探索基于学习的数学优化算法与理论

作者:朱海燕,曾燎原发布时间:2024-11-13浏览次数:10

报告人:文再文 教授 北京大学
报告时间:2024年11月14日 星期四 下午16:00-17:00
报告地点:理学C楼220
报告摘要:本报告将探讨数据、模型、算法和理论在数学优化领域融合的新模式。首先讨论大模型辅助建模与求解,针对问题结构和场景进行自适应建模、结构提取和问题求解。接着探讨人工智能驱动的优化算法,包括求解二元整数规划的蒙多卡洛策略优化算法,基于常微分方程的学习优化方法,大模型微调的零阶优化算法等等。最后讨论通过数学优化形式化建立知识库推动自动定理证明的构想。
报告人简介:

文再文,北京大学北京国际数学研究中心教授,北京大学博雅特聘教授,主要研究最优化算法与理论及其在机器学习、人工智能中的应用。2016年获中国青年科技奖。2020年获国家万人计划科技创新领军人才,2024年入选教育部长江学者特聘教授,现为JSC, JORSC, JCMCSIAM-AM等期刊编委,MPC的技术编委,中国运筹学会副理事长。