2024年10月14日下午，悉尼大学孙秋壮博士授应邀来我校开展以“Optimal Abort Policy for Mission-Critical Systems under Imperfect Condition Monitoring”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼615会议室举行，由王炳兴教授主持。

孙秋壮博士于上海交通大学取得工业工程和计算机科学双学士学位，于新加坡国立大学取得工业系统工程博士学位。他现为悉尼大学数学统计学院助理教授。主要研究方向包括可靠性安全工程，数据驱动决策问题，工业统计等。曾获国际运筹与管理科学协会（INFORMS）、工业系统工程协会（IISE）、IEEE等知名学术协会的多项最佳论文、热点文章、以及数据分析竞赛奖项，如2023年INFORMS QSR会议最佳论文奖。

讲座刚开始，孙博士引入了系统故障的概念，提到中止任务能够提高系统生存概率并尽量减少对系统带来的危害。对此孙博士将系统分为了三个状态：健康、缺陷和故障，并利用状态检测传感器来显示系统的状态信号，进而根据这些信号来中止任务，但一些因素会增加决策的复杂性：从系统缺陷到故障的随机时间通常具有增加的危险率，导致缺陷状态和故障状态之间的非马尔可夫转换。因此，孙博士接着通过采用Erlang混合分布将非马尔可夫失效过程近似为新状态空间中的连续时间马尔可夫链来应对这些挑战。随后，孙博士为决策制定了一个部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP）。他通过一些具体例子证明了POMDP的最优策略在球坐标系中遵循控制极限结构，特别地，当Erlang混合物的相位趋于无穷大时，最优策略序列将收敛到原始问题的真正最优策略。此外，孙博士还开发了一种改进的基于点的值迭代算法来处理维数灾难，并对无人机的案例展开了研究，向大家展示了即使在高频生成状态监测信号的情况下，通过以上模型也能实时实现。

讲座接近尾声，孙秋壮博士非常热情地和各位同学进行了学术上的讨论，并耐心地解答在场同学关于讲座中存在的一些疑惑。最后，王炳兴教授对此次讲座发表总结并对孙秋壮博士的精彩讲解以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。