2018年10月15日至17日，红宝石最新线路手机版物流与管理科学系邀请香港城市大学商学院副教授、红宝石最新线路手机版客座教授李彦志老师，进行了学术讲座与交流活动。李彦志博士，于清华大学获得学士学位，并于香港科技大学获得博士学位。他的研究兴趣主要集中在：（1）用商业分析和优化方法解决商业实践中涌现的具有挑战性的问题，并为之制定可行的解决方案和系统；（2）诸如定价与存货管理、渠道管理和供应链金融等运营管理与市场营销/金融学的交叉研究。在诸多国际商学顶级和权威期有研究成果发表，主持多项香港政府资助研究项目，并曾获得香港城市大学学院杰出研究奖和杰出博士生导师奖等奖项。
讲座共分为3个部分，第一部分是《基于排名选择模型的线上商品分类计划研究》的讲座，由李老师主讲，内容围绕他与电商平台近期合作的一个项目展开，第二个和第三个是关于《运营与供应链管理研究：高水平论文写作与发表》，由物流管理与科学系老师与李彦志老师关于论文写作进行相关交流。讲座由物流与管理科学系主任刘仁军副教授主持。
15日上午10:00-11:30，李老师首先向大家讲述了一些顶级期刊如《Management Science》等近年来受到大数据冲击所做出的一些部门的调整。接着，围绕讲座主题，指出传统运营管理研究中往往使用现有的需求模型，这些模型往往假设需求或者需求的分布是已知的。但是现实生活中，这些需求信息可能是未知的。然而，在大数据背景下，我们可以利用不充分数据或样本数据来制定最优化或部分最优化决策模型。然后，讲座围绕着商品分类排序决策问题逐步展开。研究分为了2个模块，一个是排名分析，另外一个是排名的改进。第一个模块中分析了现有排名的表现，建立了一个类似于“多臂老虎机”问题的理论模型，在第二个模块中考虑了一个基于类属模型的排名问题的线上版本，即基于收集到的需求信息构造新的排名，计算出消费者偏好，进行持续改进，在该模块中建立最优化模型，依托该问题的子问题进行求解。在数据仿真中，发现随着迭代次数的增加，消费者的总遗憾值函数是个凹函数，说明平均遗憾值在递减，排名的表现更好，该模型对于改进线上商品分类有显著效果。在讲座过程中李老师针对大家的问题进行了具体的回答，在讲座的最后指出了该项研究的难点在于算法实践部分，并且强调研究的动机或背景对开展研究的重要性。
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16日上午9:30-11:30，物流与管理科学系邹碧攀与徐浩轩老师分享了自己正在进行的研究，并与李彦志老师进行了深入交流。邹碧攀老师近期的研究内容关于智能仓储和调度，研究了在多种智能配件机器人的运行方案以及仓库路线设计方案下，表现性能之间的差异，并通过模型仿真的方式，找出最优的机器人运行以及仓库设计方案。徐浩轩老师的研究内容是基于顾客的一些表现电商平台所进行的预发货策略，采用了网络图的方式清晰呈现出研究模型，旨在找出最优化的预发货策略和仓储方案。李彦志老师指出这2项研究都很贴合实际问题，同时给出了一些参考意见和投稿方案，并希望两位老师用更多的实际数据来证明研究结论的可行性与正确性。
17日上午9:30-12:00，物流与管理科学系余昇、李海和曹丽莉老师分享自己正在进行的研究，并与李彦志老师进行了深入探讨。余昇老师指出在考虑决策信息不确定情况下，根据不同方式可以分为静态优化和动态优化，自己的下一步研究计划将基于经典的雪橇问题和出租车调度问题等进行展开。李海老师近期的研究内容和灰色市场相关，
根据不同的商品获取途径以及市场参与者，建立了多个模型，并对这些模型进行理论分析。曹丽莉老师近期研究的内容是关于现有文献的一项实证研究，通过对现有文献中关于GVC（global value chain）的研究，旨在找出这个方向的当前研究热点与已有成果，为之后该方向的研究者提供参考。李彦志老师指出理论模型中可以加入消费群体分类等参数，如考虑风险回避型和风险偏好型消费者的表现差异，关于现有文献的实证研究方面如何做更好的数据挖掘和分析工作提出了建议，并且对于如何更好的开展合作研究等方面的问题分享了自己的经验和方法。
在3场学术讲座与交流中，本系老师们得到了有效的指导，参与的学生了解到当前的研究热点和趋势等。至此，本次系列学术讲座圆满结束。
