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学术报告

【数学论坛】LP-Newton Methods for Linear Programming and Beyond
发布日期:2021-12-27  浏览量:

北航数学论坛学术报告

LP-Newton Methods

for Linear Programming and Beyond

施 建明 教授

东京理科大学

 

报告时间:下14:00-15:00 2021-12-31 (星期五)


腾讯会议 ID 604-519-583


内容简介 线性规划问题虽然可以用内点算法等在多项式时间内求解,但怎样为线性规划设计强多项式算法(或证这种算法不存在)是一个长期悬而未决的问题。 作为一种努力,我们介绍一类解线性规划问题的算法 (LP-Newton 方法)。该方法基于 P. Wolfe 的最小范数点算法,是一种有限步收敛算法。 我们也将讨论改用非有限收敛 Frank-Wolfe算法的一些相关问题


报告人简介: 历任东京理科大学商业经济系教授,创系主任,校董事会评议员等。从事数值优化、数据分析及管理科学应用领域的研究。对效益评价,金融风险控制及健康医疗等感兴趣。首次构造了求解极端非效率使用时网络可行流的最小值的数理模型。证明其与最小极大匹配问题(著名的NP-难问题)等价。提出了求解该问题的有限步收敛算法。多项研究成果被国际著名学者在专著中引用,如: H. Tuy : Convex Analysis and Global Optimization, Springer, 2016 ; R. Verma: Semi-Infinite Fractional Programming, Springer, 2016. 对分数和最优的算法及应用研究,受到以色列等国际同行关注。2019年当选日本工程院外籍院士。


邀请人: 夏勇

 

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