报告人：边伟
报告地点：腾讯会议（会议ID：529 754 352 会议密码：123421）
报告时间：2020年06月30日星期二16:00-17:00
报告摘要：
稀疏优化问题广泛出现在科学研究和工程应用的众多领域，现已成为运筹学、统计学、 信息科学、生物医学中的前沿课题之一。稀疏优化问题在一定程度上可被理解为寻找满足一定条件的稀疏解，即绝大多数元素为零的解。在此报告中，我们考虑一类带有基数（范数）罚的稀疏优化模型。求解此类优化问题的全局最优解在一般情况下是NP 难问题，同时其部分局部解并不具有所需的稀疏性和一些实用价值。鉴于以上问题，首先，我们针对基数罚问题局部解的“多”、全局解的“难”及函数的非连续性，参考多类非凸连续松弛函数，对该类优化问题建立了具有较强解释力的连续松弛模型，使其不仅与原问题具有相同的全局解而且不会增加新的局部解。特别地，此连续松弛模型的一类可求稳定点为原问题的一种具有较强优化性能的局部解。其次，建立了具有全局收敛性和局部收敛速率分析的迭代算法，以求解带有基数罚稀疏优化模型的上述局部解。
主讲人简介：
边伟，哈尔滨工业大学数学学院，教授、博士生导师。主要研究方向为非光滑优化问题的理论与算法研究，现任中国运筹学会-数学规划分会理事。2018年获得龙江青年学者称号。共发表SCI论文22篇，部分论文发表于SIAM Journal on Optimization, Mathematical Programming， SIAM Journal on Imaging Sciences，SIAM Journal on Numerical Analysis和多个IEEE 系列汇刊等。先后主持国家自然科学项目3项。以第一作者出版专著一部，并获第四届中国大学出版社图书奖优秀学术著作二等奖。获得黑龙江省自然科学二等奖（排名第二）。
