@Article{CAM-18-2, author = {}, title = {国家天元数学西北中心2021年 “最优化方法与人工智能” 主题年活动通知 }, journal = {CAM-Net Digest}, year = {2021}, volume = {18}, number = {2}, pages = {3--3}, abstract = {

经国家天元数学西北中心(以下简称“中心)学术委员会讨论决定,中心2021年度的活动主题为“最优化方法与人工智能。活动将围绕人工智能与最优化的共融共进,组织最优化领域、人工智能领域与运筹学领域的专家学者及在校研究生,集中研讨人工智能的新方法、人工智能方法对优化算法的新需求和对最优化方法发展的影响与引导作用等问题,以期发展出更加有效的人工智能方法,同时催生出最优化技术的新分支,为国家智能化产业的发展做出贡献。

为更好地组织开展主题年活动,中心聘请了主题活动的首席科学家、专家委员会及组织委员会。各委员会具体名单如下:

首席科学家:
袁亚湘 院士   (中国科学院数学与系统科学研究院)
罗智泉 院士   (香港中文大学(深圳))

专家委员会:
徐宗本 院士   (西安交通大学)
范剑青 院士   (美国普林斯顿大学)
陈小君 教授   (香港理工大学)
张青富 教授   (香港城市大学)
叶荫宇 教授   (美国斯坦福大学)
林宙辰 教授   (北京大学)
周志华 教授   (南京大学)
胡晓东 教授   (中国科学院数学与系统科学研究院)
A. Ruszczyński(Rutgers University,USA)

组织委员会:
杨新民 教授   (重庆师范大学)
郭田德 教授   (中国科学院大学)
戴彧虹 教授   (中科院数学与系统科学研究院)
修乃华 教授   (北京交通大学)
闫桂英 教授   (中科院数学与系统科学研究院)
陈志平 教授   (西安交通大学)
孙建永 教授   (西安交通大学)
杨树森 教授   (西安交通大学)
鲁红亮 教授   (西安交通大学)
薛    江 教授   (西安交通大学)
李    辉 教授   (西安交通大学)

主题活动年将围绕“以AI为背景的非凸优化理论与高效算法、“融合人工智能策略的最优化方法和“典型应用领域中的复杂优化问题及高效算法三个重要科学问题,采用讲习班、专题研讨班、前沿学术交流和重大交叉研究(访问合作研究小组)等形式展开。活动初步安排如下,最终的详细日程我们将通过中心网站及微信公众平台实时发布,欢迎有兴趣的专家学者、青年教师及研究生积极参与。

一、讲习班
       讲习班将围绕主题,系统性地讲授人工智能领域研究所需要的最优化基础知识,并介绍目前主流的人工智能方法、技术及其应用。拟开展以下两期讲习班:
       1. 人工智能基本模型及方法讲习班(30学时 负责人:孙建永)3月21-27日
课程一:深度学习 (主讲人:孙剑   西安交大)
课程二:强化学习 (主讲人:俞扬    南京大学)
课程三:元学习    (主讲人:孟德宇   西安交大)

2. 人工智能中相关的最优化方法讲习班(30学时 负责人:杨新民、孙建永、李辉) 4月下旬
课程一:非凸优化理论与方法(主讲人:张立卫 大连理工)
课程二:模拟演化计算(主讲人:周爱民 华东师范大学、唐珂 南方科技大学)
课程三:分布式优化方法与应用(主讲人:刘歆 中科院数学与系统科学研究院)

二、重大专题研讨班
      1. 化问题的人工智能方法(召集人:杨新民、孙建永、李辉)5月研讨内容:聚焦面向连续优化、离散优化和多目标优化等问题中的优化理论与算法设计,以期发展基于人工智能的新型优化算法。

2. 离散优化问题的类AlphaGo算法(召集人:郭田德、王卫、鲁红亮)6月研讨内容:聚焦实际应用中亟待解决的离散优化问题,特别是基于机器学习方法求解各类NP-困难组合优化问题的理论和算法,以期设计类AlphaGo算法。

3. 强化学习与优化方法 (召集人:陈志平、刘嘉)7月下旬研讨内容:聚焦强化学习与随机优化的融合,围绕随机优化的自适应学习方法、强化学习的理论基础和方法等前沿学术问题展开讨论,以期构建自适应的智能随机优化方法。

4. 典型领域中的优化问题及方法(召集人:罗智泉、杨树森、  薛江)10月研讨内容:聚焦通信网络系统中的复杂优化问题,如资源调配、网络布网优化、路径规划、多用户系统预编码等,以期设计出优化算法框架和高效算法。

三、前沿学术交流
      邀请活跃在一线的专家,组织高水平的学术交流活动。中心计划举办以下9场主题年前沿学术交流会: 

5月7-10日     2021兰州最优化方法与组合算法国际研讨会5月29-30日    非凸优化与分布式优化的理论、算法及应用国际研讨会  
6月                 statistical learning methods in modern AI
7月                 自主优化算法及其进展
7月                 深度学习与偏微分方程数值解
7月22-24日    群智能与最优化方法研讨会
8月13-13日    智能优化方法与智慧黄河建设
9月3-5日        网络优化、图结构与组合算法研讨会
11月               基于元学习方法的而模拟演化优化     

       四、重大交叉研究(合作研究)

围绕年度主题中的若干科学问题组织实质性交叉研究。拟邀请国内外不同领域学者组织国际性专题研究小组,开展为期两周的相关研究。本年度拟组织的专题研究小组包括:

1. 基于人工智能的模拟演化算法;国际合作专家:张青富 教授(香港城市大学)

2. 机器学习与随机优化的融合。国际合作专家:Huifu Xu (香港中文大学)Alois Pichler(德国开姆尼茨工业大学)

联系人:白佳宁 西安交通大学
电话:029-83665627
邮箱:xbty@xjtu.edu.cn
地址:西安交通大学兴庆校区数学楼111办公室

}, issn = {}, doi = {https://doi.org/2021-CAM-19665}, url = {https://global-sci.com/article/75061/2021} }