报告承办单位: 数学与统计学院

报告题目: AI与运筹优化融合的几个实践

报告人姓名: 陈彩华

报告人所在单位: 南京大学

报告人职称: 教授、博士生导师

报告时间: 2026年9月22日 星期二 下午 16:00

报告地点: 理科楼A212

邀请人： 李姣

报告摘要: 本报告聚焦于AI与运筹优化深度融合的两个典型应用场景，系统阐述相关理论方法与工程实践。（1）针对非平稳环境下的在线资源分配问题，我们提出了融合学习与校正机制的GDLR算法。该算法基于“全局非平稳、局部平稳”的用户到达模型，通过双机制协同优化资源分配：学习机制动态更新分布估计，校正机制自适应调整预算。在支付宝视频推荐场景的A/B测试中，GDLR展现出显著的性能提升。（2）针对智能风控大规模分配难题（亿级变量、千万级约束、非凸非光滑）。我们提出算法-算力（GPU）协同求解框架：采用SLP分解问题，再以GPU定制的PDHG算法并行求解LP子问题，攻克约束瓶颈；最后恢复整数解。实验表明，该协同框架为求解工业规模问题提供了高效且可行的技术路径。

报告人简介：陈彩华，国家重点研发计划首席科学家、国家优秀青年基金获得者、国家自然科学基金重大项目课题负责人，现任南京大学教授、博士生导师、工程管理学院副院长、民建江苏省委大数据与人工智能委员会主任。南京大学理学博士，新加坡国立大学联合培养博士。从事数据驱动的（不确定）决策、人工智能驱动的优化决策、大规模优化算法设计与应用等研究，代表作发表/接受在PNAS、Mathematical Programming、UTD24系列期刊、SIAM系列杂志、IEEE系列杂志及人工智能顶级会议NeruIPS、CVPR、AAAI、ACL等，获Informs TSL Best paper award、江苏省科学技术进步奖、华人数学家联盟最佳论文奖(2017、2018)，中国运筹学会青年科技奖(2018)，南京大学青年五四奖章(2019)，南京大学青年五四奖章集体（2024）。