姚大成

姚大成，中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博士生导师。曾先后在佐治亚理工学院、新加坡国立大学、香港中文大学、杜克大学合作研究。目前兼任中国科学院大学数学科学学院岗位教授、应用数学研究所所长助理。

研究方向为库存管理、排队论及数据驱动和机器学习在两者中的应用。在理论方面，目前的研究兴趣包括随机库存模型的最优策略和鲁棒控制、随机排队网络模型的扩散近似、位相型分布的最小表示等；在应用方面，目前致力于研究机器学习算法（如多臂老虎机算法等）在随机模型的应用以及随机排队网络在医疗、通信网络等的应用。

主要研究成果发表于Operations Research、Mathematics of Operations Research、Production and Operations Management等运筹学与管理科学期刊，IEEE Transactions on Automatic Control、SIAM Journal on Control and Optimization等控制论期刊，以及SIAM on Matrix Analysis and Applications等矩阵分析期刊。

学术论文（部分）

[1] R. Li, L. Xiao and D. Yao, 2023. Dynamic pricing and production control in a two-item make-to-stock system with flexible dual sourcing and lost sales. Production and Operations Management, 32(10), pp 3119-3137.

[2] J. Bu, X. Gong and D. Yao, 2020. Constant-order policies for lost-sales inventory models with random supply functions: asymptotics and heuristic. Operations Research, 68(4), pp 1063-1073.

[3] S. He, D. Yao and H. Zhang, 2017. Optimal ordering policy for inventory systems with quantity-dependent setup costs. Mathematics of Operations Research, 42(4), pp 979-1006.

[4] Y. Liu, D. Yao and H. Zhang, 2024. On substochastic inverse eigenvalue problems with the corresponding eigenvector constrains. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 45(3), pp 1689-1719.

[5] P. Cao and D. Yao, 2019. Dual sourcing policy for a continuous-review stochastic inventory system. IEEE Transactions on Automatic Control, 64(7), pp 2921-2928.

[6] D. Yao, X. Chao and J. Wu, 2017. Optimal policies for Brownian inventory systems with a piecewise linear ordering cost. IEEE Transactions on Automatic Control, 62(7), pp 3235-3248.

主持或参与的研究课题（部分）

[1] 国家自然科学基金面上项目：基于随机过程的实时库存决策问题研究，2018-2021，项目负责人。

[2] 国家自然科学基金青年科学基金项目：基于几类订货费用的连续盘点随机库存优化问题，2015-2017，项目负责人。

学术期刊编委或客座主编（部分）

・ 《Journal of the Operations Research of China》（副主编）

・ 《Journal of Systems Science & Complexity》（青年编委）

・ 《运筹学学报》（编委）

荣誉与奖励（部分）

・ 中国运筹学会青年科技奖‌（‌2020 年‌）

・ 北京市运筹学会青年优秀论文奖（2018年）