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“2016年优化与应用学术研讨会”在北京成功举办

2016年10月29-30日,由中国科学院数学与系统科学研究院(以下简称中科院数学院)优化与应用研究中心主办的“2016年优化与应用学术研讨会”在中科院数学院新南楼和北京延庆辉煌国际酒店成功举办。来自全国各地的近60位专家学者和研究生参加了此次研讨会。

图1石勇

图1:石勇教授报告中。

 

此次研讨会的主题是“优化和应用若干前沿问题”。研讨会邀请了6位优化与应用领域的专家做报告。与会者就优化领域的最新进展及应用方向前沿课题进行了深层次的学术交流,并且着重介绍了在大数据应用和石油天然气运输设计中面临的重大问题以及优化模型和算法如何应用于这些方向,研讨会对此进行了深入讨论。

 图2柳建军

图2:柳建军高级工程师报告中。

 

此次研讨会的召开,为推动国内优化学者的交流以及学术领域与工业界的交流起到了重要作用。

此次研讨会得到了中科院数学院优化与应用研究中心的经费支持。

 

                                     中国科学院数学与系统科学研究院
优化与应用研究中心
胡洁 陈诚 供稿

                                             2015年11月8日

 

附邀请报告人名单(按报告排序):

杨周旺(中国科技大学):3D设计与打印中的最优化模型

石勇(中国科学院大学):大数据分析及其应用

刘亚锋(中科院数学院):L_p Regularization Algorithms for Optimization over Permutation Matrices

陈中文(苏州大学):An SQP-type Method for Nonlinear Semidefinite Programming with Superlinear Convergence

黄正海(天津大学):张量优化简介

柳建军(中国石油管道科技研究中心):中国石油天然气管网运行优化现状与挑战

郭田德教授、戴彧虹研究员于8月27日在 2016数学规划分会研究生论坛 做学术报告

201 6中国运筹学会数学规划分会研究生论坛是由中国运筹学会数学规划分会主办,中国科学院数学与系统科学研究院承办,面向全国从事优化理论与应用研究的研究生的高水平论坛。

论坛于2016年8月27日至28日在中国科学院数学与系统科学研究院南楼204报告厅进行。会议邀请了中国科学院大学的郭田德教授、中国科学院数学与系统科学研究院的戴彧虹研究员和许志强研究员做特邀报告。

其中,郭田德教授与戴彧虹研究员的报告题目为

数学规划一些热点方向与问题

以下附件是报告的slides。

DYH-PPT-0827

2015 International Workshop on Mathematical Issues in Information Sciences (MIIS 2015), December 19, 2015, Beijing

MIIS 2015 will take place in Beijing on December 19, 2015. The goal of the workshop is to bring together leading scientists, researches, and practitioners from world to exchange and share ideas and approaches in using mathematics especially modern optimization techniques to model and solve problems in information sciences. For more information, please visit the website of the workshop

http://lsec.cc.ac.cn/~miis2015/index.html

The workshop is hosted by:

Academy of Mathematics and Systems Science
Chinese Academy of Sciences

The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen

 

Sponsors:

  • Academy of Mathematics and Systems Science (AMSS), Chinese Academy of Sciences (CAS)
  • Institute of Computational Mathematics and Scientific/Engineering Computing, AMSS, CAS
  • State Key Laboratory of Scientific and Engineering Computing
  • Center for Optimiztion and Applications, AMSS, CAS

美国斯坦福大学叶荫宇教授 8月23日上午做学术报告

主讲人: 叶荫宇教授

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心

时间:2015年8月23日上午09:30-10:30

地点:数学院南楼二层226会议室

Topic: Distrubuted Solvers for Linear Programming

美国休斯顿大学彭积明教授 5月22日上午做学术报告

主讲人: 彭积明教授

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心

时间:2013年12月30日上午10:30-11:30

地点:数学院科南楼二层226会议室

Topic:The Direct Extension of ADMM for Multi-block Convex Minimization Problems is Not Necessarily Convergent

Abstract:

The issue of how to solve generic non-convex QP has been a long standing challenge in optimization. Existing global algorithms usually refer to branch-and-bound or successive relaxation approaches whose running time are typically exponential in term of the number of variables. Moreover, it has been proved that even finding a local optimal solution to LCQP is NP-hard.
In this talk, we introduce a new design paradigm for LCQPs with a few negative eigenvalues that are known to be NP-hard. We first introduce a new class of Lagrangian functions that satisfy the KKT conditions automatically. By using the new Lagrangian function, we present an alternative update scheme to improve the objective function. We then characterize the accumulation point of the sequence. By integrating the new algorithm and other simple optimization techniques such as convex relaxation, line search and partitioning, we present a global algorithm to find the global optimal solution to the underlying LCQP and estimate its complexity. Promising numerical experiments will be reported as well.

