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作者：王曙明;毛宇晨;汪寿阳;
单位：中国科学院大学经济与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;中国科学院预测科学研究中心;上海科技大学创业与管理学院;
摘要：现代管理决策面临着错综复杂的不确定性。随着大数据应用的不断深化，最优化技术与算力的持续提升，以及统计学与机器学习的蓬勃发展，预测驱动最优化正在成为应对复杂不确定决策问题的有力工具。预测驱动最优化通过整合统计预测建模与决策最优化，实现对不确定性与决策效能的联合统计管理，从而形成统计一致、有效的数据驱动型决策范式。本文聚焦于不确定环境下的统计预测建模与管理决策最优化，分别探讨分布已知(随机型)与分布未知(分布鲁棒型)条件下的预测驱动最优化模型框架。在此基础上，介绍预测驱动最优化在运营管理领域的前沿应用研究，并总结若干重要的未来研究方向与挑战。
关键词：预测驱动最优化;;不确定性;;统计理论;;管理应用
基金资助：国家自然科学基金项目(71922020,72171221,71988101);; 中央高校基本科研业务费专项资金(UCAS-E2ET0808X2)的资助
