特殊结构优化与算法软件论坛---既不动点视角的优化算法

现代优化前沿及其交叉领域的研究持续深化和拓展，非凸非光滑优化、多目标优化、双层优化和稀疏优化等领域不断取得新进展，并为解决人工智能、电力系统与交通领域诸多问题提供了有力工具。为进一步推动这些领域的研究，并吸引更多青年学子加入研究队伍，西南大学数学与统计学院拟举办“特殊结构优化与算法软件论坛“系列会议,并于2026年6月20-22日举办学术会议—“特殊结构优化与算法软件论坛---既不动点视角的优化算法”专题，特邀著名优化学者作报告，并指导青年教师和研究生在相关领域开展研究。

一 、学术委员会（按字母排序）

主席：

戴彧虹 研究员（中国科学院数学与系统科学研究院）

韩德仁 教授 （北京航空航天大学）

委员：

徐洪坤  教授 （杭州电子科技大学）

万仲平  教授 （武汉大学）

李 军 教授 （西华师范大学）

李声杰  教授 （重庆大学）

欧小庆 副教授 (重庆人文科技学院)

二 、组织委员会

陈加伟 教授 (召集人)  联系电话:15123233235

黄拉 谭兵 刘丽亚   张俊容  彭伟光        

三、 日程安排

1. 2026 年 6 月 20 日：报到

2. 2026 年 6 月21 日：系列讲座；

地点：西南大学数学大楼915

3. 2026 年 6 月 22 日：自由活动，离会

四、主办单位

西南大学数学与统计学院、  中国运筹学会算法软件与应用分会

六、资助单位

  国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费项目、重庆市自然科学基金项目

备注：本次会议不收取注册费，提供食宿与交通费。

论坛安排如下：

题目：Halpern's Method and Viscosity Technique for Fixed Points and Variational Inequalities

主讲：徐洪坤 杭州电子科技大学教授

摘要：Halpern method is a popular technique for finding fixed points of a nonexpansive mapping, which has also recently been used to solve variational inequalities (VIs) and  minimax problems. Viscosity method is a regularization technique which is used to solve ill-posed problems arising from various problems including optimization and fixed point problems. In this talk we will discuss recent progresses in the Halpern and viscosity methods for fixed point problems and variational inequality problems.

简介：徐洪坤，西安交通大学博士（1988）；现为杭州电子科技大学特聘教授；曾任华东理工大学讲师和副教授，西班牙塞维利亚大学访问教授，加拿大达尔豪斯大学博士后研究员，南非夸祖鲁纳-塔尔大学副教授、教授、资深教授，沙特国王大学教授，台湾中山大学西湾讲席教授。曾任中山大学应用数学系主任和理学院院长。荣获1991年上海市优秀青年教师奖，2000年ISI引用金典奖，2004年南非数学会杰出研究奖，2004年教育部自然科学二等奖，2016年陕西高等学校科学技术奖一等奖。2005年当选南非科学院院士，2012年当选发展中国家科学院院士。2014受聘为浙江省特聘专家。2017年建立浙江省院士专家工作站。任30余种国际数学期刊编委/副主编/主编以及世界科技出版社“当代数学及其应用”专著丛书编委。入选2014-2016年汤森-路透和2017-2018科睿唯安全球高被引学者，2019-2021爱思唯尔中国高被引学者，Elsevier/斯坦福大学2020-2022全球前2%顶尖科学家榜单，和2022年Research.com全球千名数学家榜单。主要研究领域：非线性泛函分析及其应用，巴拿赫空间几何理论，最优化理论、算法及其应用，非线性算子方程和反问题的迭代方法，金融数学。发表论文250余篇。

题目：带自适应动量的两步KM算法及其在图像处理中的应用

主讲: 韩德仁 北京航空航天大学 教授

摘要：针对图像处理中产生的凸优化问题，提出了一种带自适应动量的两步Krasnosel'skiĭ-Mann（KM）算法（简称TKMA）。这类优化问题通常可以重新转化为特定算子的不动点问题，再通过基于同一算子的迭代方法（包括KM迭代）求解，最终得到原优化问题的解。数值实验表明，在图像去噪、低秩矩阵补全等任务中，TKMA的性能优于FPPA、PGA、Fast KM算法和Halpern算法。

简介：

韩德仁，教授，博士生导师，北京航空航天大学数学科学学院院长。从事大规模优化、变分不等式问题及其应用研究工作，发表多篇学术论文。曾获中国运筹学会青年科技奖，江苏省科学技术奖等奖项; 主持国家自然科学基金重点项目、杰出青年基金项目等多项项目。担任中国运筹学会副理事长、算法软件与应用分会理事长；《数值计算与计算机应用》、《Journal of the Operations Research Society of China》、《Journal of Global Optimization》、《Asia-Pacific Journal of Operational Research》编委。