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内点方法是求解不等式约束优化的一类重要和有效的方法，同时经典增广拉格朗日函数方法是求解等式约束优化和凸优化的有效方法。最近的研究表明，结合内点技术的增广拉格朗日函数具有很好的高阶光滑性质，并能保持优化问题的凸性. 因此既能够用于有效求解非凸优化，也能够用于有效求解凸优化问题. 报告将综述近年来我们关于内点增广拉格朗日函数方法的系列研究进展，并指出下一步的可能的研究方向。

报告人简介：刘新为，1998年博士毕业于中国科学院计算数学与科学工程计算研究所。现任河北工业大学理学院教授，数学一级硕士点学科负责人，数学和统计专业硕士生导师，控制和人工智能方向博士生导师。兼任中国运筹学会常务理事，中国运筹学会算法软件与应用分会副理事长，河北省运筹学会理事长，APJOR、MMOR、PJO和《计算数学》等国际国内期刊编委。主要研究约束优化算法及强收敛性理论，在最优化、计算数学和人工智能与控制等方向国际重要刊物发表多篇学术论文。现主持一项在研国家自然科学基金面上项目，是河北省政府特贴专家和国家自然科学奖会评专家。

学术活动

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约束优化的内点增广拉格朗日函数方法