6月13日上午，华东师范大学统计学院张宇博士应邀作题为“A hybrid deep learning method for solving various optimization problems”的学术报告。报告由学院副院长徐林教授主持，统计系刘晓副教授、汪浩副教授以及概率统计方向的研究生参加了此次报告会。

报告会上，张宇首先详细地向大家介绍了最优投资、分红和再保险问题的研究，并且对混合深度学习算法在这类问题中的应用进行了描述。随后，应用马尔科夫链近似方法和随机逼近算法的收敛性，得到混合深度学习算法在无穷时间最优化问题中的收敛性。最后，针对有限时间最优化问题（均值-方差投资组合问题、平均场博弈问题以及随机传染病SIRS模型），分别应用马尔科夫链近似方法、深度学习算法以及混合深度学习算法，得到了值函数以及最优控制的数值结果，并对比了这三种数值结果，且给出了相应的解释。报告会期间，张宇还向我院师生分享了他的一些最新研究成果以及后期准备研究的一些领域。

张宇博士所报告的混合深度学习算法是当前数理金融、保险以及机器学习等领域的前沿问题，极具科学及应用价值。报告会中我院师生与张宇博士进行了热烈的学术讨论和交流。本场报告学术氛围浓厚，进一步促进了我院随机分析与智能控制团队的对外学术交流和合作。