报告题目：大规模无约束最优化中的谱梯度法

报告人：Wah June Leong

时间：2017年06月15日上午10：30及06月16日上午10：30

地点：汇贤楼123教室

主办单位：数学科学学院

摘要：

自1988年Barzilai 和 Borwein发表了一篇开创性的论文以来，人们观察到在大规模最优化中使用梯度向量作为搜索方向可以得到高效的算法。方法的有效性依赖于根据新的与局部曲率信息相关的思想，而不是与标准线搜索相关的思想，以使得目标函数下降。本讲座对求解凸二次极小化问题的称为谱梯度法的方法给出了综述。这类方法在求解一般无约束优化问题中的进展也将在讲座中进行描述。

Sincethe pioneering paper by Barzilai and Borwein in 1988, it has been observed thatusing the gradient vector as a search direction in large-scale optimization maylead to efficient algorithms. The effectiveness relies on choosing the steplengths according to novel ideas that are related to the local curvatureinformation rather than related to the standard line searches that decrease theobjective function. A review of these so-called spectral gradient methods forconvex quadratic minimization is presented. Recent advances in this class ofmethods for general functions will also be described. 

个人简介：

Wah June Leong博士于2003年在马来西亚博特拉大学取得博士学位，现任马来西亚博特拉大学数学研究所副教授，为马来西亚最杰出的最优化领域专家之一，在无约束最优化算法方面做出了一系列有影响的工作。迄今已在SCI索引的期刊发表了三十多篇论文。