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（通讯员韩璐阳）2020年11月27日下午16：00，信息科学与工程学院于新工科楼颁326会议室开展“分支极限法及其机器学习”专题学术讲座，讲座由学院彭晨博士主讲。周恺卿博士、全体研究生参加会议，周恺卿博士主持本次讲座。

图为会议现场

彭晨博士首先向我们指出了工业问题求解的典型需求，快速保证解的最优性（可靠性）。此外，彭晨博士向我们诠释了如何快速求解，这就要求尽量将实际问题建模为线性规划，在建模时，将非线性成分线性化：对可导的非线性函数可在工作点附近线性化、对多个工作点，可设分段线性函数，对分段函数可利用整数变量来线性化，此时问题变为“混整数线性规划”（惭滨尝笔）。紧接着，彭晨老师向我们诠释了强化学习在多步决策应用中的问题，传统的强化学习通常通过计算累积奖励来学习最优策略，然而在多步决策中，学习器不能频繁地得到奖励，且这种基于累积奖励的学习方式存在非常巨大的搜索空间。通过这次分支极限法及其机器学习的学术讲座，同学们对机器学习有了更加深刻的认识，受益匪浅。

图为会议现场

主讲人介绍：

彭晨，博士，讲师， 2011年获华南农业大学软件工程专业学士学位，2014年获中山大学计算机软件与理论专业硕士学位，2019年获美国内布拉斯加州大学林肯分校（University of Nebraska-Lincoln）电气工程专业博士学位。攻读硕士学位期间荣获中山大学优秀研究生奖学金与硕士研究生国家奖学金，攻读博士学位期间荣获美国J.T. and Margaret Talkington Fellowship奖学金。现主要从事电动汽车、交通智能化、控制理论和人工神经网络方面的研究。在SCI/EI刊物上发表论文数篇。目前主持国家自然科学基金青年基金项目1项，湖南省教育厅优秀青年项目1项。