近日，管理学院教授傅陈翼与合作者的研究成果“Robust Optimization with Moment-Dispersion Ambiguity”在《Operations Research》期刊上在线刊登，傅陈翼为论文通讯作者（排序第二）。《Operations Research》是运筹学和管理学研究协会（Informs）期刊，为运筹学领域顶级期刊，是美国University of Texas at Dallas所选出的商学院最顶尖24种学术期刊（简称UTD24）之一。

该研究旨在对传统分布式鲁棒优化中基于矩信息的模糊集构建方法进行改进。通过定义离差特征函数，提出了一种矩-离差模糊集合（moment-dispersion ambiguity set）能够独立表征随机变量的矩信息、离差和支持集，并能够描述诸如次高斯以及非对称离差等复杂的分布属性。在此基础上，本文设计了一种构建与整合模糊集合的流程，展示了其在建模中的灵活性，并通过引入了独立倾向超参数，用以构建多元随机变量的联合模糊集合。此外，当成本函数为仿射和凸分段仿射时，本文开发了一种针对熵风险测度的易于计算的保守近似方法，可适应不同的风险容忍水平。实验表明，相较于基于矩信息的模糊集合，矩-离差模糊集合能在数据有限的场景下做出更具鲁棒性的决策；同时，与Wasserstein模糊集合相比，其决策结果也更不保守。

作者简介

傅陈翼，西北工业大学管理学院管理科学与工程系教授，博士生导师。研究兴趣包括鲁棒优化、城市交通运营优化等。目前累计以一作和通讯作者发表学术论文10篇，其中在运筹优化领域顶级期刊Operations Research（UTD24）发表1篇，交通运筹领域顶级期刊Transportation Research Part B上发表6篇，运筹优化领域高水平期刊European Journal of Operational Research发表论文2篇。曾获计算交通科学国际研讨会最佳论文奖、优秀博士论文奖；目前主持国家自然科学基金青年项目一项、中央高校基本科研业务项目（社科）一项。

(撰稿/傅陈翼 审核/贾明）