报告题目：非光滑凸优化问题惯性邻近梯度算法研究

报告时间：2022年11月1日（周二）下午13:30-15:30

报告方式：腾讯会议（会议号：469-410-416）

主讲人：刘红卫 教授

摘要：非光滑凸优化问题是目前数学优化领域非常热门的研究课题，广泛见于图像处理、压缩传感、机器学习、系统识别、协同预测、低维嵌入、数据挖掘和模式识别等应用领域。邻近梯度算法具有迭代格式简单、适用于求解大规模问题等优点，是解非光滑凸优化问题的一类重要算法。本报告首先介绍了邻近梯度算法的相关研究，其次介绍了惯性邻近梯度算法及其收敛性分析，以及一类单调惯性邻近梯度算法及其收敛性分析，并通过数值结果阐述了提出算法的有效性。

刘红卫，西安电子科技大学数学与统计学院教授、博导。曾任陕西省数学会常务理事。主要从事非线性规划、变分不等式和互补问题的理论、算法及其应用的研究。发表SCI学术论文70篇以上，其中中科院二区以上学术论文30多篇；主持多项国家自然科学基金项目；获陕西省科学技术二等奖1项。