题  目：学习最优化----组合优化问题人工智能求解的模型和算法

报告人：韩丛英  教授

单  位：中国科学院大学

时  间：2025年3月28日 8:30

地  点：龙子湖校区九章学堂C座302

摘要：随着人工智能的发展，求解优化问题由传统的数值方法产生了学习的方法，形成了新的求解范式。本报告将结合本课题组的研究，介绍机器学习求解组合优化问题这个研究领域的相关工作。首先给出组合优化机器学习求解方法的一般框架：前后端组合学习和融合学习，以及机器学习求解组合优化问题的主体研究方法、思路和工具；然后介绍一些特殊问题（数字背包、P中值以及生成树等）的求解模型和算法设计，最后提出相关研究方向和研究瓶颈。

报告人简介：韩丛英，中国科学院大学数学科学学院，长聘教授，博士生导师。现任中国运筹学会第十二届理事会常务理事、中国运筹学会数学与智能分会秘书长、图论与组合分会和数学规划分会常务理事。主要的研究方向最优化理论与算法、机器学习的理论与应用、模式识别等。在国内外重要学术期刊和会议上发表论文多篇，主持国家自然科学基金重点项目、面上项目和青年项目、科技部重点研发计划项目课题、中国科学院先导专项子课题及各类企业联合课题等。先后获得中国运筹学会科学技术奖运筹应用奖、国际运筹学会运筹学发展奖二等奖(IFORS prize for OR in development, Runner-up)等。获得中国科学院“朱李月华”优秀教师奖等。