报告题目：组合优化机器学习求解方法

报告时间：2023年5月31日（星期三）19:30

报告地点：腾讯会议218232543

内容摘要：数值计算方法是研究并解决数学问题数值近似解的方法与过程，是解决“计算”问题的桥梁和工具。随着人工智能，特别是深度学习的兴起，学习类方法在许多领域取得了巨大的成功。本报告以最优化计算方法为例，分析数值最优化计算方法的一般形式和特点，并与学习类方法进行比较，提出学习最优化方法的设计思路；以组合最优化为例，对该类方法的设计原理进行阐述，并给出了一些最新的研究成果。本报告从新的视角设计最优化方法，并由此引出学习最优化方法这一全新的研究方向，希望为最优化方法的设计和理论开辟一个新的研究范式。

报告人简介：郭田德 博士，中国科学院大学数学科学学院讲席教授、二级教授、常务副院长，中国科学院数学与系统科学研究院优化与应用研究中心副主任、中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室副主任，中国运筹学会首届会士，中国运筹学会副理事长，中国工业与应用数学会常务理事。主要的研究方向包括最优化的理论与算法、机器学习的理论与应用等。在国内外学术刊物上发表论文多篇、申请专利多项，先后主持了科技部、国家基金委面上项目、重点项目和重大项目课题、中国科学院重要方向项项目、公安部重点课题等项目。先后获得公安部科学技术奖二等奖、北京市科学技术奖三等奖、中国运筹学会科学技术奖一等奖、国际运筹学会运筹学发展奖二等奖，中国科学院教学成果一等奖和特等奖，北京市教学成果奖一等奖。