报告题目：基于双渠道库存模型的动态零售渠道与补货策略：何时关闭间接渠道？

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：岳晓航（美国威斯康星大学米尔沃基分校）

报告时间：2026年6月16日 15:30-18:30

报告地点：经管学院A0306室

报告摘要：我们构建了一个动态双渠道库存模型，在该模型中，卖方可在计划期内关闭间接渠道一次，并纳入了反映顾客跨渠道转换的潜在溢出效应。通过将卖方的问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），我们刻画了最优的订单履行、补货及渠道关闭决策。特别地，我们证明了最优库存策略要么遵循基础库存策略，要么遵循双指数基础库存策略。我们还推导出间接渠道关闭最优时机的库存依赖规则：当溢出效应不存在或较强时，最优时机遵循反向阈值策略；当溢出效应处于中等水平时，时机决策变得更加复杂。此外，我们提出了一种启发式方法以提高计算效率，并给出了该方法能够产生最优联合决策的充分条件。

报告人简介：

岳晓航，美国威斯康星大学米尔沃基分校(The University of Wisconsin- Milwaukee)教授，其主要从事供应链与物流管理、生产与市场管理和工业制造系统管理的研究工作。目前已在 Operations Research、Information System Research、Production and Operations Management、Naval Research Logistics、Decision Sciences、IIE Transactions、European Journal of Operational Research、Omega、International Journal of Production Economics、Journal of Business Research等国际期刊上发表论文。

报告题目：Stochastic Modeling and Testing for Network Robustness and Reliability with Cybersecurity Applications

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：Hon Keung Tony Ng（Bentley University）

报告时间：2026年6月15日 14:00-16:30

报告地点：经管学院702室

报告摘要：Modern cyber infrastructures, such as the Internet, electronic payment systems, and peer-to-peer platforms, can be represented as complex networks whose functionality degrades as nodes fail or are removed. We introduce a modified Wiener process to model the stochastic evolution of a network-level robustness metric under adversarial attacks or random malfunctions. Building on this model, we develop three hypothesis-testing procedures to compare the risk and resilience of two networks. The proposed methodologies can be applied to any topological measures of network robustness or risk. Practical data analysis for the peer-to-peer file-sharing networks and the Enron email network are presented to illustrate the proposed model and methods. Monte Carlo simulations are used to evaluate the performance of the proposed methodologies and practical recommendations are provided.

报告人简介：

Hon Keung Tony Ng is a Professor with the Department of Mathematical Sciences, Bentley University, Waltham, MA, USA. He received a Ph.D. degree in mathematics from McMaster University, Hamilton, ON, Canada, in 2002. He is the co-editor of Communications in Statistics – Simulation and Computation, an associate editor of American Journal of Mathematical and Management Sciences, IEEE Transactions on Reliability, Naval Research Logistics, Sequential Analysis, and Statistics & Probability Letters, and serves on the editorial board of International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering and Statistical Methods & Applications. His research interests include reliability, censoring methodology, degradation modeling, ordered data analysis, non-parametric methods, and statistical inference. He has published over 200 research papers in peer-reviewed journals. He is the co-author of the books Precedence-Type Tests and Applications (Wiley, 2006), Fiber Bundles: Statistical Models and Applications (Springer, 2023), and Statistical Degradation Data Analysis: Semiparametric and Nonparametric Stochastic Process Approaches (Springer, 2026). Professor Ng is an elected senior member of IEEE (2008), an elected member of the International Statistical Institute (2008), an elected fellow of the American Statistical Association (2016), and a senior member of the American Society for Quality (2025).

报告题目：项目组合网络协同关系:内涵解析与建模方法

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：白礼彪（长安大学）

报告时间：2026年6月16日 10:00-12:00

报告地点：经管学院A0306室

报告摘要：项目组合网络中的协同关系决定了多项目并行管理的整体效益与风险水平，但其类型多样、动态交互、难以直接量化，缺乏系统解析与建模支撑，极易引发资源错配、风险失控及战略偏离。本报告系统阐释了项目组合网络中资源、信息、技术、知识、功能等协同关系的内涵与分类，并将项目组合系统建模为以项目/要素为节点、协同关系为边的复杂网络。重点介绍BP神经网络、系统动力学、贝叶斯网络和复杂网络四类典型方法如何用于测度协同效益、动态配置共享资源、量化风险演化与跨层传导。研究表明，通过解构协同关系并融合动态仿真与网络分析，可有效识别关键节点、防控级联失效，并实现组合效益的最大化。报告进一步提出未来应融合深度学习与动态网络建模，以提升项目组合协同管理的精准性与自适应能力，为复杂环境下的项目组合决策提供理论依据与实践工具。

报告人简介：

白礼彪，教授，博导，长安大学经济与管理学院副院长，中国优选法统筹法与经济数学研究会项目管理研究委员会副秘书长；西安市国际合作基地主任、长安大学复杂工程管理研究中心主任，陕西省哲学社科重点研究基地副主任。长期从事工程项目管理、项目计划与控制、项目组合管理和项目群优化等领域研究，主持国家自然科学基金项目、教育部人文社会科学研究项目、陕西省社会科学基金重大项目等省部级以上项目30余项，出版专著3部，教材2部；以第一作者/通讯作者身份在IEEE TEM、TFSC、JORS、ANOR、CAIE、EAAI、Cities、《中国管理科学》《中国公路学报》等FMS-A/T1等国内外主流学术期刊上发表论文70余篇；获陕西省科学技术进步二等奖、陕西省哲学社会科学优秀成果二等奖等省部级以上奖项10余项；入选陕西省三秦英才特支计划青年拔尖人才、陕西省青年科技新星，陕西高校青年杰出人才等支持计划；研究报告被中办、国办、教育部、陕西省委等采用/批示。

报告题目：理解AI智能搜索与推荐规则，科学使用GEO赋能业绩提升

报告所属学科：工商管理

报告人：封川（结伴学（北京）教育科技有限公司）

报告时间：2026年6月16日 15:00-19:00

报告地点：经管学院706室

报告摘要：通过为AI系统搭建规整完备的品牌知识图谱，规范实体、关系、属性三元组信息录入，以此适应AI的认知判断与应答输出逻辑，让AI在检索问答、智能推荐中优先呈现企业相关内容，赋能品牌抢占AI流量阵地，最终助力企业达成品牌曝光与营销业绩稳步增长。

报告人简介：

结伴学（北京）教育科技有限公司联合创始人，前端开发出身，曾任职阿里巴巴，200+站点开发经验，从平台规则制定者视角理解流量分发机制。全网第一个批量词生文SEO智能体、全网第一个AI搜索词挖词工具、全网第一个GEO实操培训课程、全网第一个AI知识图谱可见性与舆情可信性分析工具、全网第一个面向AI的企业知识图谱构建平台开发者。