洪流教授

　　洪流教授从保险公司的个性化报价讲起，指出动态定价是指公司在给产品定价时，会基于顾客过去的偏好以及变化的成本来报价，通过合理定价来实现公司利润的最大化。假设不考虑成本是动态的，则该动态定价就可以转换成一个经典的k-臂赌博机问题。洪流教授最新的研究基于动态的成本提出了一种称为Upper-confidence-bound的定价算法。在成本是连续随机变量的情形下，该算法可以让公司的损失函数可以实现O((logT)^2)的收敛速度；如果成本是离散的，该算法可以使公司的损失函数小于一个固定的常数。这一研究对于公司的动态定价有重要的指导意义。

　　随后，洪流教授与师生积极互动，回答了大家提出的多个学术问题。本次讲座给师生留下深刻印象，并获得大家的一致好评。

背景介绍：

　　洪流（L. Jeff Hong），香港城市大学商学院经济金融系和管理科学系教授。1999年毕业于清华大学，获工业工程及控制工程双学士学位，2001年毕业于University of Cincinnati，获应用数学硕士学位，2004年毕业于Northwestern University，获管理学博士学位。主要研究方向：随机优化、随机仿真、金融工程与风险管理、医疗管理等。在国际一流期刊上发表论文三十余篇，包括Operations Research 8篇，Management Science 2篇。现任Operations Research、ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation和Naval Research Logistics等期刊的副主编。