2025年4月11日，墨尔本大学数学与统计学院张乐乐（Joyce Zhang）副教授应邀在东南大学统计与数据科学学院1521室作了题为"随机建模及其在现实决策中的应用"（Stochastic modelling and its applications to real-life decision making）的学术报告，吸引了来自统计与数据科学学院、交通学院、卓越工程师学院、能源与环境学院等多个院系的师生参与。
张乐乐教授是运筹学和优化领域的知名专家，拥有东南大学工程学士学位及墨尔本大学运筹学博士学位。她的研究领域包括数学建模与优化、运筹学、城市物流、交通流理论、蒙特卡洛模拟、调度理论及时间序列分析。她是澳大利亚研究理事会优化技术、集成方法和应用培训中心(OPTIMA)的首席研究员，多个澳大利亚研究理事会发现项目的首席研究员，以及数学与统计前沿卓越中心(ACEMS)的联合研究员。张教授同时也是墨尔本大学物理互联网实验室的联合创始人，与物流、交通和医疗保健领域的多家企业保持密切研究合作。
张教授的报告围绕随机建模在现实决策问题中的应用展开。报告首先介绍了数学建模的基本流程及随机优化与确定性优化的区别，通过铁路春运排班等实例生动地展示了各类随机优化模型，包括鲁棒优化、概率约束优化、两阶段随机优化等。随后，张教授详细讲解了两阶段随机规划在多技能员工配置与调度问题中的应用，以及如何应用Benders分解算法有效求解相关的大规模问题。她还分享了该方法在澳大利亚医院手术室调度中的应用案例，展示了如何通过两步优化策略统筹分配资源，从而减少手术取消率和延误时间。最后，报告重点介绍了马尔可夫决策过程及其在全渠道零售物流中的应用，通过数值实验，张教授展示了不同分解策略在不同情境下的表现，为复杂问题决策提供了翔实的参考。在报告结尾，张教授简述了包括多技能员工调度问题扩展、手术室调度的马尔可夫决策过程方法以及全渠道零售中的高层决策问题等未来研究方向。
报告结束后，线上线下的师生反响热烈，多个院系的师生积极提问讨论。大家围绕随机模型在更多领域的应用潜力、强化学习与传统优化方法的结合，以及如何有效处理更大规模问题等话题展开了深入交流。张教授耐心细致地回答了各位师生的问题，现场学术氛围浓厚。本次学术报告不仅促进了校内外学术交流，也为我校相关领域的研究提供了新的视角和思路，为师生带来诸多前沿科研成果。
