深圳大学数学科学学院

荔园杰出学者讲座第二十四期

讲座题目: Recent Computational Progress on Linear Programming Solvers

主讲人：叶荫宇 教授（斯坦福大学）

报告时间：2024年04月17日 上午10:00-11:00

讲座地点：深圳大学粤海校区汇星楼一号教室

内容概述：We describe some recent algorithmic advances in the development of general-purpose linear and semidefinite programming (LP/SDP) solvers. They include: 1) LP pre-solver based on a fast online LP algorithm; 2) Smart crossover from approximate LP solution to optimal basic solution; 3) ADMM-based methods for LP and SDP and 4) First-order method PDHG using GPU architecture. Most of these techniques have been implemented in the emerging optimization numerical solver COPT, and they increased the average solution speed by over 3x in the past three years on a set of benchmark LP/SDP problems.  For certain problem types, the speedup is more than 50x, and problems that have taken days to solve or never been solved before are now solved in minutes to high accuracy.

主讲人简介：叶荫宇教授现任斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院的杰出终身教授。叶教授拥有华中科技大学系统工程学士学位，斯坦福大学工程经济系统硕士学位，以及斯坦福大学工程经济系统和运筹学博士学位。主要研究方向为优化、复杂性理论、算法设计与分析、数学规划应用、运筹学和系统工程。他还对为各种实际应用开发优化软件感兴趣。叶教授目前的主要研究方向包括线性规划算法、马尔可夫决策过程、计算博弈/市场均衡、度量距离几何、动态资源配置、随机与鲁棒决策等。

        叶荫宇教授是INFORMS（国际运筹和管理科学协会）会士，并获得了多个研究奖项。包括2006年首届Farkas优化奖和2009年IBM教师奖，2009年叶教授被授予约翰·冯·诺依曼理论奖，以表彰他对运筹学和管理科学理论的持续贡献。2012年，他成为国际数学规划大会（ISMP）Tseng Lectureship 奖的首位获奖者；2014年，叶荫宇成为美国应用数学学会（SIAM）三年一度的优化大奖（Optimization Prize）的获奖者。根据谷歌学术统计，他的文章被引用总计超过58000余次。

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