Mason学长聊留学，旨在为大家提供更加全面、深入的导师解析和科研辅导！每期我们会邀请团队的博士对全球各个领域的教授导师进行详细解析，从教授简介与研究背景 / 主要研究方向与成果分析 / 研究方法与特色 / 研究前沿与发展趋势 / 对有意申请教授课题组的建议这五个方面，帮助大家更好地了解导师，学会申请！
一、教授简介与研究背景
Prof. Dong Li是兰卡斯特大学管理学院运营研究学教授，并且在多个学术和专业领域担任重要职务，包括《Computational Management Science》期刊的副主编，以及英国运营研究协会的联合主席等。Prof. Li曾在拉夫堡大学商学院担任高级讲师和讲师，并在约克大学担任过运营管理讲师。他的学术背景较为丰富，拥有西安交通大学机械工程本科及硕士学位，新加坡国立大学工业工程硕士学位，并在兰卡斯特大学获得管理科学博士学位。在学术岗位之外，Prof. Li曾在英特尔（上海）和AVIS Budget Group（英国布拉克内尔）担任运营研究员，积累了丰富的行业经验。
Prof. Li的研究方向涵盖多个前沿领域，主要集中在以下几个方面：
1. 收入管理与定价（特别是共享经济和平台经济中的应用）
2. 离散选择建模（Discrete Choice Modelling）
3. 排程与资源分配（尤其在医疗保健领域）
4. 强化学习、近似动态规划、多臂老虎机问题（Restless Bandits）
这些研究方向涉及了运营研究领域的重要问题，尤其是在应用研究和行业实践的结合方面，Prof. Li的研究具有很强的实际应用价值和前瞻性。
二、主要研究方向与成果分析
2.1 收入管理与定价
收入管理与动态定价是Prof. Li研究的核心领域之一，尤其在共享经济和平台经济中，收入管理和定价策略的优化对于企业的盈利能力至关重要。例如，在共享出行、在线租赁等平台上，如何通过合适的定价策略提高用户的参与度和平台的利润，成了行业亟待解决的问题。Prof. Li的研究通过运用动态定价模型，提出了多种在不确定环境下优化收入的策略。教授特别关注平台型经济中的定价机制，如共享出行、共享住宿等领域的收入优化问题。
在他的一篇重要论文《Bid price controls for car rental network revenue management》中，Prof. Li探讨了如何通过竞标价格控制策略，优化汽车租赁网络的收入管理，论文发表于《Production and Operations Management》期刊。通过这一研究，Prof. Li为汽车租赁等服务行业的运营管理提供了理论依据，优化了市场定价与资源配置。
2.2 离散选择建模
离散选择建模（Discrete Choice Modelling，DCM）是另一个Prof. Li的研究重点，尤其在交通运输、物流调度以及医疗资源分配等领域具有广泛应用。Prof. Li在这一领域的研究多次运用经济学、心理学等学科的交叉理论，建立了多个高效的离散选择模型。在《The multi-visit drone routing problem for pickup and delivery services》一文中，Prof. Li与合作者提出了一个新的无人机路由问题模型，用于优化多次访问的取送货服务，发表于《Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review》期刊。这一研究不仅推动了无人机配送技术的应用，也对提高物流效率起到了积极作用。
2.3 强化学习与多臂老虎机问题
Prof. Li在强化学习（Reinforcement Learning）和多臂老虎机问题（Restless Bandits）方面有深入的研究，主要应用于资源调度和动态决策等实际问题。他通过利用近似动态规划和多臂老虎机问题的方法，提出了多个新的算法模型，用于优化不确定性环境下的资源配置。在《When to switch? Index policies for resource scheduling in emergency response》中，教授和他的团队提出了一种新的调度策略，用于优化应急响应中的资源分配问题，研究成果具有重要的社会价值，尤其在公共卫生危机期间，对医疗资源的合理调配起到了积极作用。
2.4 医疗运营管理与资源分配
Prof. Li的另一大研究方向是医疗运营管理和资源分配，尤其是在疫情期间，如何优化医疗资源的配置，成为全球关注的热点问题。教授曾参与了一个由EPSRC资助的项目——COVID-19：公共卫生紧急情况下的关键医疗资源配给算法模型。该项目的研究成果被广泛应用于疫情期间的医疗资源调配，帮助政府和医疗机构在有限资源下作出更合理的决策。
