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张晓炜副教授作学术报告

4月7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张晓炜副教授开展了一场学术报告。此次报告主题为 “Optimizing Service Operations via LLM-Powered Multi-Agent Simulation”。

本文构建一套大语言模型驱动的多智能体仿真（LLM-MAS）框架，用于服务系统设计研究，填补了传统完全理性智能体模型与现实场景中存在行为偏差决策之间的研究空白。研究将系统设计问题建模为含决策依赖不确定性的随机优化问题：把策略决策嵌入提示词中，以此塑造仿真结果的分布规律。研究通过提取大语言模型提示词与输出序列中的有效状态信息，证明该类不确定性可表征为受控马尔可夫链。由于嵌入提示词的决策无法通过反向传播求解梯度，本文开发零阶随机逼近方法，实现目标函数梯度估计。考虑到大语言模型调用成本高昂，本文提出轨内学习算法：依托单条轨迹完成马尔可夫链仿真，并采用双时间尺度同步更新决策参数，省去迭代更新时全轨迹重复仿真的步骤；同时引入偏差与方差削减技术，进一步优化算法性能。本文选取可持续供应链管理、创新竞赛设计两大场景开展应用验证。数值仿真结果揭示了行为动态下提升系统效能的管理思路，可为现有服务运营优化方法提供补充与支撑。

张晓炜，香港科技大学副教授，兼任工业工程与决策分析系、经济学系教职，同时担任金融科技理学硕士项目学术主任。先后于南开大学取得数学学士学位，于斯坦福大学取得金融数学硕士学位、管理科学与工程博士学位。主要研究方向为人工智能仿真、随机优化与强化学习的方法论创新，及其在服务运营管理、数字经济、金融科技领域的应用。现任《管理科学》《运筹学》《海军后勤研究》《排队论系统》等多本领域顶级期刊副主编。