11月20日-23日，南京大学数学系教授何炳生教授来我院做了“凸优化问题的交替临近点方法”的系列学术报告，来自我院的40多名青年教师和研究生聆听报告。

报告中，何教授对两种广泛应用于优化领域的方法——增广拉格朗日法和交替方向乘子法进行了深入剖析。他指出，这两种方法在求解线性约束凸优化问题时，主要迭代步骤是求解原始变量的子问题，而乘子矫正仅需简单的加减更新。然而，由于子问题目标函数包含非线性函数和非平凡二次函数，求解过程存在一定困难。对此，何教授提出了一种新的均困方法。该方法将原始变量子问题中目标函数的非平凡二次项改为平凡的二次项，从而降低问题难度。同时，乘子的矫正通过求解一个系数矩阵正定的线性方程组完成，从而实现均困。由于均困方法中乘子矫正的系数矩阵是保持不变的，整个求解过程为乘子更新只要做一次正定矩阵的 Cholesky 分解。

本次系列报告不仅丰富了学院青年师生对线性约束凸优化问题求解方法的认识，也为相关领域的研究提供了新的思路。在场师生纷纷表示受益匪浅，期待未来与何教授有更多的学术交流。

何炳生教授简历：南京大学数学系教授，博士生导师，江苏省有突出贡献的中青年专家，享受国务院特殊津贴专家。长期从事结构型单调变分不等式和凸优化方法的研究，代表作发表在Math Programming、SIAM J Optim、Math Oper Res等国际权威期刊。曾获江苏省自然科学一等奖和教育部自然科学二等奖。