关于推荐申报2017年度国家科学技术奖候选项目的公示(三)

     发布日期:2016-12-27 阅读次数:

    我校参加完成的“随机网络中分块结构马氏过程的无穷维消元与分解的计算理论研究”成果拟申报推荐2017年度国家自然科学奖。根据相关要求,现对项目进行公示,公示材料见附件。

    项目公示期为:2016年12月27日至2017年1月5日,公示期10天。在公示期内,任何单位或者个人对推荐项目的创新性、先进性、实用性及推荐材料的真实性及项目完成人、完成单位及排序持有异议的,可以书面向科技处提出,并提供必要证明文件。科技处联系电话:51688552。

    根据相关要求,为了便于核实、查证,确保实事求是、公正地处理异议,提出异议的单位或者个人,应当表明真实身份,凡匿名异议和超出期限的异议一般不予受理。

    特此公示。

                                                  北京交通大学科技处 

                                                  2016年12月27日

附件: 

一、项目名称:随机网络中分块结构马氏过程的无穷维消元与分解的计算理论研究

二、推荐单位(专家)意见

推荐单位:河北省科学技术厅

推荐单位意见:该项目在马氏过程的计算理论及其在目前热点排队系统与计算机网络等实际领域中的应用取得了突破性进展,为分块结构的马氏过程(包括马氏更新过程、马氏保持过程)、多类排队系统以及大规模计算机网络的性能评价提供了强有力的理论基础与数学方法。特别地,该项目首次建立了一般马氏过程的两类RG-分解,为求解无穷维线性方程组提供了一套新的计算理论体系。研究成果在国内外相关的学术界中产生了较大影响。该项目建立了包括构造性地提出了一般马氏过程的两类RG-分解;为马氏更新过程与马氏报酬过程提供了两类RG-分解框架下的新理论新方法;奠定了随机系统稳态解与瞬态解的RG-分解计算理论基础;建立了扰动马氏过程的两类RG-分解计算方法,从而开拓了演化博弈论研究的新空间;解决了诸如拟平稳分布与尾部分布渐近性的马氏过程理论中的著名难题。应用两类RG-分解的理论方法,研究了国际热点的排队系统,开拓在网络与信息环境下服务经济与服务管理中排队博弈模型与信息经济决策的新空间,首次提出了网络安全中随机模型的定量分析方法。该项目的研究成果,特别是8篇代表性论著获得了排队论与随机过程领域诸如M.F. Neuts,M. Miyazawa,G. Latouche, V. Ramaswami和P.G. Taylor等著名学者的积极评价。推荐该项目申报2017年度国家自然科学奖一等奖。

三、项目简介

随机网络是目前国际上排队论与应用概率等领域中的一个热点前沿研究方向,在计算机网络与制造系统等领域有着广泛的应用。随着信息技术、网络技术与制造技术的快速发展,各类实际网络系统日趋庞大复杂。要对这些复杂随机系统进行性能评价、优化设计与动态控制,其精确解一般是不存在的;即使存在,也要对系统模型进行大大简化。基于此,随机网络的数值解不仅是实际工程的迫切需要,而且它所面对的一些重要问题也需要尽快解决。因此,随机网络的计算理论已经成为许多实际网络系统发展中急需突破的重要研究课题。

分块结构的马氏过程是随机网络研究中的一个核心理论部分,它是支撑乘积解与平均场理论的前提基础。本项目对一般(分块结构)马氏过程开展了系统性的研究,多项成果属原创性贡献,处于国际前沿,得到了国内外的广泛认可,为本领域近年来国际上的一项重要理论研究突破。其主要研究成果如下:

(1)提出了一般(分块结构)马氏过程的两类RG-分解;利用RG-分解将线性方程组求解的高斯消元法从有限维拓展到了无穷维,建立了无穷维线性方程组求解的一个新型的RG-分解理论框架,从而奠定了随机网络数值计算的理论基础。随机模型的数值计算研究开始于国际著名学者M.F. Neuts的矩阵几何解(1981)。注意到Neuts的矩阵几何解仅仅适用于两类特殊结构(GI/M/1型、M/G/1型)的马氏过程,因此作为拓展矩阵几何解的一个重要理论突破,本项目通过RG-分解给出了一般(分块结构)马氏过程的数值计算,并且建立了一个完整的计算理论体系。

