报告题目：数据中心网络中节能优化以及资源共享与匹配的随机模型

报告人：李泉林 教授，燕山大学经济管理学院

主持人：郭永江

时间：5月26日（周五）上午10：00—11：00

地点：主楼1214

报告摘要：

物联网、大数据与云计算的快速发展极大地推动了世界各国政府机关与各个行业数据中心网络的大规模建设与普及。数据中心网络已经成为支撑现代化社会发展的一个主要的基础设施，也是云计算的实施基础平台。在数据中心网络中，如何保证文件或数据的长期性不可丢失与损坏，数据复制机制设计与优化成为数据安全领域的一个重要研究课题。

针对数据安全，我们利用随机模型的首达时间计算并采用可靠性方法，研究了数据中心网络中复制机制的设计与优化问题，提出了一些有效的计算技术与优化方法，并通过数值算例进行了必要的理论验证。

在数据中心网络中，我们从节能的角度建立了一些基本的数据处理与服务机制，由此导致了一些新型的排队网络与空间动态模型，这些模型的研究存在诸多的理论困难与高度挑战性，由此可能形成一个未来重要的研究方向：成组空间排队系统。

报告人简介：

李泉林，博士，教授、博士生导师。1998年在中国科学院应用数学研究所获得博士学位；1999年7月到2003年12月为中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室副研究员；2003年12月到2009年10月为清华大学工业工程系副教授；2009年10月到现在为燕山大学经济管理学院教授、博士生导师。

从1999年9月以来，李泉林先后在加拿大Winnipeg大学、加拿大Carleton大学、香港大学、香港科技大学、香港中文大学、西班牙Complutense University of Madrid与澳门大学等国外院校从事于随机模型、排队网络、计算机网络、网络安全、网络资源管理、网络熵决策、超市模型、RFID技术与应用、物联网、大数据、云计算、数据中心网络、智慧能源网络、医疗服务系统、供应链管理等方面的合作研究工作。

在理论研究方面，李泉林在国际上提出了随机模型的RG-分解方法，系统地发展了随机模型RG-分解的主要基础理论；利用RG-分解方法解决了一些重要的随机系统（例如排队网络、计算机网络、网络安全、供应链管理、物联网、云计算）的性能评价、系统决策和风险管理等方面的关键计算问题，提供了大型复杂随机模型的有效计算方法并开发了对应的数值计算与分析平台，其研究成果2010年由Springer出版英文专著《Constructive Computation in Stochastic Models with Applications:RG-Factorizations》。

近五年来，李泉林在大型网络及其资源管理领域开展了系统性的研究工作并取得了关键性的理论进展，包括非线性马氏过程、亚稳定性、多稳定域与跨域转换、黑洞效应与资源耗损、白洞资源涌现等等。他系统地研究了超市模型、负载调配模型、资源共享系统、网络熵决策、网络博弈以及大型服务系统的机制设计等重要理论问题。此外，李泉林目前也在开展量子信息网络、量子概率理论、量子马氏过程以及量子随机游动的研究工作。

李泉林已经在一流的国际学术刊物上发表了50余篇SCI学术论文，其中SCI索引500余次、他人SCI索引400余次，他20余次担任排队论、随机模型与应用概率等领域重要国际学术会议的学术委员会主席与委员。他已经获得了2004年教育部新世纪优秀人才、2005年教育部提名国家科学技术奖（自然科学）一等奖、2007年北京市科学技术（自然科学）二等奖、2008年北京市精品课、2013年河北省高等学校科技领军人才、2014年河北省科学技术（自然科学）二等奖、2015年国际INFORMS优秀论文奖。他已经主持并负责了20余项国家973计划、国家863计划、国家自然科学基金、国家自然科学重点基金和国内外大型企业的合作项目。