为搭建高水平学术交流平台、提升师生科研能力与学科视野，2025年11月30日下午，Manbetx手机版下载页面
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会议室举办了优化领域专题学术报告，邀请校内外知名专家学者分享前沿研究成果，涵盖随机优化、金融优化、鲁棒优化、图像处理及非凸非光滑优化等多个方向。
我院特邀大连理工大学庞丽萍教授、肖现涛教授、郭少艳教授，以及我院新进博士田玉铢老师、刘文丽老师担任主讲嘉宾，多维度呈现优化领域的前沿研究进展。
大连理工大学运筹学与控制论专业博士生导师庞丽萍教授以《一类基数约束优化问题的算法及在投资组合优化上的应用》为题，从基数约束优化问题背景引入，阐述其非光滑、非凸的特性。庞丽萍教授重点分享了两个核心成果：第一个是“非精确束方法的构建”，第二个是“重新分配技巧与改进函数的修正策略”。报告的最后，庞丽萍教授和在场听众围绕“算法在半无限规划中的适配性”等问题进行了交流讨论。报告通过数值实验与实际案例，深化了听众对基数约束优化求解思路的理解。
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教授、博士生导师肖现涛老师以《A Brief Review of Recent Advances on Chance Constrained Programs》为题作报告：从机会约束规划问题的背景引入，阐述其在高不确定性、高可靠性决策场景中的核心价值与适用优势，重点梳理该领域近年来理论研究与算法发展的代表性成果及脉络；报告末围绕算法实现、应用前景展开交流探讨，通过严谨的内容分享，深化了师生对随机优化与机会约束问题的理解。
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郭少艳教授《偏好鲁棒优化（Preference Robust Optimization）》为题，从偏好鲁棒优化（PRO）的背景引入，说明其聚焦决策者偏好不明确的决策问题，核心是基于现有信息构建集合、以“最坏情况”下的效用/风险测度确定最优决策。郭教授重点梳理了PRO的模型框架、计算方案与理论基础，呈现优化领域前沿动态。报告的最后，师生们围绕PRO的实际应用场景等问题进行了交流讨论。此次报告通过前沿内容分享与互动，拓宽了师生科研视野。
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田玉铢老师以《基于先验信息的图像分割算法》为题，从图像分割的核心难题（目标形态多变、边界混淆、参数量大）引入，提出“轻量级结构先验多任务框架”——将形状先验转化为可微正则嵌入特征，结合可变多尺度注意力解码，采用自适应梯度协调策略抑制多任务冲突，实现语义分割、深度估计等协同优化，清晰呈现算法设计逻辑与技术路径。报告的最后，田玉铢博士和在场师生围绕算法的实际应用场景、优化方向等问题进行了交流讨论，报告通过技术思路分享与互动，展现了图像处理领域前沿动态。
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刘文丽老师以《A partial Bregman ADMM for structured nonconvex and nonsmooth optimization》为主题展开专业分享。该报告聚焦结构化非凸非光滑优化问题，刘文丽老师介绍了其团队提出的新方法：带有(0,2)区间松弛因子的部分Bregman交替方向乘子法（ADMM）。该方法通过引入Bregman距离简化非光滑子问题求解，并采用梯度下降步处理光滑子问题，大幅降低了迭代计算成本；在温和条件下，已验证其具备生成序列有界性、全局收敛性与明确迭代复杂度，数值结果也证实了方法的有效性。
本次系列报告全面覆盖优化领域多个细分方向，兼顾理论研究的深度与实践应用的广度，同时，报告有效搭建了校内外学术交流的桥梁，有力促进了不同学科间的交叉融合。此外，通过持续营造开放、包容、创新的科研氛围，助力师生拓宽学术视野、提升科研实践与创新能力，为Manbetx手机版
学科的高质量、可持续发展提供了有力支撑。
文字：王琪 鲍佩迪 王新彭 张耀
编辑：郭振宇
审核：沈洁