三、研究方法与特色
Prof. Li的研究方法具有很强的应用性和前瞻性，尤其是在运营研究领域，教授结合了传统的优化模型和现代的人工智能技术，提出了多种新的算法和优化模型。具体来说，Prof. Li的研究方法主要包括以下几种：
3.1 马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）
Prof. Li的很多研究都依赖于马尔可夫决策过程（MDP），尤其是在资源调度、动态定价等领域，MDP提供了一种非常有效的决策框架。在多臂老虎机问题和强化学习的研究中，Prof. Li运用了MDP的思想，通过动态规划和近似动态规划方法，解决了许多复杂的优化问题。
3.2 强化学习与近似动态规划
强化学习和近似动态规划是Prof. Li研究的另一个重要方法。他通过这些方法能够处理具有高维度、复杂动态的决策问题。在医疗资源调配和共享经济的定价策略中，强化学习方法表现出了强大的适应性和可扩展性，能够根据环境的变化动态调整策略，从而达到最佳的资源配置和利润最大化。
3.3 鲁棒优化
鲁棒优化方法在Prof. Li的研究中得到了广泛应用，尤其是在处理不确定性环境下的决策问题时。通过鲁棒优化，教授能够为复杂系统中的决策者提供更为稳健的解决方案。对于许多资源调度问题，如物流调度、医疗资源分配等，鲁棒优化方法能够有效应对数据不完备或环境不确定的挑战。
3.4 多目标优化
在涉及多个决策目标的实际问题中，Prof. Li也运用了多目标优化的方法。例如，在医疗资源分配和交通调度问题中，教授能够根据多个优化目标（如成本、时间、效益等）提出平衡各方需求的解决方案。
四、研究前沿与发展趋势
4.1 人工智能与运营研究的结合
随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习、强化学习等技术的突破，越来越多的运营研究问题开始借助人工智能技术进行建模和求解。Prof. Li的研究也在这一领域取得了显著成果，尤其是在共享经济和平台经济中的定价问题，强化学习方法的应用不仅提升了研究的复杂性，也使得研究成果更具实际价值。未来，人工智能与运营研究的结合将成为一个重要的发展趋势，教授的研究将继续推动该领域的深入探索。
4.2 智能医疗与资源优化
在医疗运营管理方面，Prof. Li的研究也展现出了巨大的潜力。随着全球人口老龄化问题的加剧，以及公共卫生事件频发，如何在有限资源下优化医疗服务将是未来运营研究中的重要课题。Prof. Li的研究，特别是在疫情期间的医疗资源配给算法，提供了很好的解决思路，未来这一领域的研究将更多地结合大数据、智能决策等技术，进一步提升医疗资源的使用效率。
4.3 环境可持续性与优化
随着全球对环境可持续性问题的日益关注，如何在运营管理中考虑环保因素成为新的挑战。Prof. Li的研究也开始关注这一领域，尤其是在物流管理和资源调度中，如何降低碳排放、提高能源效率等问题，预计将成为未来研究的新热点。
五、对有意申请教授课题组的建议
对于有意申请Prof. Li课题组的学生，尤其是想申请暑期科研项目或硕博项目的学生，以下几点建议至关重要：
5.1 扎实的数学和编程基础
Prof. Li的研究涉及多个复杂的数学模型和算法，尤其是强化学习、动态规划等方法。因此，申请者需要具备扎实的数学基础，尤其是在优化、概率论、统计学等方面。同时，编程能力也是必不可少的，熟悉Python、MATLAB等编程语言将大大增加申请的成功率。
5.2 对研究方向的浓厚兴趣
Prof. Li的研究方向涵盖了多个领域，但主要集中在收入管理、资源调度、医疗运营等实际问题。因此，申请者应对这些领域有浓厚的兴趣，并能通过自己的学术背景或实践经历，展示出自己在这些领域的潜力和能力。
5.3 提前准备研究计划
对于博士申请者来说，提前准备好清晰的研究计划是非常重要的。申请者应提前阅读Prof. Li的相关论文，并结合自己的研究兴趣，提出一些具体的研究问题或方向。同时，展示出自己在该领域已有的研究经验或项目背景，将会使你的申请更具竞争力。
5.4 积极与教授沟通
在申请之前，学生应积极与Prof. Li进行沟通，了解教授的最新研究动态，并通过邮件表达自己的研究兴趣和申请意向。沟通时，要简明扼要地介绍自己的背景、研究兴趣，并附上相关的学术作品或项目经验，以便教授了解你的潜力。
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