等理论，Marco教授提出了顾客基于在线评论信息的贝叶斯学习模型。通过采用朴素估计准则和近似处理方法，Marco教授证明了顾客选择概率函数的收敛性并分析了影响顾客学习速度的因素，最后介绍了网络平台如何基于顾客学习进行优化控制。多伦多大学的胡明（Ming Hu）教授则关注歌曲、游戏应用和玩具等产品销售中出现的长尾和轰动现象，通过引入关于销售量的网络效应因素，构建了考虑两种现象的统一理论模型，通过分析产品销售过程的三阶段博弈过程，说明了在网络效应强度参数如何造成产品多样化（长尾现象）和销售集中（轰动现象），并介绍了相应的销售策略。而对于新产品的需求预测问题，新加坡国立大学的王彤（Tong wang）教授通过数据驱动方法定义了产品相似度，基于相似产品进行新产品需求预测，解决了噪声数据和数据缺失等问题。
报告嘉宾【左起：意大利LUISS大学马克罗·斯卡尔西尼（Macro Scarsini）教授，多伦多大学胡明（Ming Hu）教授，新加坡国立大学王彤（Tong Wang教授）】
随机建模与优化是运营管理领域重要的研究工具，也是本次研讨会报告的重要内容之一。佐治亚理工学院的谢瑶（Yao Xie）教授针对推荐系统介绍了两种鲁棒推荐方法。第一种方法基于新收集到的序贯样本，根据推荐系统的表现自适应地进行优化。第二种方法考虑了非平稳情形，如用户需求的变化，通过将这一问题看作经典的多臂老虎机（MAB）问题，并考虑断点的检测问题，谢瑶教授提出了新的M-UCB算法并证明了算法的近似最优性。医疗服务运作管理是当前学术研究热点之一，哥伦比亚大学的董静（Jing Dong）教授关注住院单元的患者流动问题，指出患者对于床位的服务时间的需求具有非平稳性，考虑到出院决策具有周期性以及延迟出院的特点，董静教授建立了住院患者的随机排队模型，并分析了排队系统的稳定性和相应的指标。在供应链管理领域，库存控制是企业运营中管理供给的核心，在理论研究的问题和方法上也在不断取得新的进展。密歇根大学的时聪教授针对存在订货提前期的缺货惩罚库存系统，考虑了需求信息的右删失特性，基于最小化累积期望后悔值目标，提出了非参数学习算法。
报告嘉宾【左起：佐治亚理工学院谢瑶（Yao Xie）教授，哥伦比亚大学董静（Jing Dong）教授，密歇根大学时聪（Cong Shi）教授】
合影
自2010年首次成功举办至今，Mostly OM运营管理前沿国际研讨会得到了国内外学者的广泛认可，已成为国内运营管理学者与国际一流学者进行合作交流的重要平台。本次会议有来自全球100多所高校的400余人参加，会议影响力和知名度与日俱增。