美国斯坦福大学叶荫宇教授 4月4日上午做学术报告

主讲人: 叶荫宇教授

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心

时间:2015年4月4日上午10:30-11:30

地点:数学院南楼二层202会议室

Topic: Optimization with Uncertain, Online and Massive Data

Abstract:

We present several analytic models and computational algorithms dealing with online/dynamic, structured and/or massively distributed data. Specifically, we discuss :
• Distributionally Robust Optimization Models, where many problems can be efficiently solved when the associated uncertain data possess no priori distributions;
• Near-Optimal Online Linear Programming Algorithms, where the matrix data is revealed column by column along with the objective function and a decision has to be made as soon as a variable arrives;
•Sparse regression with Non-convex Regularization, where we give sparse and structure characterizations for every KKT stationary solution of the problem;
• Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) for large-scale data, where we give an example to show that the direct extension of ADMM for three-block convex minimization problems is not necessarily convergent, and propose simple and effective convergent variants.

优化中心12月13日邀请报告

主讲人: 杨周旺(副教授,中国科学技术大学)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心

时间:2014年12月13日(周六)下午14:30-15:30

地点:数学院南楼二层210会议室

Topic:  优化算法开源库搭建

Abstract:

我将从目标、语言、接口、算法、管理等方面简要介绍“优化算法开源库搭建”的初步设想。
目标: 建立高效、简洁、可扩展的优化算法开源库框架,同时能够在多个系统编译和使用。
语言: 采用C++搭建开源库框架。C++语言拥有众多特性,可以通过模板、继承、多态等进行扩展和开发,同时易于进行任务分配和分布式开发。
接口: Python作为当今最易于学习使用的语言之一,优化算法开源库将开放Python的接口,使得用户能在Python端轻松调用算法。
算法: 涵盖基本的优化算法,如线性规划、二次规划、非线性规划、稀疏优化等。同时任何人可在框架允许下扩展算法库。
管理: MathU(中科大团队)负责开源库代码的管理和接口的定义。代码将托管于Github,并由MathU负责整合。
发布组织: 优化算法开源库将由中国运筹学会数学规划分会对外发布和申明版权,免费供公众用于学术研究等非商业用途,但须标注致谢。如用于商业用途,必须取得相应授权。

 

主讲人: Yinyu Ye(Professor,Stanford University)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心

时间:2014年12月13日(周六)下午15:30-16:30

地点:数学院南楼二层210会议室

Topic: Warmstarting the Homogeneous and Self-Dual Interior Point Method for Linear and Conic Quadratic Problems

Abstract:

We present two strategies for warmstarting primal-dual interior point methods for the homogeneous self-dual model when applied to mixed linear and quadratic conic optimization problems. Common to both strategies is their use of only the final (optimal) iterate of the initial problem and their negligible computational cost. This is a major advantage when compared to previously suggested strategies that require a pool of iterates from the solution process of the initial problem. Consequently our strategies are better suited for users who use optimization algorithms as black-box routines which usually only output the final solution. Our two strategies differ in that one assumes knowledge only of the final primal solution while the other assumes the avail-ability of both primal and dual solutions.We analyze the strategies and deduce conditions under which they result in improved theoretical worst-case complexity. We present extensive computational results showing work reductions when warmstarting compared to coldstarting in the range 30%{75% depending on the problem class and magnitude of the problem perturbation. The computational experiments thus substantiate that the warmstarting strategies are useful in practice.
Joint work with Anders Skajaa and Erling Andersen.

