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“学习优化(Learning to Optimize)技术及应用”讲习班成功举办

来源:重庆国家应用数学中心   作者:重庆国家应用数学中心   编辑:蔡童   发布日期:2023-11-02   点击数:

10月28日至29日,由国家自然科学基金重大项目“最优化问题的人工智能方法”及其相关课题资助,中国运筹学会主办、重庆国家应用数学中心和阿里巴巴—决策智能实验室联合承办的“学习优化(Learning to Optimize)技术及应用”讲习班在博大app游戏平台国家应用数学中心顺利举办。

阿里巴巴达摩院-决策智能实验室负责人印卧涛及其团队成员刘佳林、陈潇涵担任讲习班主讲教师。讲习班以线下授课和线上直播的方式同步进行,来自清华大学、浙江大学、中国科博大app游戏平台大学、复旦大学、中山大学、西安交通大学、国防科技大学、四川大学、重庆大学等30余家国内知名高:涂蒲性核120余名线下硕士博士研究生和高校教师学员,以及4000多名线上学员参加讲习班学习研讨。线上直播观看总量超过1.2万人次。

为期2天12个课时的课程涵盖了连续优化和混合整数规划,对L2O技术展开了深入探讨,介绍了通过L2O技术如何加速优化算法和快速估计问题的解,或更改优化问题本身使其更适应实际应用,并通过直观的示例、MindOptStudio平台编码演示和详细的实现步骤来阐明了理论概念。授课现场学习氛围浓厚,学员们热情高涨,积极提问,与专家们开展了深入的互动交流。本次课程的学习,将提升学习优化技术在实际应用中的影响力,进一步促进传统优化和机器学习领域的交流与合作,促进更多的研究者和学生深入理解并掌握学习优化的核心概念和方法。

另悉,30日上午,国家应用数学中心还联合阿里巴巴达摩院-智能决策实验室共同举办了“Workshop:机器学习在运筹决策中的应用”学术沙龙。学术沙龙邀请到阿里巴巴达摩院-智能决策实验室负责人印卧涛团队、上海交通大学教授严骏驰、重庆大学教授杨知方等,共同分享了应用机器学习技术提升运筹决策效率的最新研究进展,内容涉及求解器研发、图上神经网络设计、电力系统机组组合等领域,研讨了机器学习在运筹决策加速方面的应用示例,并对其发展前景进行了探讨。

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