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基本信息

内容简介：经典数学优化理论和算法中，线性、光滑性、凸性等“好”性质是对数学优化模型的基本假设。然而，应用中的优化问题，尤其是机器学习等热门应用领域中的优化问题往往是非线性、非光滑、非凸的，这使得对其分析求解面临很多挑战。本报告总结一些机器学习、人工智能中非凸优化问题的特性，介绍处理非凸优化问题的几个工具。

报告人简介：韩德仁,教授，博士生导师，现任北京航空航天大学数学科学学院院长、教育部数学类专业教指委秘书长。2002年获南京大学计算数学博士学位。从事大规模优化问题、变分不等式问题的数值方法的研究工作，发表多篇学术论文。曾获中国运筹学会青年运筹学奖，江苏省科技进步奖等奖项;主持国家自然科学基金杰出青年基金等多项项目。担任中国运筹学会常务理事、江苏省运筹学会理事长；《数值计算与计算机应用》、《Journal of the Operations Research Society of China》、《Journal of Global Optimization》编委。