 

主讲人: 黄越辉 (博士/高级工程师,中国电力科学研究院)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心

时间:2014年12月13日(周六)下午16:30-17:30

地点:数学院南楼二层210会议室

Topic: 计及风电功率波动影响的风电场集群无功电压协调优化控制策略

Abstract:

针对大规模风电场集群区域有功出力随机波动、无功设备种类繁杂的典型特征,本文提出了一种计及风电功率波动影响的风电场集群无功电压协调优化控制策略。该策 略根据风电功率预测信息、当前运行信息和历史断面信息建立多目标优化控制模型,并采用基于过滤集合的内点算法求解。通过汇集站和风电场的子站调节能力实现 闭环控制,能够对集群区域内离散设备和动态设备的动作响应实行差异化管理。对中国北方某实际风电场集群地区的仿真计算表明,本文所提控制策略能够改善中枢 节点的电压控制效果,协调离散设备和动态设备的运行配合,维持集群区域的静态电压稳定性。

2014年数学规划应用与软件研讨会学术报告

主讲人:   谢金星 (清华大学)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心、中国运筹学会数学规划分会

时间:2014年11月14日下午14:30-15:20

地点:中科院数学与系统科学研究院南楼219

Topic: A class of polynomially solvable 0-1 programming problems and applications

Slides: Modeling01规划2014-Jinxing Xie

 

主讲人:   肖运海 (河南大学)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心、中国运筹学会数学规划分会

时间:2014年11月14日下午15:20-16:10

地点:中科院数学与系统科学研究院南楼219

Topic: Linearlized Alternating Directions Methods of Multipliers in Sparse Optimization

Abstract:  The problem to find sparse solutions has obtained much attention and well studied widely in the fields of signal processing, compressive sensing, machine learning, statistical inference and so on. The problem mainly formulated as an unconstrained optimization problem which aims to minimize the sum of a smooth function and a non-smooth regularized term, the $\ell_1$-norm regularization, TV regularization, and matrix nuclear norm regularization, for instance. In this talk, we review some recent developed linearized alternating directions methods of multipliers to such problem, give their convergence results, and show their practical performance experimentally.

Slides: Prof. XiaoYunHai Repot_CAS

 

主讲人:   郭田德 (中国科学院大学)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心、中国运筹学会数学规划分会

时间:2014年11月14日下午16:25-17:15

地点:中科院数学与系统科学研究院南楼219

Topic: 基于矩阵稀疏表示的指纹图像压缩编码算法及软件实现

 

主讲人:   姜志鹏 (中国科学院大学)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心、中国运筹学会数学规划分会

时间:2014年11月15日下午14:00-14:40

地点:北京实创西山科技培训中心

Topic: 高精度移动通信网络优化规划平台

Abstract:  随着蜂窝移动通信网络的规模不断扩大,无线网络的优化变得日益复杂和困难,仅仅依靠传统的工程优化和规划经验很难提升网络的性能。我们利用数学优化方法,结合电磁波理论,得到了一种高精度场强预测方法,可利用天线参数和地理信息等数据,计算出各天线在每个地理位置的场强值。在此基础上,对于给定的网络性能指标,我们建立了移动通信无线网络天线参数调整的最优化模型,并设计了相应的求解算法,使用该模型和算法可计算出全网或局部网络的天线参数整体优化调整方案。我们把网络性能指标的计算和展示、天线的自动调整和优化等功能编程实现,形成了一套完整的软件系统。该软件可根据使用者的不同需求,设计不同的操作流程以及交互界面,给网络优化工程师提供很好的技术支持。

Slides: 高精度移动通信网络优化规划平台(最终)-Zhipeng Jiang

 

主讲人:  白敏茹(湖南大学)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心、中国运筹学会数学规划分会

时间:2014年11月15日下午14:40-15:20

地点:北京实创西山科技培训中心

Topic: 张量的低秩逼近

Abstract:  近年来涌现出许多高维图像数据,其本质上是高阶张量,如果采用传统图像处理方法将张量数据转换为非常长的向量来实现,这样测量就需要非常大样本矩阵,从而带来了巨大的计算和存储负担,同时,也会丧失张量所固有的几何、统计以及非线性度量性质。因此,将传统的理论方法拓展到高阶张量情形成为了亟待解决又非常具有挑战的一个崭新研究课题。本报告首先介绍张量计算,特别是张量低秩逼近计算的国内外研究现状,然后汇报我们的研究团队在张量低秩逼近方面的研究工作,主要包括低秩张量的完备化方法、对称复张量的最佳复秩1逼近的计算方法。

