邮箱： sdiao@gbu.edu.cn
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学习经历
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2010年9月 - 2014年6月 山东大学 物理学（基地班） 学士
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2014年8月 - 2016年5月 Lehigh University 统计学 硕士
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2017年6月 - 2021年5月 University of Southern California 计算机科学 硕士
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2016年8月 - 2022年8月 University of Southern California 工业系统工程 博士
工作经历
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2023年3月 - 2025年3月 Northwestern University 博士后
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2025年3月 - 至今 大湾区大学 助理教授、研究员
科研领域
随机优化及其在公共卫生的应用、非参数统计与随机优化及非凸优化的结合、学习引导的优化
主要成果
博士阶段师从Suvrajeet Sen（INFORMS Fellow），研究面向随机优化前沿领域(Predictive Stochastic Program/Contextual Stochastic Optimization)设计算法以及随机优化算法可靠性的理论分析。博后阶段师从David Morton从事与污水相关的阶段性预警系统（Staged Alert System with a Wastewater Signal）的设计，研究项目得到伊利诺伊州卫生部与芝加哥卫生部的资助。博后其它研究包含寻找图聚类问题中帕累托最优解和基于有限状态的马尔可夫链的无限时域随机优化问题。曾担任行业内国际顶级期刊审稿人（Operations Research, SIAM J. Of Optimization, European Journal of Operational Research, INFORMS Journal on Computing, INFORMS Journal on Optimization）。在2025于INFORMS Journal on Computing获得优秀审稿人（Meritorious Reviewer）称号。 在2024年受INFORMS Annual Meeting Computing Society副主席邀请组织分区会议。在2017年受邀参加INFORMS Doctoral Student Colloquium。
代表性成果
Peer Reviewed Journals
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Diao, Shuotao, and Suvrajeet Sen. “Distribution-free algorithms for predictive stochastic programming in the presence of streaming data.” Computational Optimization and Applications 87.2 (2024): 355-395.
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Eisenberg, Bennett, and Shuotao Diao. “Properties of the Kelly bets for pairs of binary wagers.” Statistics & Probability Letters 125 (2017): 215-219.
Peer Reviewed Conferences
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“A unifying theory for improving reliability of stochastic programming solutions using compromise decisions”, with Suvrajeet Sen. （Proceedings of INFORMS Optimization Society Conference Houston, TX, March 2024，link to the conference webpage: https://sites.google.com/view/ios2024refereed?usp=sharing）
Under Review at Peer Reviewed Journals
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Diao, Shuotao, and Suvrajeet Sen. “A reliability theory of compromise decisions for large-scale stochastic programs” （Major Revision at Mathematical Programming, preprint link: https://arxiv.org/abs/2405.10414）
Working Papers
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Diao, Shuotao, and Suvrajeet Sen. “Online Non-parametric Estimation for Nonconvex Stochastic Decomposition with Majorization-Minimization” (preprint link: https://optimization-online.org/DB_FILE/2022/05/8912.pdf)
