报告题目：Stochastic approximation methods for nonconvex constrained optimization

报 告 人： 王晓 教授 中山大学

报告时间：2025年 8月3日下午 14：00-15：00

报告地点：伍卓群楼三楼研讨室四

腾讯会议 ID：934-928-618

会议密码：2025

校内联系人：李欣欣 [email protected]

报告摘要：Nonconvex constrained optimization (NCO) is a vital research area within the optimization community, encompassing a wide range of applications across various fields. However, addressing NCO problems presents significant challenges due to the large-scale data and inherent uncertainties as well as potentially nonconvex functional constraints in optimization models. In this talk, I will report our recent progress in stochastic approximation methods for NCO that include established complexity bounds and/or convergence properties.

报告人简介：王晓，中山大学教授、博士生导师。博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院。先后任职于中国科学院大学数学科学学院、鹏城国家实验室智能计算研究部。研究方向为最优化理论、算法与应用研究，部分成果发表在运筹优化/计算数学/人工智能领域顶刊如SIAM J. Optim.、SIAM J. Numer. Anal.、SIAM J. Imaging Sci.、SIAM J. Matrix. Ana. Appl.、Math. Oper. Res.、Math. Comp.、J. Mach. Learn. Res.等。入选国家级青年人才计划。曾荣获中国运筹学会青年科技奖、中国工业与应用数学学会应用数学青年科技奖。先后主持国家自然科学基金项目3项、国家级科技计划专项项目课题1项。目前担任中国运筹学会理事。