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中国科协青托沙龙活动在合肥顺利召开

浏览量:5505来源:[青年工作委员会] 日期:[2020.10.20]

2020年10月18日下午3:40-6:00,中国科协青托沙龙活动在合顺利举行。本次活动由中国运筹学会青年工作委员会主任韩德仁教授主持,依托运筹千里纵横论坛通过腾讯会议同步在线举行,中国运筹学会理事长戴彧虹研究员等50余人参加了此次沙龙。韩德仁教授首先代表中国运筹学会向参会的各位老师和同学表示了欢迎和感谢,并介绍本次活动的主题——“行业与底层优化算法与软件研发”。接下来,12 位参会嘉宾依次发言,介绍了自己的研究领域以及如何促进行业与底层优化算法和软件研发发表了自己的看法。

复旦大学郦旭东教授做了底层优化算法软件的报告,对线性规划软件、整数规划软件、半正定规划软件、非线性规划软件以及其他优化软件进行了详细介绍,对每款软件的求解能力、更新速度、未来发展等进行了分析。

中国科学技术大学杨周旺教授对多种求解器的运算逻辑以及目前自己团队研发的COPT求解器框架(https://github.com/fromradio/COptdev)进行了详细介绍,指出目前很多求解器的开发往往只停留在算法层面,关于底层的研究和优化上还有很多工作要做。

CMIP团队成员、河北工业大学黄亚魁教授介绍了团队研发的凸约束优化求解器,指出目前这款求解器在求解盒约束问题和带有一个线性约束的盒优化问题等多种连续优化问题上性能表现优异,并且此款求解器仍有很大的提升空间。

CMIP团队成员、中国科学院数学与系统科学研究院刘泽显博士对有限内存共轭梯度软件的发展动态进行了分析,对团队目前研究的相关算法运行框架进行了介绍,指出在很多算例测试中均表现优异。

CMIP团队成员、中国科学院数学与系统科学研究院张瑞进博士对团队目前研究的内点法线性优化求解器进行了介绍,对预测修正算法的框架进行了分析,表明算法在求解时间和求解质量方面都表现得非常出色。

华中科技大学秦虎教授对目前优化算法的研究现状进行了分析,指出目前定制化算法不能够跟上企业业务场景的变化速度,开发通用性的算法求解器对于推动行业发展具有十分重要的意义。

北京大学文再文研究员借助运筹千里纵横论坛,通过腾讯会议平台参加了本次沙龙。他介绍了即将出版的最优化书籍,阐述了高质量运筹教材需要具有详细的模型算法讲解以及结合实际案例的高质量代码,这对于人才培养十分重要。

华东师范大学王祥丰教授介绍了机器学习与最优化算法目前的研究现状,对机器学习和最优化里各种经典问题的解决提出了联合企业开展比赛、横向项目孵化等诸多建设性的意见。

电子科技大学张文星教授介绍了目前在有特殊结构的凸优化问题和ADMM算法上的研究情况,并介绍了目前使用的多种计算平台,对比了不同算法在求解不同规模问题上的优劣性。

北京邮电大学艾文宝教授同样借助运筹千里纵横论坛,通过腾讯会议平台参加了本次论坛,对目前研究的复杂矩阵等式以及最短路径的精确算法进行了介绍并证明了算法的求解速度与规模无关,对比目前最好的LARC算法,求解速度更快,求解效果更好。

南京大学杨俊锋教授介绍了目前研究的FTVD和YALL1算法,说明目前很多问题的求解算法虽然多但是相关求解器太少,并介绍了目前研究的开源算法对比其他算法具有很大的优势,已经得到了很多领域内专家的肯定。

CMIP团队成员、北京理工大学陈伟坤博士介绍了混合整数规划的基本算法以及目前研究的CMIP求解器,说明CMIP求解器是分枝定界-割算法的扩展,算例测试结果表明CMIP求解器优于多种开源成熟的求解器,并且具有很大的提升空间。


沙龙内容丰富,引发了参会人员的讨论热情,参会人员就目前中国自研算法求解器面临的机遇和挑战进行了热烈的讨论和交流。最后戴彧虹理事长对本次沙龙活动进行了总结,进一步强调了底层优化算法和软件的研发的重要性,是极具挑战性的核心科技。其中戴理事长特别强调了算法平台建设的重要性,搭建融合解决多种问题求解器的算法平台是未来我们所有人的努力方向,希望本次参加青托沙龙活动的青年科技人才们,奋发进取,宏远之心思未来,决胜之心克艰难,在行业底层优化算法与软件研发中不断沉淀,做出突破,融合创新,给中国运筹发展的历史上留下浓墨重彩的一笔

部分线下嘉宾合影



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