（文/图 软件工程研究所 余磊）3月23日，为进一步明晰学院科研课题研究方向，凝练学科发展特色，提升团队科研创新能力，软件工程研究所开展基于博弈理论的供应链金融信用风险防范理论专题分享会，全体骨干教师、科研团队成员参与本次交流学习。
分享会上，课题负责人唐浩坤围绕课题核心内容，详细讲解了企业信用指标筛选、信用分评估方法及多智能体强化学习博弈综述，为参会人员梳理了清晰的研究逻辑与技术路径。企业信用指标筛选采用“两阶段筛选”方案：第一阶段为初赛筛选，通过方差—偏相关分析分两轮精简指标——方差分析淘汰缺乏区分度的“没个性”指标，偏相关分析剔除信息重复的“复制粘贴”式指标，保障指标体系科学简洁。
第二阶段为复赛优化，采用神经网络逐步迭代法，通过初始化、逐个测试、迭代优化、停止条件四步，进一步提升指标体系精准度与适配性，贴合企业信用评估实际需求。
企业信用分评估采用“三步联动、动态评估”方法：第一步用“模糊综合评价法”算出企业各时间点信用分；第二步通过“微粒群算法”确定合理权重与趋势，提升评估客观性；第三步结合两种方法，完成对A企业的动态信用评估，提供了可落地的实践方案。
此外，唐浩坤还分享了多智能体强化学习博弈综述，梳理了合作、对抗、混合三大博弈类别，阐释了其核心特征与应用场景，并重点讲解了经典Q-Learning算法的工作原理，为后续算法研究奠定基础。
科研团队成员焦叶骏也进行了基于多智能体强化学习的供应链金融动态信贷策略与反向制约机制研究的文献梳理分享，基于四元异构智能体体系，讲解了博弈融合MARL破解的核心痛点以及链式动态信贷与反向制约闭环的机制，将混合博弈与MARL深度融合，创新性应用于供应链金融动态信贷领域。精选20篇高质量文献，进行了共性核心方法的提炼，为研究提供了完整的理论框架、算法依据、机制分析与实例验证支撑。
此次专题研讨会的成功举办，有效搭建了科研交流协作平台，进一步明确了研究所基于博弈理论的供应链金融课题研发的方向，为后续凝聚科研团队合力、打造特色学科研究品牌、提升科研成果产出质量筑牢了坚实基础。