講者與講題：
胡明哲 Optimization, game theory, and machine learning models for water resources, agriculture and ecology.
國立台灣大學 昆蟲學系 葉懋男 R08632009
心得與內容摘要：
胡老師由數學及經濟學中的最佳化的角度切入農業生產及許多面向切入，讓我們昆蟲系學生的思考邏輯能不被侷限於農業的生產端或病蟲害防治，更能暸解市場或公司經營的角度所需要的風險評估及規劃。
老師的演說藉由賽局理論並延伸至囚徒理論，利用深入淺出而且生動的方式帶我們暸解艱深的數學模型，而這些數學模型及演算法也與農業息息相關，適合的數學模型或演算法加入不確定性的分析後，可以用於模擬作物生長、所需的灌溉水，甚至預測天災的發生及病蟲害的發生嚴重與否及擴散範圍，可以說是協助農業進步及未來發展相當重要的一環。
Q&A
1. Q：請問老師說模擬方法的誤差值越早收斂代表的是可以越快可以達到比較符合事實的分析方法，為甚麼在演算過程中誤差值會有變大的情形？
A：因為當處理非線性問題時，其實不見得誤差都會越來越小，有時候誤差會增加或減少。如果是線性問題，當朝著某個方向運算誤差一定愈來愈小；但是非線性問題不同，因為XY軸的關係有可能是非線性關係，所以不一定每次誤差都會變小。在處理資料時，我們可以使用不一樣的解決方法找到全域最佳解，而非僅僅區域最佳解。所謂最佳解通常就是指最大值或最小值，比如說誤差就是最小值，而利益、水資源分配就是找最大值。
2. Q：請問關於不確定性，要如何將不確定性放入演算的過程裡？
A：視演算分析的情境而定，比如說災害分析，不同的地方有不同的降雨
量，無法確切知道何地會淹水，這就是一種不確定性。
假設臺北市政府有五千萬經費用作下水道拓寬，解決淹水問題，但不知道五千萬要投入到哪裡，一個決策可以在五種情況中可以解決三種，而另一個決策只能解決一種，此時要選擇可以解決較多問題的決策。或是可以設定限制淹水只能淹到10公分，這時如何把錢投到適合的區域，可以去分析不一樣降雨的情形，去看每個地區淹水的機率，針對常常淹水的區域優先改善它。這類決策沒有絕對的對錯，通常這類模擬分析也會做敏感度分析，在一個系統裡面某些因素有不確定性，調動這些參數，看對系統最後造成什麼影響。
3. Q：請問在災害疏散方面做決策時，政府要採用花最少的成本救到最多人，為甚麼沒有考慮時間。
A：因為成本和時間兩個都希望最小，比如說確保50分鐘可以疏散全部人群，至少要得建構疏散中心、橋梁或道路拓寬，這些需要花費一定成本。而30分鐘所需的成本會更高，所以要在多個目標間競爭，我們想要讓時間和成本都最小，但當成本降低時間就會增加，時間降低成本就會提高，所以要在兩者間取捨。
4. Q：資料的分布可能是扭曲的曲面，請問是否有已知的模型？因為我們只能取得資料點，要如何得知資料分布形狀如何？
A：資料分布不總是最單純簡單的型態，有一種方法是可以將資料分成片段，將每段做迴歸分析，會得到一個非線性的不連續的圖形，它就不是一個固有的模型。除此之外，可以將某個資料點與鄰近周遭的資料點連在一起，最後建構一個曲面或曲線。
5. Q：現在做的模擬模型都是用現有的資料，比較接近抽樣的概念，所以模擬出來的結果都會是一個區間嗎？就好比預測總統大選的結果，會有個信賴區間。
A：這要視採用什麼樣的資料，以物聯網來說，所有的感測器連接上網路，就可以即時傳送真實資料，可以遠比拿歷史資料來做資源分配還要精確。在一地方，過往資料告訴我們現在通常還不缺水，但是即時資料傳送表示缺水，就可以即時做輸送。如果使用歷史資料預測未來可能發生的結果，就會是模擬分析。
花絮照：
