嘉宾简介：

肖辉，西南财经大学教授、博导，教育部重大人才工程特聘教授、青年学者，金融安全与行为大数据—教育部哲学社会科学实验室执行主任。主要研究可靠性管理、仿真优化、大数据管理等，在Automatica、IEEE TAC、IISE Transactions等期刊上发表论文60余篇，获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖(人文社会科学)一等奖、系统科学与系统工程青年科技奖等荣誉，主持国家自然科学基金青年、面上、重点项目共4项。

讲座简介：

考虑随机约束的仿真优化问题长期以来备受关注。现有研究假定在给定约束阈值条件下，至少存在一个满足所有约束的可行方案。在实际问题中，可行方案可能并不存在，因此需调整约束阈值以确定最优可行方案。本研究致力于在动态阈值条件下，开发高效的仿真抽样算法，从有限备选方案中选出最优的可行方案。基于大偏差理论，本文推导出PFS的速率函数并建立渐近最优分配条件，实现最小化错误选择最优可行方案的概率。数值算例与案例研究验证了所提出的仿真资源分配算法的优越表现。