7月22日下午3时，美国密歇根大学生物统计学系王璐教授应学院邀请，在翡翠科教楼A座1楼第三会议室带来题为《Multi-Objective Reinforcement Learning for Optimizing Tolerant Dynamic Decision Rules》的学术报告。报告由吴共庆副院长主持，学院相关感兴趣的师生20多人听取了王璐教授的报告。

王璐教授是美国统计协会会士（ASA Fellow）、国际统计学会当选会员（Elected Member of ISI），拥有深厚的学术积淀。她 2002 年本科毕业于北京大学，2008 年于哈佛大学获博士学位，研究领域广泛涉及评估动态治疗方案的统计方法、个性化医疗、因果推断、非参数和半参数回归、缺失数据分析以及纵向（相关/聚类）数据分析等。在学术成果上，王璐教授已在JASA、Biometrika、Biometrics、AoAS等顶级学术期刊发表论文180余篇，还合著书籍章节，并担任JASA和Biometrics副主编，在科研与学术服务领域成绩卓著。

本次报告聚焦多目标强化学习在容错动态决策规则优化领域的前沿研究。报告中，王璐教授指出，现实世界诸多问题存在多个相互竞争的优先事项，在需要权衡时，决策规则会有所不同，且可能存在多个可行决策能带来经验上足够的优化。基于此，她介绍了“容错机制”这一概念，该机制能在预先设定的容错率下，提供一套个性化的可行决策规则。同时，她详细阐述了团队研发的基于多目标树的强化学习（MOT-RL）方法，该方法可直接估计容错动态治疗方案（tDTR），以在多阶段、多治疗设置中优化多个目标。

报告结束后，现场师生围绕报告中的关键技术、应用场景等内容积极提问，与王璐教授展开了深入的交流探讨。大家纷纷表示，报告内容前沿且具有很强的学术价值，为相关领域的研究提供了新的思路和方向。未来，学院将持续搭建高水平学术交流平台，邀请更多海内外知名专家学者来访讲学，助力师生提升学术素养和科研创新能力，推动学科领域的不断发展。

计算机与信息学院（人工智能学院）

2025年7月24日