2017年4月2日至4日，北京大学工学院侍乐媛教授团队在2017国际商业分析和运筹学大会（2017 INFORMS Conference on Business Analytics & Operations Research）举行的挑战赛（Syngenta Crop Challenge）中荣获全球第二名。
这项赛事是由国际领先的农业科技公司先正达（Syngenta）冠名资助的。自2016年9月1号以来，来自哈佛大学、斯坦福大学等全球600多个团队参与提交研究方案，竞争十分激烈。经过评审委员会的两轮严格筛选，于2017年2月24日提名5个团队进入决赛，入围团队于4月3日在美国拉斯维加斯展开最终角逐。
史忠顺代表团队参加颁奖典礼在此次竞赛中，侍乐媛教授团队提交的论文题目为A Decision Making Approach for Soy Seed Variety Selection via Hedging Against Weather Risk，创新性地提出了综合利用大数据分析技术、深度神经网络构建出农业产量预测模型的思路，并在此基础上设计出基于混合整数二次规划的最优求解策略，创造性地解决了农作物选种最优决策配比的问题。该方案的创新之处在于运用协方差矩阵对冲由天气不确定性所带来的风险，同时将大数据技术、深度学习技术与最优化理论和方法相结合，开发出针对国家粮食产量精准预测与备种优化策略的决策分析支持工具，具有很强的可推广性。国际运筹学与管理科学协会（INFORMS）评奖委员会对该解决方案给予一致肯定，评奖委员会主席IBM Research、T.J. Watson Research Center产业研究首席科学家Robin Lougee和Syngenta公司的首席科学家Joseph Byrum称其具有重要的理论价值与现实意义。
近年来，侍乐媛教授团队的研究工作紧密结合国家发展战略需求，承担了包括国家自然科学基金委重大项目“互联网与大数据环境下高端装备制造网络协同管理理论”，国家公益性行业科研专项“大数据环境下的储藏平台数据方法分析研究”等在内的重要研究课题，在“互联网+”智能制造、农业大数据分析与优化等领域开展了卓有成效的研究，取得了国内外同行以及工业界的高度认可。
该项研究工作在北京大学和美国威斯康辛大学麦迪逊分校（UWM）的紧密合作下完成，作者依次是：史忠顺（UWM助理研究员），赵宇（工学院博士生），张玺（工学院工业工程管理系副教授），侍乐媛（工学院工业工程管理系主任、教授）。该项研究得到了国家自然科学基金、国家公益性行业科研专项的资助。
国际商业分析和运筹学大会由国际运筹学与管理科学协会（INFORMS）举办，每年举办一次，是全球运筹学和商业分析领域的顶级会议。大会旨在用先进的运筹学、管理科学方法及大数据、机器学习等技术解决商业分析中的实际问题。来自全球运筹学、管理科学、商业分析领域上千位专家学者、企业精英参加了此次大会。
编辑：白杨