(2)在一般(分块结构)马氏过程研究中,两类RG-分解不仅发挥着关键性的理论架构作用,而且也是一个有用的基本关系公式,如同Random Walks中Wiener-Hopf因子一样。本项目利用两类RG-分解解决了马氏过程理论研究中的若干重要难题与热点问题,例如一般马氏过程的拟平稳分布;马氏过程的尾部渐近性分析;马氏过程的各类报酬泛函计算及其敏感性分析等等。另一方面,本项目也构建了马氏更新过程与马氏报酬过程的两类RG-分解,由此两类RG-分解能够被用于研究更宽的随机系统,如马氏决策过程、演化博弈与随机博弈等等。

(3)针对服务经济是国际经济发展中的主流方向,本项目研究了在网络与信息环境下服务经济与服务管理中的排队博弈模型以及信息经济决策,利用两类RG-分解开拓了排队经济的算法空间。本项目系统研究了休假排队系统并建立了随机分解的理论体系;研究了重试排队、共享排队与流体排队等国际热点难点的排队系统;解决了计算机网络中诸如网络安全与服务质量等重要问题。

在本项目中,8篇代表性论著总计SCI他引293次,他引978次;获得了排队论与随机过程领域诸如M.F. Neuts,M. Miyazawa,G. Latouche, V. Ramaswami和P.G. Taylor等著名学者的积极评价;获得了教育部提名国家科学技术奖(自然)一等奖、北京市科学技术(自然)二等奖、河北省科学技术奖(自然)二等奖。

四、客观评价

8篇代表性论著总计SCI他引293次,他引978次,受得了排队论与随机过程领域多位著名学者的积极评价。获得了教育部提名国家科学技术奖(自然)一等奖、北京市科学技术(自然)二等奖、河北省科学技术奖(自然)二等奖。

(1)代表作[1]利用RG-分解建立了一般马氏过程(或随机网络)的计算理论体系,是拓展Neuts的矩阵几何解的一个重要理论突破,为这个领域中代表性的学术成就之一。国际上多位著名学者对代表作[1]给予了好评与高度关注。在代表性引文[1]中,法国著名随机过程专家Vincent Vigon评价:“In many special cases, this factorization leads to interesting methods to compute invariant measures and more generally to study structured Markov chains as the one appearing in queuing systems cf. Cao, Li, Zhao [17–19]. Recently, a book by Li [16] was completely devoted to this subject.”; “When we work with structured Markov chains, many techniques have been invented to access these factors. Most of them are developed in Li’s book [16].” 俄罗斯著名排队专家S.F. Yashkov在纪念A.K. Erlang诞生一百周年专辑《Foreword to the thematical issue “centenary of the queuing theory”》中将代表作[1]列为20余本的重要学术著作之一。美国著名排队论专家C. Knessl在《SIAM Review, 2010, Vol. 54 (1), 193–196》中评价:“This book deals with … computing aspects of Markov chains, such as stationary and transient probability distributions, first passage times, and visiting times to certain states. … this book is well organized, … The results apply to large classes of stochastic models.” 加拿大著名排队论专家Myron Hlynka在《Mathematical Reviews, MR2604162 (2011f:60141)》中评价:“The book uses a wide variety of methods and creates a welcome unifying presentation. This book … is a great book with which a young researcher might quickly move into serious analysis of applied queueing models.” 加拿大著名排队论专家Qiming He在Springer专著《Fundamentals of Matrix-Analytic Methods》评价:“(vii) Li (2010) for matrix-analytic methods, Wiener-Hopf factorization, and structured Markov chains.”…“ A comprehensive treatment of RG-factorization in matrix-analytic methods can be found in Li (2010).”

(2)代表作[2]是休假排队领域中的一个代表性专著。代表性引文[2]评价:“…using the framework of queues with server vacations (Tian and Zhang 2006) ….” ;荷兰著名排队论专家I. Adan在论文《Queueing Systems, 2006, Vol. 62, 1-33》评价:“…there exists a significant number of papers and books on vacation queueing systems (see, e.g., [23] and [24])….”

