2024年6月6日上午，北京交通大学经济管理学院第50期新时代物流沙龙在思源东楼611成功召开。本次沙龙邀请了清华大学的毛小介助理教授，主题为“数据驱动的决策算法与理论：先估计后优化与联合估计优化”。我院物流管理系李岳博士主持了本次沙龙。沙龙邀请了物流管理系主任周建勤教授、张菊亮教授、彭春副教授、杨叶飞副教授、雷达洲副教授等参与，同时邀请了企业管理系张明玉教授、国家经济安全研究院华国伟教授、信息管理系夏梅梅副教授、工程管理系双晴副教授、交通运输学院刘康琳副教授等多名师生参与。

报告中，毛小介老师介绍了contextual stochastic optimization优化决策问题两类常见的处理范式：先估计后优化和联合估计优化，并从算法和理论两个角度介绍这两类范式的一些研究成果。在报告的第一部分，毛老师介绍随机优化森林的联合估计优化算法，该算法通过直接优化决策问题来构建决策树，与传统的预测导向的决策树及随机森林算法形成了鲜明对比。在报告的第二部分，毛老师介绍在线性优化问题中发现的若干理论结果：尽管联合估计优化方法更加直接地处理决策问题，但是其决策悔恨值可能在一些情况下比更加简单的先估计后优化的方式收敛速度更慢。报告过程中讨论氛围热烈，毛老师回答了与会人员关于研究方法、研究结果的一系列问题。

毛小介，清华大学经管学院管理科学与工程系助理教授。2016年获武汉大学数理经济与数理金融学士学位，2021年获得美国康奈尔大学统计与数据科学博士学位。主要研究方向为因果推断、数据驱动的决策理论与方法。相关研究成果发表于Management Science、Operations Research、Journal of Machine Learning Research、NeurIPS、ICML、AISTATS、COLT等国际知名学术期刊和学术会议。现主持国家自然科学基金优秀青年科学基金项目和青年科学基金项目，参与国家自然科学基金重大项目和科技部科技创新2030-重大项目等。