返回首页
CNCC｜计算与经济的交融发展
CNCC｜计算与经济的交融发展
CNCC2022将于12月8日至10日在贵州省贵阳市国际生态会议中心举办，今年CNCC技术论坛数量达到122个，内容涵盖了“计算+行业、人工智能、云计算、教育、安全”等30个方向。本文特别介绍将于12月9日举行的【计算经济学】技术论坛。
报名及了解更多技术论坛信息请识别下图二维码进入CNCC2022官网。目前早鸟票限时优惠报名正在进行，抓住机会立享大幅优惠！
计算经济学是一门涉及计算机科学、经济学、运筹学、社会科学等领域的新兴、交叉学科。网络，特别是网络经济的发展是它的一个重要推动力量。一方面，传统的经济形式和商业模式在网路时代发生了许多变化，经典的经济学理论需要不断被检验和修正，产生新的经济学理论。另一方面，随着分布式系统、网络以及云计算等领域的发展，一个计算任务的完成往往需要多方合作，这要求计算机协议或算法设计将博弈论和经济学的约束纳入考量。
无论从经济学的发展还是从计算机学科的发展来看，二者的交叉和结合都呈现不可阻挡的趋势。近年来，学术界在这个交叉学科里取得了长足的进步，一些新的理论被发展，并且越来越深刻地影响着这两个学科。这样的交叉既有其深刻的理论意义，又有其广泛的应用场景。
本次论坛邀请计算机领域、经济学领域与运筹学领域的专家，从“经济学中的计算问题、经济学视角下的计算问题，计算视角下的经济学问题”等多角度出发，结合各自学科背景，探讨计算经济学领域的发展。
论坛安排
顺序 | 主题 | 主讲嘉宾 | 单位 |
1 | 第一价格拍卖的效率问题 | 陆品燕 | 上海财经大学 |
2 | 注定要等待？预订系统中的分配规则研究 | 刘潇 | 清华大学 |
3 | 无需打开盒子的潘多拉魔盒问题——复杂度与近似算法 | 伏虎 | 上海财经大学 |
4 | 装箱博弈费用分摊的最优机制 | 张国川 | 浙江大学 |
5 | Panel环节 | 唐志皓（主持） | 上海财经大学 |
论坛主席
陆品燕
上海财经大学 理论计算机科学研究中心主任/教授
CCF杰出会员，2009年1月于清华大学计算机系获博士学位后加入微软亚洲研究院。2015年12月全职加盟上海财经大学，领衔组建理论计算机科学研究中心（ITCS）。他的主要研究方向是理论计算机，并注重与其它学科的交叉，在理论计算机的三大会议STOC/FOCS/SODA共发表论文30余篇。曾荣获ACM杰出科学家奖、第八届世界华人数学家大会ICCM数学奖（原晨兴数学奖）银奖、2014年度CCF青年科学家、微软学者、清华大学特等奖学金等荣誉。
论坛共同主席
唐志皓
上海财经大学 副教授
2014年获得北京大学数学与经济学双学士学位，2019年获得香港大学计算机科学博士学位。现任上海财经大学理论计算机科学研究中心副教授，从事理论计算机领域的研究，包括在线算法，算法博弈论等。他的研究成果，包括在线匹配、机制设计、超图谱图理论等发表于在Journal of the ACM, SIAM Journal of Computing, ACM TALG等国际权威期刊，并在理论计算机顶级国际会议STOC, FOCS, SODA等发表论文十余篇。
报告及讲者介绍
陆品燕
上海财经大学 理论计算机科学研究中心主任/教授
报告题目：第一价格拍卖的效率问题
该报告介绍作者最近的一个学术成果：解决了长期悬而未决的第一价格拍卖的效率问题。论文证明了在第一价格拍卖的任意实例中，拍卖分配所得效率至少是最优分配所得效率的86.47%；并且存在某些实例，使得该比例恰好达到86.47%。换言之，86.47%是关于第一价格拍卖效率的准确刻画，因此彻底解决了这个学术难题。这篇论文长达90多页，作者在论文中发展了一整套全新的数学理论来解决这个问题，其中很多技术和观点可在将来被用来解决其它相关的问题。
刘潇
清华大学 副教授
