报告题目 (Title)：探索基于学习的数学优化算法与理论
报告人 (Speaker)：文再文 教授（北京大学）
报告时间 (Time)：2026年4月7日 (周二) 15:30
报告地点 (Place)：校本部GJ303
邀请人(Inviter)：徐姿 教授
报告摘要：本报告将讨论数据、模型与算法深度融合的端到端学习优化框架，介绍最优化基座大模型的基本理念，并结合若干具有代表性的优化问题，展示学习方法与经典优化理论相结合的潜力，包括面向二元整数规划与二次指派问题的蒙特卡洛策略优化方法、面向路径规划问题的学习优化框架，以及面向 DAG 异构调度问题的学习驱动求解方法等。这些实例表明学习方法在复杂组合优化中可以提升建模表达、算法设计与求解性能。