北航数学论坛学术报告
LP-Newton Methods
for Linear Programming and Beyond
施 建明 教授
（东京理科大学）
报告时间：下午14:00-15:00， 2021-12-31 (星期五)
腾讯会议 ID： 604-519-583
内容简介： 线性规划问题虽然可以用内点算法等在多项式时间内求解，但怎样为线性规划设计强多项式算法（或证这种算法不存在）是一个长期悬而未决的问题。 作为一种努力，我们介绍一类解线性规划问题的算法 (LP-Newton 方法）。该方法基于 P. Wolfe 的最小范数点算法，是一种有限步收敛算法。 我们也将讨论改用非有限收敛 Frank-Wolfe算法的一些相关问题。
报告人简介： 历任东京理科大学商业经济系教授，创系主任，校董事会评议员等。从事数值优化、数据分析及管理科学应用领域的研究。对效益评价，金融风险控制及健康医疗等感兴趣。首次构造了求解极端非效率使用时网络可行流的最小值的数理模型。证明其与最小极大匹配问题（著名的NP-难问题）等价。提出了求解该问题的有限步收敛算法。多项研究成果被国际著名学者在专著中引用，如: H. Tuy : Convex Analysis and Global Optimization, Springer, 2016 ; R. Verma: Semi-Infinite Fractional Programming, Springer, 2016等. 对分数和最优的算法及应用研究，受到以色列等国际同行关注。2019年当选日本工程院外籍院士。
邀请人： 夏勇
