2026年4月17日上午，华南理工大学工商管理学院副院长、二级教授钟远光应邀开展学术讲座，在经管楼B201会议室带来题为《Forecast-Driven Inventory Pooling and Fulfillment under Time-Series Demand》的精彩报告。本次讲座由东南大学何勇教授主持。

报告围绕多周期共享库存系统中的核心挑战展开。在该系统中，一个集中式仓库在需求实现之前进行库存补货，并在观测到各区域的需求向量后进行库存分配。关键难点在于需求呈现两种不同形式的依赖性：跨区域的期内依赖和跨时间的期间依赖，传统方法难以同时有效处理这两类依赖结构。

在理论分析方面，钟教授首先构建了一个具有同质成本的单步条件完全信息基准模型，证明了在该基准下，每一期的联合补货与分配问题具有“订至”策略的最优结构，且其关键参数由总需求的条件均值与条件方差决定。该基准清晰地分离了两种依赖渠道的作用机制：期内依赖通过总需求的波动性和风险池效应发挥作用，而期间依赖则通过预测更新和期望需求的动态演化影响决策。

在此基础上，钟教授进一步提出了一种基于残差的多阶段分布鲁棒优化框架。该框架的核心优势在于能够保留拟合时间序列模型所具有的预测性依赖结构，同时在仿射策略下将原问题近似为可处理的线性规划问题，并提供有限样本的样本外性能保证。这一方法论创新使得在实际应用中能够有效平衡模型的刻画精度与计算可行性。

在数值实验方面，钟教授将所提方法与多种基准方法进行了系统对比，包括样本均值法、样本路径鲁棒法以及阶段鲁棒法。实验结果表明，保留需求依赖结构能够显著改善样本外成本和尾部风险性能，且在需求具有高度持续性的情境下，性能提升尤为显著。这些发现揭示了一个重要洞察：即便系统具备事后库存池化的能力，忽视需求依赖性仍然会在事前阶段导致库存定位的实质性偏差。

报告最后，钟教授总结了在时间序列需求环境下，预测驱动的库存池化与分配策略的理论贡献与实践意义，并展望了该方法在更广泛的供应链库存管理场景中的应用前景。整场讲座内容深入、逻辑清晰，理论创新与实际应用紧密结合，引发了在场师生的热烈讨论与深入交流。