运筹学与应用数学课题项目回顾:零和博弈、信息处理及机器调度等问题中的最优模型探索

我们将带你“云体验”为期七周的线上科研项目,跟随大牛教授学习,在博士导师的辅导下,完成科研课题并撰写科研论文的全过程。

本期课题:

项目回顾|运筹学与应用数学课题:零和博弈、信息处理及机器调度等问题中的最优模型探索

#01 项目介绍

项目介绍:

线性规划是进入运筹学,数据科学和人工智能等更大领域的一个很好的切入点。项目中,导师将介绍线性规划和凸优化的关键概念与核心理论,并介绍其在经济学和金融学方面的前沿应用。学生将自选包括零和问题,交通运输问题在内的研究课题,在项目结束时提交项目报告、进行成果展示。

个性化研究课题参考

基于线性规划优先策略的随机排序问题的近似

基于线性规划的机器人避障问题

线性规划下公路运输路线配车优化研究

非精确求解凸规划的部分交替方向算法

项目大纲:

·线性代数:向量、矩阵、矩阵运算

·线性规划及其对偶

·单纯形法

·最优性和对偶性

·应用:饮食问题、双人零和游戏、运输问题、最短路径问题

·凸优化介绍

·项目回顾与成果展示

·论文辅导

#02 导师介绍

导师:

Justin

布朗大学

Brown University

终身正教授

Justin教授于2004年获得芝加哥大学数学博士学位,研究方向都集中在非线性薛定谔方程的相关问题上。在任布朗大学终身正教授及博士生导师前,Justin教授曾在加州大学伯克利分校进行博士后研究工作。

2017-2019年期间,导师曾在美国国家科学基金会(National Science Foundation)担任数学科学项目主任。Justin教授在芝加哥大学、加州大学伯克利分校、布朗大学均有任职及授课经历,内容涉及微积分入门、线性代数、测度理论、复分析、概率统计、偏微分方程和动力系统,并曾访问北京交通大学任教研究生课程。

#03 项目进行中

导师、副导师与助教的教学以及班主任的全程陪伴,充分保证学员的项目学习过程以及体验,提高项目学习的效果。

课堂截图

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#04 项目成果展示

在科研小组成员的共同努力以及导师和班主任团队的指导帮助下,学员将自主完成完整的项目,并最终向导师进行汇报。

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小组作业展示

同时,在学术写作课程结束后,论文老师将安排论文定题课。配合论文辅导团队的指导,学生将会把小组的科研成果进一步精细打磨,形成高质量的科研成果产出。

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#05 学员反馈

学员课后评价

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