(3)代表作[3]首次研究了比较一般的GI/G/1型马氏过程的稳态概率尾部分布的渐近性问题,这是近年来国际上马氏过程的渐近性理论研究中的一个热点难点课题。代表性引文[3]评价:“By using other method to analyse (2.12), below, such as those, for example, in [13] and [14], it is likely that this restriction can be lifted.” 日本著名排队论与随机过程专家M. Miyazawa在论文《Advances in Applied Probability, 2004, Vol.36, 1231-1251》评价:“In particular, the decay rate of the stationary distribution is considered for the light tailed case by Li and Zhao [13]. …Classical approaches, such as using matrix computations or complex variables, are also useful. These may provide us with more detailed information, particularly when the background state space is finite (see, e.g., [13]).”

(4)代表作[4]首次对一般拟生灭过程(QBD)构造了两类RG-分解,并且利用两类RG-分解研究了随机积分泛函的一些重要理论问题。代表性引文[4]评价:“…The technique was based on the RG-factorization for an arbitrary irreducible Markov chain introduced in [14] and developed in [15,16,12]…”。法国著名随机过程专家F. Avram《Top, 2011, 317-335》评价:“the approach we adopted in this paper, the Gaussian elimination, also called RG factorization, see the recent book of Li (2010)”;“The systematic use of the factorizations seems to have started only recently—see for example Li and Cao (2004)”。

(5)代表作[5]首次将顾客的自主决策引入到了休假排队系统。代表性引文[5]评价:“… on vacation queueing systems and strategic customers, … Guo and Hassin (2011) and Guo and Zhang (2013) (for proactive servers). …analyze the effect of the information on the strategic behavior of the customers (see, e.g., Whitt 1999, Guo and Zipkin 2007, Hassin 2007, Armony et al. 2009, and Guo and Hassin 2011)”。

(6)代表作[6]属于较早考虑顾客的排队过程是由顾客自主决策形成的内生过程,研究了不同信息利用水平对排队系统性能的影响。代表性引文[6]评价:“…they estimate the expected delay, as is common in the literature that considers customer choice in queuing systems (see, e.g., … Guo and Zipkin 2007 …).”。代表作[6]在排队经济学领域中受到了广泛关注,包括美国工程院院士W. Whitt的一系列研究工作:《Operations Research, 2009, 57, 66-81》,《Management Science, 2009, Vol. 55, 1729-1742》,《Operations research, 2011, Vol. 59, 1106-1118》。

(7)代表作[7]在网络安全中首次针对DoS攻击建立了一个排队模型,开拓了网络安全研究到量化分析方法的随机模型新领域。代表性引文[7]评价:“… there have been few proposals for analytical models …. The traditional tool … has been that of simulation. This fact represents a drawback in the study of DoS attacks, …This problem has been discussed recently by some authors, e.g., [15] …”。

(8)代表作[8]首次在重试排队系统中研究了服务台故障与维修以及它们对系统性能的影响。代表性引文[8]评价:“Wang et al. (2001) modeled the M/G/1 queue as a retrial queue and assumed that arrivals seeing the server either busy or down would return to the system until they were served.”

五、代表性论文专著目录

[1]  Quan-Lin Li (2010). Constructive Computation in Stochastic Models with Applications: The RG-Factorizations. Tsinghua University Press; Springer, 692 pages.

[2]  Naishuo Tian; Zhe George Zhang (2006). Vacation Queueing Models: Theory and Applications. Springer, 385 pages.

[3]  Quan-Lin Li; Y.Q. Zhao (2005). Light-tailed asymptotics of stationary probability vectors of Markov chains of GI/G/1 type. Advances in Applied Probability, Vol. 37, No. 4, 1075–1093.

[4]  Quan-Lin Li; J. Cao (2004). Two types of RG-factorizations of quasi-birth-and-death processes and their applications to stochastic integral functionals. Stochastic Models, Vol. 20, No. 3, 299–340.

[5]  Pengfei Guo; Refael Hassin (2011). Strategic behavior and social optimization in Markovian vacation queues. Operations research, Vol. 59, No. 4, 986-997

[6]  Pengfei Guo; Paul Zipkin (2007). Analysis and comparison of queues with different levels of delay information. Management Science, Vol. 53, No. 6, 962-970.

[7]  Y. Wang; Chuang Lin; Quan-Lin Li; Y.G. Fang (2007). A queueing analysis for the denial of service (DoS) attacks in computer networks. Computer Networks, Vol. 51, 3564–3573.

[8]  Jinting Wang; J. Cao; Quan-Lin Li (2001). Reliability analysis of the retrial queue with server breakdowns and repairs. Queueing Systems, Vol. 38, No. 4, 363–380.

