2024年第十八届中国运筹学会智能计算分会年会暨数智决策与优化研讨会

为了推动智能计算理论与方法的发展，交流总结我国智能计算研究工作者的最新成果，由中国运筹学会智能计算分会主办，山东师范大学商学院承办的中国运筹学会智能计算分会第十八届年会暨数智决策与优化研讨会将于2024年4月26-29日在山东济南召开。

会议主题：

智能算法：遗传算法、进化算法、模拟退火、禁忌搜索、启发式算法、蚁群算法、粒子群算法、神经网络、BP算法等

人工智能：模式识别、数据挖掘、机器学习、图像处理、智能控制与自动化、智能加工系统、智能调度系统、智能交通系统、智能金融工程、智能信息检索、智能通讯工程等

不确定理论：不确定统计、不确定风险、不确定逻辑、不确定推理、不确定过程、不确定微分方程、 不确定规划

数智决策与优化：大数据管理、大数据技术、复杂网络、信息管理、舆情治理、数据智能、智能决策、商务智能、智慧管理、智慧交通、智慧医疗、智能财务、智慧旅游、优化技术与方法

大会主席： 刘凤鸣

程序委员会主席：肖丁丁 王奎虎

组织委员会主席：由雪梅 王晓东

秘书长：

戚建国张 艺

路振勇 孙 飒

秘书处：

陈玥彤 (17864180174) 王奎虎

孙英苹 郑文蓉

于 飞 卢子欣

以下内容为GPT视角对数智决策与优化相关领域的解读，仅供参考：

数智决策与优化研究现状

1. 数据驱动决策：随着大数据技术的快速发展，企业和组织可以收集和分析大量的数据。数据驱动决策强调使用这些数据来指导决策过程，从而提高决策的准确性和效率。例如，预测模型、机器学习算法等被广泛应用于销售预测、库存管理、风险控制等领域。
2. 人工智能与决策支持：人工智能（AI）技术，如深度学习、强化学习等，为决策过程提供了强大的支持。这些技术可以帮助决策者在复杂的环境中找到最优的决策策略，尤其是在涉及大量变量和不确定性的情况下。
3. 优化算法与模型：优化算法在数智决策中扮演着关键的角色。这些算法可以帮助决策者找到最佳的资源分配方案、生产计划、物流路径等。例如，线性规划、整数规划、动态规划等传统的优化方法，以及遗传算法、粒子群优化等启发式算法，都被广泛应用于各种实际问题中。
4. 不确定性量化与管理：在现实世界中，不确定性是普遍存在的。数智决策与优化领域的一个重要研究方向是如何量化和管理这些不确定性。例如，贝叶斯决策理论、鲁棒优化等方法可以帮助决策者在不确定性的环境下做出稳健的决策。
5. 数智决策系统的开发与应用：随着技术的发展，越来越多的数智决策系统被开发出来，并应用于各个领域。这些系统通常集成了数据分析、预测、优化等多种功能，可以为决策者提供一站式的解决方案。
6. 隐私保护与数据安全：在数智决策过程中，隐私保护和数据安全是一个重要的问题。研究人员正在探索如何在保护个人隐私的同时，有效地利用数据来支持决策过程。

数智决策与优化研究可以应用在哪些领域或行业

1. 互联网企业：随着互联网行业的快速发展，越来越多的互联网企业开始注重数据分析和智能决策。它们需要优秀的数学类人才来进行数据分析、算法优化和智能决策等方面的工作，以提高运营效率和市场竞争力。
2. 金融机构：金融机构需要进行大量的数据分析和决策，例如金融建模、风险控制、量化投资等。优化理论和智能决策在这些工作中起着重要的作用，可以帮助金融机构更好地理解市场趋势，制定投资策略，降低风险等。
3. 科研机构：科研机构需要大量的数学类人才来进行数学模型的建立和研究。优化理论和智能决策在数学建模中扮演着关键的角色，可以推动科研的进步和创新。
4. 市场营销领域：数据分析已经成为市场营销的重要工具。通过对市场和客户数据进行分析，企业可以更好地了解市场需求，制定更加精准的营销策略。数智决策与优化研究可以帮助企业更准确地预测市场趋势，优化产品设计和推广策略。
5. 医疗领域：通过对医疗数据进行分析，可以了解疾病的发生和传播规律、药物疗效评价等信息，从而提高医疗效率和质量。数智决策与优化研究可以帮助医疗机构制定更加科学的资源分配和疾病防控策略。
6. 制造业领域：通过对生产数据和设备运行数据进行分析，企业可以了解设备的使用情况和生产效率，从而实现生产流程的优化和生产成本的降低。数智决策与优化研究可以帮助制造业企业提高生产效率，降低成本，提升竞争力。

数智决策与优化研究领域有哪些知名机构或品牌

1. Google Brain：Google Brain是谷歌旗下的一个专注于机器学习和人工智能的研究机构。它在深度学习、强化学习等领域取得了许多重要成果，对数智决策与优化研究产生了深远影响。

2. DeepMind：DeepMind是一家由伦敦大学学院研究人员和企业家联合创办的人工智能公司，被谷歌收购后成为其旗下的一家子公司。DeepMind在强化学习、神经网络、自然语言处理等领域取得了显著成就，为数智决策与优化研究提供了强大的支持。

3. Microsoft Research：微软研究院是微软公司旗下的一个研究机构，致力于推动计算机科学和人工智能领域的发展。它在数据挖掘、机器学习、优化算法等方面进行了大量研究，为数智决策与优化研究做出了重要贡献。

4. MIT Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS)：麻省理工学院的信息与决策系统实验室是一个专注于决策科学、优化理论、机器学习等领域的研究机构。它培养了许多杰出的研究人员，为数智决策与优化研究提供了重要支持。

5. Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL)：斯坦福大学人工智能实验室是斯坦福大学的一个研究机构，专注于人工智能、机器学习、优化算法等领域的研究。它在数智决策与优化研究方面取得了重要成果，为相关领域的发展做出了贡献。