2006年获得中国人民大学学士学位，2012年获得密歇根大学博士学位。其主要研究兴趣包括实验经济学, 行为经济学, 信息经济学和市场设计。其研究成果不仅发表在经济学和管理科学顶尖期刊上，如Management Science，Games and Economic Behavior， Journal of Development Economics等，同时还发表在机器学习和人工智能的顶会上，如KDD, IJCAI等。她目前担任三本国际期刊Management Science，Journal of Economic Behavior & Organization，Journal of Behavioral and Experimental Economics的副主编。
报告题目：注定要等待？预订系统中的分配规则研究
在设计稀缺商品或服务的分配规则时，市场设计者经常面临效率与公平之间的平衡问题。为了解决该问题，我们需要量化各种形式的效率损失。
我们提供了一个实验框架去量化和比较不同分配规则中不同的效率损失来源。理论预测和实验证实，由于排队时间的机会成本导致的效率损失远大于基于排队的预订系统中的任何其他效率问题。然而，这种损失在基于彩票的预订系统中几乎完全消除。
伏虎
上海财经大学 副教授
博士毕业于康奈尔大学，曾在微软研究院新英格兰实验室和加州理工任博士后研究员，英属哥伦比亚大学计算机系任助理教授。研究兴趣主要为经济学中的算法问题和在线算法。
报告题目：无需打开盒子的潘多拉魔盒问题——复杂度与近似算法
潘多拉魔盒问题是顺序搜索中的经典问题，Weitzman (1979)给出了简单而优美的最优算法。在许多应用场景中，搜索者不一定需要打开最后选择的盒子，Guha et al.给出了这一问题变种的0.8近似算法，该问题在近年来由Doval (2018)和Beyhaghi & Kleinberg (2019)重新提出。我们首次证明了该问题是NP难的，并给出任意近似精度的多项式时间算法（PTAS）。
张国川
浙江大学 教授
CCF高级会员，1995年于中国科学院应用数学所获得运筹学专业博士学位。研究兴趣为组合优化近似算法、在线算法和算法机制设计。目前担任Annals of Operations Research, International Journal of Foundations of Computer Science, Journal of Scheduling, Journal of Operations Research Society of China等刊物编委。
报告题目：装箱博弈费用分摊的最优机制
在装箱博弈中，每个元素可看成理性自私的玩家，其目的是选择一个空间足够的箱子，使得自己分摊的费用最少。我们希望设计费用分摊机制，使得在满足所有玩家的资源需求前提下，所使用的箱子总数尽量少。我们提出一个富有新意的分摊机制，其PoA达到了理论下界4/3。同时，我们证明著名的装箱算法Best-Fit Decreasing总是给出强纳什均衡解，并分析该均衡解的渐近近似比。作为拓展，我们还研究了一个相关的自私资源调度模型，并给出最优协同机制。
CNCC是级别高、规模大的高端学术会议，探讨计算及信息科学技术领域最新进展和宏观发展趋势，展示计算领域学术界、企业界最重要的学术、技术成果，搭建交流平台，促进科技成果转换，是学术界、产业界、教育界的年度盛会。今年邀请嘉宾包括ACM图灵奖获得者、田纳西大学教授Jack Dongarra，以及高文、管晓宏、江小涓、钱德沛、徐宗本、张平等多位院士及专家，还有七百余位国内外名校学者、名企领军人物、各领域极具影响力的业内专家，CNCC在计算领域的水准及影响力逐年递增。本届CNCC的主题是：算力、数据、生态。
CNCC2022将汇聚国内外顶级专业力量、专家资源，为逾万名参会者呈上一场精彩宏大的专业盛宴。大会期间还将举办“会员之夜”大型主题狂欢活动，让参会者畅快交流，燃爆全场。如此盛会，岂能缺席！等你来，马上行动，欢迎参会报名！
京公网安备 11010802032778号