近日，东北财经大学现代供应链管理研究院朱桃增副教授的合作论文“The Analytics of Robust Satisficing: Predict, Optimize, Satisfice, then Fortify”被国际顶级期刊Operations Research正式接收发表，该论文合作者为新加坡国立大学Melvyn Sim教授，南洋理工大学汤勤深助理教授，复旦大学周明龙助理教授。
这项研究引入了一种新的规范分析方法，旨在应对分布不确定和参数估计不确定的情况，以寻找最佳决策。该方法基于一个包含不确定参数的收益函数，这些参数可以通过现有的辅助信息进行预测。然而，线性预测模型的准确性依赖于数据中回归系数估计的质量。为了在分布不确定的情况下达到预期的脆弱性水平，研究首先建立了一个基于残差的鲁棒满意度优化模型，利用回归残差构建经验分布，并以“预测-优化”目标作为参考设定目标。在应对估计不确定性时，研究进一步提出了一种增强估计的鲁棒满意度优化模型，该模型最大限度地减少估计不确定性的影响，同时确保在实现较易达成的保护目标时，解决方案的估计脆弱度低于既定目标水平。该研究建立的模型具备统计理论支持，适用于多种情境，包括鞍函数、两阶段线性优化问题以及决策相关预测。通过对真实数据的案例研究，包括葡萄酒投资组合问题和多产品定价问题，研究证明了该方法的有效性。数值分析结果显示，相较于传统的“预测-优化”方法，本研究的方法在获得更高的预期收益和降低风险方面表现更优，尤其是在数据有限的情况下。
朱桃增，中国科学技术大学管理学博士。曾在新加坡国立大学商学院进行联合培养，随后在新加坡国立大学从事博后研究。其主要研究领域包括鲁棒优化、排队论、医疗管理等。此篇文章为他发表的第3篇国际顶级期刊文章。他的其他研究成果发表在Management Science、Manufacturing and Service Operations Management、International Journal of Production Research、Flexible Service and Manufacturing Journal等期刊。Operations Research期刊作为管理学UTD24期刊之一，在国际管理学界享有极高的学术声誉，2023-2024影响因子为3.924。
此项研究是以现代供应链管理研究院为署名单位发表的第16篇国际顶级杂志（UTD24）研究成果。研究院始终坚持高质量科研成果创新，目前已经实现了平均每人发表一篇UTD24期刊文章，平均每人获批一项国家自然科学基金项目的瞩目成绩。未来，研究院将继续加强高水平科研交流平台建设，有组织推动科研工作高质量发展，以更高的国际化视野来服务我校工商管理一级学科和“双一流”建设，持续提升我校在该领域内的国际学术、政策建言和社会服务等方面的影响力。
