报告题目：Robust Data-Driven Design of a Smart Cardiac Arrest Response System

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：孙秋壮（悉尼大学）

报告时间：2024年10月15日 10:00-12:00

报告地点：经管学院702室

报告摘要：

本文研究了数据驱动的院外心脏骤停 (OHCA) 智能应急响应系统设计，该系统除了救护车外，还涉及用于自动体外除颤器运送的无人机和通过移动应用程序向社区响应者发出警报的社区响应者。我们的研究受到无人机送货服务的广泛探索以及众包社区应急响应的移动应用程序的出现。基于来自新加坡的包含社区响应者响应记录的历史 OHCA 数据集，我们开发了一个强大的无人机和救护车联合部署模型，以最大限度地提高响应系统的生存能力，同时考虑到 OHCA 发生和响应者行为的数据不确定性。我们将规划区域离散化为有限需求区域，并允许不同区域具有不同的 OHCA 需求率、警报响应概率和来自响应者的警报响应时间分布。这些属性中的每一个都只存在于从历史数据构建的不确定性/模糊性集中。我们的目标是在存在不确定性的情况下最大化最坏情况的需求加权生存率。我们将得到的稳健部署模型重新表述为混合整数线性规划，该规划可以通过具有收敛保证的所提出的行列生成算法有效求解。我们使用来自新加坡的真实数据说明了我们的模型和解决方法。我们发现：(i) 与样本平均近似部署方法相比，对冲不确定性可提高响应系统的存活率；(ii) 虽然在系统中添加更多无人机/救护车会呈现收益递减趋势，但只需几架无人机就足以大幅提高存活率；(iii) 响应者的行为对存活结果的影响比仅仅添加无人机/救护车的影响更大。我们还讨论了数值实验中的一些管理见解。

报告人简介：

孙秋壮博士于2015年在上海交通大学取得工业工程和计算机科学双学士学位，于2020年在新加坡国立大学取得工业系统工程博士学位。他现为悉尼大学数学统计学院助理教授。主要研究方向包括可靠性安全工程，数据驱动决策问题，工业统计等。近年来在POMS, Technometrics, IISE TRANS, IEEE Trans Reliab, RESS等期刊发表论文二十余篇。曾获国际运筹与管理科学协会（INFORMS）、工业系统工程协会（IISE）、IEEE等知名学术协会的多项最佳论文、热点文章、以及数据分析竞赛奖项，如2023年INFORMS QSR会议最佳论文奖。