Slides: 张量的低秩逼近-Minru Bai

 

主讲人:   戴彧虹 (中科院数学与系统科学研究院))

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心、中国运筹学会数学规划分会

时间:2014年11月15日下午15:20-16:00

地点:北京实创西山科技培训中心

Topic: 混合整数规划算法与软件

Abstract:  许多实际问题可以归结为混合整数规划问题。比如,火车或飞机调度、工人排班、生产计划、发电机组组合、通讯中设备选址等。常见的混合整数规划问题有指派问题,0-1背包问题、设备覆盖问题、旅行商问题等。混合整数规划常用的算法包括: 预处理、分支定界、割平面、启发式算法等。此方面的软件也有很多,常用的商业软件有: Cplex、Gurobi、Xpress-MP等;常见的非商业软件有: Bonmin、Scip、Knitro等。虽然算法与软件都已经比较成熟,仍有很多问题值得思考。比如,如何针对特殊问题设计算法,如何提高算法的计算效率等。

Slides: 混合正数规划的算法与软件-‡Prof.Dai

 

主讲人:  杨周旺 (中国科学技术大学)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心、中国运筹学会数学规划分会

时间:2014年11月15日下午16:20-17:00

地点:北京实创西山科技培训中心

Topic: 优化算法开源库搭建

Abstract:

我将从目标、语言、接口、算法、管理等方面简要介绍“优化算法开源库搭建”的初步设想。

目标: 建立高效、简洁、可扩展的优化算法开源库框架,同时能够在多个系统编译和使用。

语言: 采用C++搭建开源库框架。C++语言拥有众多特性,可以通过模板、继承、多态等进行扩展和开发,同时易于进行任务分配和分布式开发。

接口: Python作为当今最易于学习使用的语言之一,优化算法开源库将开放Python的接口,使得用户能在Python端轻松调用算法。

算法: 涵盖基本的优化算法,如线性规划、二次规划、非线性规划、稀疏优化等。同时任何人可在框架允许下扩展算法库。

管理: MathU(中科大团队)负责开源库代码的管理和接口的定义。代码将托管于Github,并由MathU负责整合。

发布组织: 优化算法开源库将由中国运筹学会数学规划分会对外发布和申明版权,免费供公众用于学术研究等非商业用途,但须标注致谢。如用于商业用途,必须取得相应授权。

Slides: COPT(A C++ Open Optimization Library)-Zhouwang Yang,Ruimin Wang

Professor Jingyun Yuan from Federal University of Parana, Brazil will be invited to give a talk

主讲人:Prof. Jingyun Yuan  (Federal University of Parana, Brazil)

邀请人: 中科院数学院优化与应用研究中心

时间: 2014年10月28日 15:30

地点: 数学院南楼 N210

Title:

Some Research Methodologies in Applied and Computational Mathematics

2014年“优化与应用”学术研讨会会议报告四

主讲人:   逄敏、孙宇翔 (北京大学水资源研究中心)

邀请人:中科院数学院优化与应用研究中心

时间:2014年10月11日下午16:15-17:00

地点:北京市密云区雾灵山庄   

Topic:  Implementation of derivative-free optimization algorithms on land subsidence control problems

Abstract:  Due to surface water scarcity and contamination problems, groundwater has been exploited as an important water resource in many areas. However, the extensive pumping causes severe problems. In the Hang Jia Hu plain, land subsidence induced by groundwater extraction from a large number of pumping wells causes flooding, disrupted river navigation and waterlogging of soil, among other problems. In order to mitigate the hazards caused by land subsidence and also meet the domestic and industrial demands for water resources, groundwater exploitation management needs to reply on optimization techniques to determine the most effective strategies. However, this complex groundwater management problem is challenging, as its objective functions being nonsmooth, nonlinear, and having many local minima and lacking derivative forms. In our study, we apply the DYCORS algorithm, which is a derivative free optimization algorithm for solving expensive black-box objective functions. It is based on the radial basis function (RBF) surrogate model and combined with dynamic coordinate search so it is specifically suitable for high dimensional problems. With this optimization and simulation system, we will be able to provide efficient groundwater exploitation management plans under different practical requirements.