斯坦福大学杰出终身教授叶荫宇来我院访问交流

7月17日下午，受我院高亮教授、李新宇教授邀请，我校杰出校友、斯坦福大学杰出终身教授叶荫宇来访我院进行交流访问，并带来了一场精彩的学术报告。报告由我院副教授张春江主持。

报告主要阐述了叶荫宇团队围绕在线线性规划领域的前沿研究成果。他介绍了在线与离线优化的本质差异，强调了在线优化在动态环境下实时决策的重要性和挑战性。讲座涵盖了影子价格在线学习、梯度下降算法等先进的优化理论与方法，展现了这些技术在拍卖系统、资源分配等实际场景中的广泛应用前景。

报告内容丰富，理论深度与实用价值并重，激发了在座师生对优化理论研究的浓厚兴趣，拓宽了大家在算法设计和应用方面的学术视野。报告结束后，师生们围绕在线优化的理论基础及其实际应用等问题与叶荫宇进行了深入的交流与讨论。此次学术交流为推动我院在优化理论与算法领域的研究发展注入了新的活力，也为未来的学术合作奠定了良好基础。

随后，李新宇介绍了团队近期在智能制造系统调度领域大模型魔豆智造的研究进展。他从智能制造大模型研究概述、大模型赋能优化决策研究和魔豆智造调度大模型进展三个方面展开。随后参会师生们进行了深入的交流与讨论。

【专家简介】

叶荫宇, 斯坦福大学杰出终身教授（原斯坦福大学李国鼎讲席教授），现任上海交通大学访问讲习教授、香港中文大学（深圳）特聘教授。他的主要研究方向为连续和离散优化，数据科学及应用，数字算法设计及分析，算法博弈及市场均衡，运筹及管理科学等; 他和其他科学家开创了内点优化算法，锥规划模型，分布式鲁棒优化，在线线性规划和学习，强化学习和马可夫过程及非凸优化算法分析等。他和他的学生多次获得科学奖项:包括他自己的2006 INFORMS Farkas Prize（首位获奖者），2009年约翰·冯·洛伊曼理论奖，国际数学规划2012 Tseng Lectureship Prize（首位获奖者每三年），2014美国应用数学学会优化奖（每三年）等。根据谷歌学术统计，目前他的文章被引用总计超过60,000次。

（摄影/白浩柯）