协会监事会主席单位南京大学工程管理学院联合江苏省运筹学会邀请香港科技大学姜嘉硕助理教授作学术报告

5月15日，协会监事会主席单位南京大学工程管理学院联合江苏省运筹学会邀请香港科技大学姜嘉硕助理教授作学术报告。此次报告主题为 “An LP-Based Approach for Bilinear Saddle Point Problem with Instance-dependent Guarantee and Noisy Feedback”。

本文研究了在带有噪声反馈的两人零和矩阵博弈中，获得纳什均衡（NE）估计所需的样本复杂度。具体而言，我们提出了一种新算法，通过反复求解线性规划（LP）来获得NE估计，其偏差上界为ϵ，对于一般的m1×m2博弈矩阵，样本复杂度为O(1/ϵ)。据我们所知，这是针对带噪声反馈、可能具有非唯一均衡的一般维度矩阵博弈中，寻找偏差为ϵ的NE估计的第一个依赖于具体实例的样本复杂度界。该算法借鉴了在线资源分配领域的最新进展，分两个阶段运行：(1)识别NE的支撑集；(2)计算限定在该支撑集上的唯一NE。这两个阶段都依赖于对从带噪声样本中得到的LP解的精细分析。

姜嘉硕助理教授

姜嘉硕教授于2023年1月加入香港科技大学工业工程与决策分析学系，担任助理教授。他于2022年获得纽约大学斯特恩商学院运营管理博士学位，2017年获得北京大学数学学士学位。他的研究领域涵盖机器学习、优化与运营管理的交叉方向，重点聚焦在线决策问题。