Education

Previously, he obtained his Ph.D. from the Department of Industrial Systems Engineering and Management at the National University of Singapore, and his bachelor’s degree in mathematics from Nanjing University in 2017. 

Research Interests

His research interests primarily focus on asymptotic statistic theory, online resource allocation, and optimization algorithms, with applications in data-driven inventory management, airline revenue management, and large-scale machine learning. 

He has many publications accepted or in revision in top journals, including Operations Research, Journal of Machine Learning Research, Production and Operations Management, and INFORMS Journal on Computing. 

He also actively serves as a referee for several flagship journals of INFORMS, including Operations Research, Management Science, and Manufacturing & Service Operations Management.

Publications

• X. Zhang*, W. B. Haskell, and Z. Ye.  A Unifying Framework for Variance Reduction Algorithms for Finding Zeroes of Monotone Operators.  Journal of Machine Learning Research, 23 (60), 1-44.
• X. Zhang*, Z. Ye, and W. B. Haskell.  Error Propagation in Asymptotic Analysis for Data-Driven Inventory Policies. Operations Research, 2024
• W. Huang, X.Zhang. Randomized smoothing variance reduction method for large-scale non-smooth convex optimization. Operations Research Forum, 2(2), 26
• X. Jiang, Z. Ye, T. Loon Ching, and X. Zhang*.  "Risk Aversion in a Data-Driven Inventory Problem".  major revision at Production and Operations Management
• H. Wang, X. Zhang, S. Ng, and S. Wang.  "A Data-Driven Bayesian Nonparametric Approach for Black-Box Optimization". major revision at Informs Journal on Computing
• X. Zhang*, Z.Ye, and Yu. Wang. Data-driven Inventory Policies with Dependent Demands. revised and resubmit at Operations Research.
• X.Jiang, X.Hu, X.Zhang and Z.Ye. ''blinded for anonymity". review at MSOM.  

Personal Homepage：https://www.xunzhangweb.com/