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近日，电子科技大学经济与管理学院教师团队在国际权威学术期刊《INFORMS Journal on Computing》在线发表题为“PyPRS: A Python Software Package for Parallel Ranking and Selection Procedures”的研究成果。该论文第一作者为哈尔滨工业大学博士生黄松，通讯作者为经管学院钟颖副教授，合作作者还包括哈尔滨工业大学的姜广鑫教授。电子科技大学经济与管理学院为通讯作者单位。

随着仿真优化问题规模的不断扩大，传统仿真优化方法在单机计算环境下难以高效求解。针对这一挑战，研究团队开发了PyPRS系统，基于主流的并行计算框架Ray，集成了四种最先进的并行R&S算法，包括Good Selection Procedure（GSP）、Parallel Adaptive Survivor Selection（PASS）、Knockout-Tournament（KT）和Fixed-Budget Knockout-Tournament（FBKT）。

PyPRS具有三大核心优势：一是模块化设计，便于用户扩展与定制新算法；二是即插即用的功能，用户只需提供仿真模型即可快速应用；三是图形化用户界面，显著降低了使用门槛。该系统为大规模仿真优化问题提供了高效、易用的解决方案，适用于供应链、医疗系统、交通系统等多个领域，具有重要的理论与应用价值。

论文链接：https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/ijoc.2024.1045

作者简介：

钟颖，电子科技大学经管学院副教授。主要研究方向为仿真优化、随机模型。主持国家自然科学基金青年、面上项目，研究成果发表于《Operations Research》《INFORMS Journal on Computing》等国际权威期刊。

黄松，哈尔滨工业大学管理学院博士研究生。主要研究方向为仿真优化、并行计算。研究成果发表于《INFORMS Journal on Computing》等国际权威期刊。

姜广鑫，哈尔滨工业大学管理学院教授。主要研究方向为仿真优化、运筹学与人工智能交叉领域。主持国家自然科学基金青年、面上、重大项目，研究成果发表于《Operations Research》《INFORMS Journal on Computing》等国际权威期刊。