3月29日，珞珈经管创新论坛第88期在学院举行，来自清华大学经济管理学院的毛小介助理教授带来了题为“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”的学术讲座，学院许明辉、刘成、柯剑男、罗丽姿、李彬、石越、廖颖、杨永歌等老师及二十余名学生参与。

论坛伊始，许明辉老师向与会师生介绍了毛小介老师，并对他的到来表示热烈欢迎。随后，毛小介老师带来了数据驱动的决策算法与理论领域的分享。他介绍了一类称为contextual stochastic optimization (CSO)的优化决策问题，并详细阐述了处理这类问题的两类范式：先估计后优化和联合估计优化。毛小介老师通过算法和理论两个角度，分享了他在这一领域的研究成果，包括随机优化森林算法通过直接优化决策问题，实现了估计和优化的协同。最后，毛小介老师分享了在线性优化问题中的理论发现。尽管联合估计优化方法在处理决策问题时更为直接，但其决策悔恨值在某些情况下可能比先估计后优化的方式收敛速度更慢。这一发现揭示了估计和优化结合的复杂性，也为后续研究提供了新的方向。

论坛现场气氛热烈，与会师生就数据与时间的关联、优化模型的复杂性、随机森林算法悔恨值分析等方面提出问题，毛小介老师也一一进行回答，并提出自己的建议。

毛小介，清华大学经管学院管理科学与工程系，博士，国家级青年人才项目获得者。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。

（通讯员：兰欢欢、柯剑男、许明辉；审核：刘砚青）