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Solving 10,000-dimensional optimization problems using noisy function values
报告人:张在坤博士,香港理工大学 时间:2024年10月25日13:30 字号:

报告地点:学正楼303

邀请人:徐玲玲副教授

报告摘要:We re-introduce a subspace framework for solving problems of 10,000 variables based on noisy function values without using derivatives, including its convergence theory and numerical performance. Studied in Chapter 5 of [Zhang, On Derivative-Free Optimization Methods (in Chinese), PhD thesis, CAS, 2012] and presented in ICCOPT 2013 (Lisbon), it remains nearly unknown to the community. It was implemented by Zhang in MATLAB in 2011, ported to Module-3 by Nystroem (Intel) in 2017, and included in cm3 in 2019 (//github.com/modula3/cm3/blob/master/caltech-other/newuoa/src/NewUOAs.m3).

报告人简介:张在坤,2007年本科毕业于吉林大学,2012年博士毕业于中国科学院,目前任香港理工大学应用数学系助理教授。张在坤博士主要研究主要研究无导数优化方法,基于不精确信息的方法,随机化方法等。他主持香港-法国PROCORE研究项目一项,香港研究资助局ECS项目一项,GRF项目四项,研究工作发表于Mathematical Programming, SIAM Journal on Optimization, and SIAM Journal on Scientific Computing等杂志。张在坤2023年入选国家级青年人才计划。

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