2025年11 月 4 日至7 日，由国家自然科学基金天元基金资助，中国科学院大学、大湾区大学与中国运筹学会（ORSC）数学与智能分会联合主办的“学习最优化方法”高级研讨班在东莞顺利举办。本次研讨班由东莞市大湾区高等研究院智能计算研究中心承办。

       研讨班聚焦“学习最优化（AI for Optimization）”的最新研究进展，围绕其理论框架、算法设计与可扩展实现，以及在机器学习与工程计算等领域的应用展开系统阐述。研讨班共设 2个短期课程和14场系列邀请报告，邀请了来自国内外多所高校与科研机构的知名专家作专题讲授与学术交流。

       开班仪式于11月5日上午在大湾区大学举行，由中国科学院大学韩丛英教授主持。研讨班特别邀请西安交通大学孟德宇教授与加拿大滑铁卢大学于耀亮教授担任主讲教师，分别讲授《机器学习的基础方法论》和《生成式模型的过去、现在与展望》两门短期课程。

       除短期课程外，研讨班还安排了14场系列邀请报告，报告嘉宾按报告时间顺序依次为中国科学院地球科学研究所王彦飞研究员、中国科学院数学与系统科学研究院陈旭瑾研究员、南方科技大学张进教授、深圳大学胡耀华教授、中国科学院数学与系统科学研究院骆顺龙研究员、中国科学院大学郭田德讲席教授、北京航空航天大学韩德仁教授、复旦大学郦旭东教授、南京师范大学孙海琳教授、复旦大学高卫国教授、南开大学王兆军教授、香港理工大学孙德锋讲座教授、北京大学夏壁灿教授及西安交通大学孙建永教授。报告内容涵盖学习最优化及相关领域的诸多前沿方向，包括最优化理论与算法设计、智能优化与生成式人工智能、鲁棒性与不确定性建模、强化学习与决策优化、模型驱动与数据驱动融合方法、高性能计算与优化实现以及统计学习与跨学科应用等。

        研讨班期间，全体成员还参观了大湾区大学松山湖校区，深入了解学校的建设进展与未来发展规划，对大湾区大学的办学前景表达了高度期待。

       本次高级研讨班系统介绍了人工智能与最优化交叉领域的最新成果，展示了“学习最优化（AI for Optimization）”的研究路径与实践案例，吸引了来自全国30余所高校与科研机构的近70位教师、博士后及研究生参加。通过学习与交流，学员们不仅拓展了研究视野、掌握了前沿动态，也进一步促进了该领域在国内的学术发展与跨学科合作。

       “学习最优化方法”高级研讨班的成功举办，深化了相关领域的学术交流与合作，为我国学习最优化方向的人才培养、科研创新与成果转化奠定了坚实基础。

数学与智能分会 供稿