近日，全球范围内运筹学与管理科学领域最具影响力和规模最大的年会，2024 INFORMS Annual Meeting在美国西雅图举行。
来自香港中文大学（深圳）数据科学学院的院长、教授戴建岗，在会上获颁2024年约翰·冯·诺依曼理论奖（John von Neumann Theory Prize）。
（戴建岗教授（中）与INFORMS主席Julie Swann（左）、INFORMS执行董事Elena Gerstmann（右）在颁奖典礼现场 图源 / 香港中文大学（深圳））
约翰·冯·诺依曼理论奖是运筹学和管理科学领域的最高奖项，旨在表彰在领域内作出基础性和持续性贡献的学者。
约翰·冯·诺依曼理论奖成立于1975年，基于学者在多年内发表的一系列工作，从重要性、创新性、深度和科学卓越性等方面，评估学者的学术贡献。在过去50名约翰·冯·诺依曼理论奖获奖者中，有6名获得了诺贝尔经济学奖。
（图源 / 香港中文大学（深圳））
2024 INFORMS主席Julie Swann教授和奖项委员会主席John Tsitsiklis教授在颁奖现场强调，“戴教授的研究源于制造业和网络中的实际模型，并将这些模型与经典数学问题紧密结合。他因深厚的数学造诣、独特的学术视野和深刻的原创性而备受赞誉。此外，作为一位杰出的教育家和导师，他为运筹学与管理科学作出了卓越的贡献。”
戴建岗教授本次获奖主要源于他在1995年发表的开山之作“On positive Harris recurrence of multiclass queueing networks: A unified approach via fluid limit models” 。此工作开创性地建立了流体模型稳定性与一般状态空间马尔可夫过程（如排队网络过程）稳定性（正常返）之间的联系。他证明了在非常普遍的条件下，确定性流体模型的稳定性意味着随机过程模型的稳定性。此后，戴教授的方法成为随机网络领域的核心，为他和其他学者后续取得的众多成果奠定了基础。
除了流体分析外，戴建岗教授还在随机网络的其它领域作出了重要贡献。他为随机网络模型（如具有马尔可夫反馈的多类服务站系统）提出了高负荷扩散逼近的方法，与汪扬教授合作提出了关于扩散逼近（不）存在的著名反例。此外，他还推广了包括最大权重等负载均衡调度方法的适用性范围与渐近最优性，进一步推动了该领域的发展。
来源 / 香港中文大学（深圳）
排版 / 李婷
审校 / 庞诗凡