六、主要完成人情况

(1)李泉林,排名1,行政职务:无,技术职称:教授,工作单位:燕山大学,完成单位:清华大学。

对本项目技术创造性贡献:

构造性地提出了一般(分块结构)马氏过程的两类RG-分解;利用RG-分解将线性方程组求解的高斯消元法从有限维拓展到了无穷维,建立了无穷维线性方程组求解的一个新型的RG-分解理论框架。构建了马氏更新过程与马氏报酬过程的两类RG-分解,由此RG-分解方法能够被用于研究更宽的随机系统,如马氏决策过程、演化博弈与随机博弈等。这就奠定了随机网络数值计算的主要基础理论。利用RG-分解方法解决了一些重要的随机系统的性能评价、优化设计和动态控制等重要问题,如重试排队、共享排队、流体排队、计算机网络以及制造系统等。

占本人工作量的90%。(对第1、2项科学发现做出了贡献,见代表作[1, 3, 4, 7, 8])。

 (2)林  闯,排名2,行政职务:无,技术职称:教授,工作单位:清华大学,完成单位:清华大学。

对本项目技术创造性贡献:

主要从事计算机网络和服务计算的性能评价与优化研究,针对计算机系统和网络中的服务质量评价和分析问题,提出了基于行为的多队列到达系统量化分析模型 ,给出了非马尔科夫过程的建模方法,并利用RG-分解理论成果得到了一种高效求解方法,成功应用于网络安全DoS攻击和邮件安全攻击等系统的分析,开启了网络攻击定量分析的新研究空间。

占本人工作量的80%。(对第4项科学发现做出了贡献,见代表性论文[7,1])。

 (3)郭朋飞,排名3,行政职务:副系主任,技术职称:副教授,工作单位:香港理工大学,完成单位:香港理工大学。

对本项目技术创造性贡献:

在理论方面,在国际上较早考虑了顾客依据信息进行自主决策以及不同信息环境对整个排队系统的性能影响,阐明了更充分的信息并不一定会导致系统更优并且给出了相应的信息更优的充分条件。拓展研究对象到休假排队系统并首次阐明了在此类系统中顾客的排队博弈行为存在多个均衡解。在应用方面,对多种具有顾客自主到达过程的服务系统进行了建模分析,包括呼叫中心和安检系统。在公立与私立相混营的医疗服务系统方面,阐明了单纯扩大公立医疗系统产能并不定能减轻公立系统常见的拥堵问题。这些研究成果开拓了一个新的重要的排队经济决策研究方向。

占本人工作量的80%。(对第3项科学发现做出了贡献,见代表性论文[5、6])。

 (4)田乃硕,排名4,行政职务:无,技术职称:教授,工作单位:燕山大学,完成单位:燕山大学。

对本项目技术创造性贡献:

从事于服务台休假排队系统的研究工作并取得丰富成果。他与李泉林合作首次将矩阵几何解应用于休假排队分析,开创了GI/M/1型休假排队系统的深入研究。在国际上首先提出了多服务台休假排队系统的条件随机分解。其后,开展了多服务台休假排队的系统性研究工作,并建立了“条件随机分解”的理论框架。

占本人工作量的90%。(对第4项科学发现做出了贡献,见代表性专著[2])。

 (5)王金亭,排名5,行政职务:副系主任,技术职称:教授,工作单位:北京交通大学,完成单位:北京交通大学。

对本项目技术创造性贡献:

在国际上率先研究了重试排队系统的可靠性问题,得到可修重试排队系统的完整可靠性指标。在无线信道模型方面,提出了有限状态PH半马氏信道模型,深入刻画了信号传输的统计相关性。近年来,他从博弈均衡的角度研究了重试排队系统在不同信息精度下的均衡分析与优化策略,考虑了顾客依据系统信息进行自主决策及其在不同信息环境下对整个排队系统的性能影响,给出了复杂重试环境下顾客入队策略的纳什均衡解和社会最优解,成功应用于认知无线电网络准入控制和服务定价等方面的分析,开启了利用重试排队博弈理论定量分析认知无线电通信系统的新研究空间。

占本人工作量的80%。(对第4项科学发现做出了贡献,见代表性论文[8])。

七、完成人合作关系说明:见附件

八、知情同意证明:见附件