报告题目：具有次模性的在线优化问题研究
报 告 人：冯俊锴
报告时间：11月5日（周二）下午15：00
报告地点： 莲花街校区惟德楼315会议室
报告人简介：冯俊锴，博士，毕业于北京工业大学数学专业。主要研究方向为最优化理论及应用，次模优化，近似算法设计。在《Journal of the Operations Research Society of China》、《Tsinghua Science and Technology》、《Theoretical Computer Science》和《运筹学学报》等国内外学术期刊发表多篇学术论文。
报告内容简介：信息化时代，海量结构复杂的数据爆炸式地涌现，经典的离线优化模式不能处理其中产生的所有决策问题。然而在线优化框架可以很好地补充处理此类实际问题：数据信息具有未知性、庞大性和复杂性。本报告考虑了两类在线次模优化问题：带累积约束的在线优化问题和一般约束集下的在线非单调优化问题；分别设计了关于一定近似比达到次线性遗憾的在线算法。
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数学与统计学院
2024年11月1日
教务处
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