近日，管理学院供应链管理与系统工程系教师徐瑨与新加坡科技设计大学段凌杰教授、香港中文大学(深圳)寿碧英教授、香港中文大学（深圳）黄建伟教授的合作研究成果“Information Freshness in Service Queues With Strategic Customers”在管理学国际顶级期刊《PRODUCTION AND OPERATIONS MANAGEMENT》上发表。

本研究探讨服务提供商以特定频率向顾客更新队列状态信息的动态决策场景，其中顾客基于最新披露信息做出排队加入决策。研究目标在于求解服务系统与顾客利益协同优化的最优信息更新频率。通过构建二维连续时间马尔可夫过程（two-dimensional continuous-time Markov process）对实际队列长度与公告队列长度进行联合建模，并基于泊松更新机制（Poisson updating scheme）证明两过程的概率分布同构性，推导出顾客效用函数的闭式解。研究发现：顾客在均衡状态下采取广义混合阈值策略，且其决策确定性并不随信息新鲜度提升而单调递增；此外，由于顾客对信息新鲜度的异质性敏感特征，系统吞吐量与总顾客效用等性能指标对更新频率呈现非单调性响应，表明信息实时性增强未必能改善系统性能。为此，本研究提出算法框架求解各性能指标的最优更新频率，并识别不同频率的最优适用条件。理论证明：（1）任何正更新频率均可实现顾客效用不低于无信息系统；（2）在高顾客到达率系统中，正更新频率能有效提升吞吐量；（3）存在条件使有限正更新频率相较实时信息系统产生更高吞吐量与总顾客效用。

‌徐瑨，华中科技大学管理学院供应链管理与系统工程系讲师，研究方向主要包括排队系统，随机过程，智能规划与调度。主持了国家自然科学基金青年基金项目、湖北省自然科学基金面上项目、中国博士后基金面上项目等多个项目。