报告人
李华雄 教授
主持人
王正礼 副教授
时间
11月20日（周三）14:00-16:00
地点
协鑫楼204
多模态哈希学习与多视图学习中的优化方法
报告摘要
多模态哈希学习与多视图学习是机器学习领域研究的重要方向，其模型可用约束条件下的优化问题建模，采用优化方法求解，通常这些优化模型难以求得闭式解，需运用交替优化方法进行数值求解。交替方向乘子法是约束条件下的重要交替优化方法，其将优化目标函数分解为更易求解的子目标函数，通过交替更新迭代子目标函数，求得原目标函数的最优解。本报告从自适应标签关联跨模态哈希学习、基于特征解耦的多视图学习等多个角度，介绍交替优化方法及其在多模态哈希学习与多视图学习中的应用。
报告人简介
李华雄，现为南京大学工程管理学院教授、博士生导师，IEEE/ACM/CAAI高级会员，CCF杰出会员， 中国自动化学会系统仿真专委会委员，中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会常务委员、机器学习专委会委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会执行委员、计算机视觉专委会委员，江苏省自动化学会理事，江苏省人工智能学会模式识别专委会委员。先后主持国家自然科学基金项目等科研项目10余项，参与国家自然科学基金重点项目等项目10余项，在IEEE TPAMI, TKDE, TNNLS, TMM, TCYB, TCSVT, TFS, PR, ACM TKDD, ACM SIGKDD, ACM MM, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI,《中国科学: 信息科学》等国内外重要期刊和会议上发表学术论文100余篇。目前的研究兴趣包括多模态机器学习与数据挖掘、鲁棒模式识别、跨模态哈希检索、多视图学习、深度学习等。
报告人
胡骞 副教授
主持人
王正礼 副教授
时间
11月20日（周三）14:00-16:00
地点
协鑫楼204
网络扩容问题的模型与算法研究
报告摘要
网络设计在电信、交通、生产制造等行业中有着重要的应用，随着业务规模的迅速增长，如何基于现有网络进行扩容成为了一个重要的管理决策问题。基于电信网络的业务场景，考虑流量是否可分的限制，研究了一类多商品流网络扩容问题，即在满足不同服务的流量需求、容量限制和流量分割限制等约束的同时，进行扩容和流量分配决策，实现总成本最小化。基于对问题结构的分析，分别建立了基于弧流量和基于路径流量的数学模型，并设计了求解该问题的精确算法。重点研究了关键子问题的快速求解算法、有效不等式及快速分离与下界提升、基于流量转移的局部搜索与上界改进，这些关键设计使得算法运行高效，并在计算实验中得到验证。研究成果有助于提升改进服务网络设计及扩容升级规划的管理决策，并提供高效算法技术支持。
报告人简介
胡骞，南京大学工程管理学院副教授，江苏省重点物流研究基地主任，中国运筹学会算法软件与应用分会理事。主要研究方向包括运筹优化算法、智慧物流和智能调度等。主持多项科研基金项目，包括国家自然科学基金面上项目、青年项目，参与国家自然科学基金项目重大项目等多项，主持和参与了包括中兴通讯、蚂蚁金服、华为、新视云等多个企业的产学研合作研究。研究成果发表在European Journal of Operational Research、Transportation Science、Transportation Research Part B: Methodological等期刊。曾多次指导学生在运筹优化算法赛事中获奖，如第三届集成电路EDA设计精英挑战赛一等奖、阿里云数智服务创新挑战赛金奖等。
美编 | 李梦爽
责编 | 李梦爽、唐迪明
