2020年第六届管理科学青年学者研讨会于2020年1月2-3日在浙江杭州顺利召开。此次与会学者主要来自美国伊利诺伊大学香槟分校、加拿大麦吉尔大学、香港中文大学、新加坡国立大学、新加坡管理大学、香港中文大学（深圳）、清华大学、南京大学、东南大学、华南理工大学、同济大学、上海财经大学、上海交通大学、新葡的京集团3522vip、中国科学与技术大学、厦门大学、华中科技大学、武汉大学、海南大学等国内外知名高校。
来自香港中文大学的佟世璐副教授报告了通过在线平台向大型市场销售产品的垄断企业是否要采用消费信贷。该市场由资本充足的消费者和资本受限的消费者组成，其中资本受限的消费者必须用消费信贷进行购买。为了扩大需求，供应链中的卖方可以采用两种方式：consumer-bearing信贷、consumer-free信贷。在代理渠道中，制造商（作为卖方）有动机在低利率时采用consumer-free信贷、中利率时采用consumer-bearing信贷，而在高利率时则不采用消费信贷。当佣金率较低或资本受限的消费者所占比例较大时，制造商更有动力采用消费信贷。在转售渠道中，作为卖方的平台始终具有采用consumer-free信贷的动机；而且，当利率较低时，该平台也有动机选择consumer-bearing信贷。当卖方使用consumer-bearing信贷时，研究发现较高的利率会降低代理渠道的需求，但会增加转售渠道的需求。
来自新加坡管理大学的郑智超副教授从信息预测的角度对于重症监护室的拔管决策问题进行了研究。他指出，近年来，数据的可用性以及不断发展的机器学习技术使得准确预测变得可能，合理利用这些预测信息并将之运用到决策问题上能够有效地提升系统运行效率。在此基础上，他构建了一个多阶段有限期的马尔可夫决策模型，将准确的以及部分准确的预测信息运用到模型决策上。结果表明，准确的预测信息将带来决策效率的显著提升。他还将这一模型应用到了重症监护室的拔管决策上。研究表明，这一方法能够有效地降低拔管的可能性，提高患者的存活率。
新加坡国立大学商学院的助理教授胡震禹报告了在供应链中报价规模与报价响应时间对于包含提议者（如零售商）和响应者（如消费者）的Stackelberg博弈的影响。在博弈中提议者首先采取行动，在最后期限内向响应者提出报价，响应者在连续时间有限的时间范围内寻找替代商品的报价，必须在最后期限前对商品报价作出响应。我们发现，当替代报价市场对响应者有利时，提议者应提供有冲击性的价格。当替代报价市场对响应者不利时，提议者可以通过在更严酷的市场中以较小的规模发出具有冲击力的价格而获利。他进一步研究响应者对备选报价的到达率有私人了解时博弈的均衡情况。
浙大管院的张政研究员采用两阶段随机整数规划的方法建立了非马尔可夫性的疾病检测模型，并提出容易实施的预定义策略，基于疾病风险为病人量身定制疾病监测方案；并将该方法用于前列腺癌(PCa)的检测中，其中目标函数是疾病检测相关的累计收益最大，第一阶段的决策包括基于风险为不同病人分配不同的预定义策略和在每种策略下为病人选择合适的检测时期；最后，通过研究案例，发现该方法比目前在实践中广泛应用的其他方法有显著提升。
麦吉尔大学的祁炜副教授报告了城市范围内共享自动驾驶电动汽车的充电协调研究进展。他指出，随着共享经济、电动汽车、可再生能源、自动驾驶等新兴领域的蓬勃发展，城市交通和能源供给部门管理正在发生重大的范式转变，人们有必要关注像共享自动驾驶电动汽车的调度和充电这类由不同领域协同交叉产生的科学问题。祁教授的团队设计了“两步走”的研究方案：第一步关注现状，结合鲜有文献关注的用户自主还车时考虑充电和平台调控车辆充电两个现象，研究了保证城市区域内可用车辆供给的情况下充电桩选址规划和空闲车辆调度联合优化问题；第二步放眼未来，开发了一个动态网络表达具有充电弹性的太阳能充电桩供电恢复情景，并建立了一个具有“N-1”弹性约束的车队调度模型应对充电桩无法充电的干扰。为了使研究成果贴近现实，团队利用了圣地亚哥市和纽约市的多个数据来源进行模型参数校准，获得的结果表明：在集成交通和能源板块实现“智慧城市”的进程中，所提出的模型和算法具有巨大的应用前景。
云象区块链的创始人兼首席执行官黄步添以“区块链金融”为主题进行了精彩的报告，介绍了区块链金融的发展脉络并预测未来区块链向生态化发展的趋势。他表示，区块链在私募股权、数字存证、供应链金额、资产证券化等金融领域具有应用前景，区块链技术能够让一切变得透明可信，尤其在未来形成更多共识之后，有重塑商业体系的潜力。他还特别强调，区块链的落地应该以业务为导向，而不应盲目追赶潮流，应该结合具体的场景与业务流程，真正去解决实际问题。
在仿真文献中，从有限的备选方案集中选择最佳系统设计被称为排序与选择(R&S)。为了更有效地解决R&S问题，以前学者们设计了许多来自频域方法或贝叶斯方法的程序。通常，频率方法更强调统计保证的有效性，而贝叶斯方法更注重使用少量样本的高效性。来自上海交通大学的罗俊副教授在这次演讲中，简要回顾了当前文献中四个重要的程序，即KN程序、OBCA程序、知识梯度(KG)和包络程序。他还讨论他们团队最近的一项工作，主要目的是同时考虑有效性和效率，并设计一个具有自适应抽样规则的全顺序过程。最后通过大量的数值实验和与KN、OCBA和包络法的比较，证明了他们所提出方法的有效性和效率。
浙大管院陈发动研究员主要从事行为决策、决策神经科学、行为与实验经济学等领域的教学与科研工作。他提出，在历史研究中，显示偏好理论是微观经济学或决策科学的基础之一。该理论认为，衡量人类偏好的最佳方法是观察他们的选择。但是，在互联网时代，许多与决策相关的过程数据也可以被捕捉，比如鼠标的移动轨迹或是反应时长。这些过程数据也可以用于预测偏好。本次报告的文章是《Information Processing Speed Predicts Preferences》，他们通过实验证实了鼠标轨迹可以反映偏好的猜想。该文章研究了多属性动态决策过程（在自私和亲社会之间权衡）。他们记录了被试者在实验中做小独裁者游戏时的鼠标移动轨迹。结果表明，亲社会主体对他人报酬的处理速度快于对自己报酬的处理速度，自私主体则相反。应用样本外预测策略，文章发现，即使在存在时间压力和时间延迟的情况下，对自己和他人回报的相对处理速度也能预测受试者的偏好。
本届研讨会就当前管理科学领域研究的热点问题与当前社会经济发展的前沿问题进行学术交流研讨，重点探讨大数据在管理科学领域的应用实例，如供应链及消费信贷问题、疾病监测方案、共享自动驾驶电动汽车的充电协调、区块链技术应用场景等，为专家学者以及业界同行提供一个前沿高端学术交流平台。
部分与会嘉宾合影
