4月25日下午，斯坦福大学管理科学与工程系及计算数学工程研究院的李国鼎讲席教授叶荫宇老师应邀来到上海交通大学第218期大师讲坛，为交大师生带来了题为“线性规划的前沿进展”的学术报告。校务委员会专职副主任顾锋教授，上海交通大学智能计算研究院院长、安泰经济与管理学院特聘教授、国家杰出青年基金获得者葛冬冬教授以及二百余位师生参加了此次讲坛。本次讲坛由研究生院主办，安泰经济与管理学院协办。

顾锋教授在报告开始前致辞。他对叶荫宇教授和现场师生的到来表示热烈欢迎，为师生简要介绍了叶教授的学术工作及成就，叶教授的主要研究方向为数据科学及应用、数字算法设计及分析、在线线性规划和学习、强化学习和马可夫过程算法分析等。他多次获得世界知名的科学奖项，是冯·诺依曼理论奖（运筹管理学领域最高奖项）唯一的华人得主。

叶荫宇教授的报告循循善诱，引人入胜，为师生们展现了运筹管理科学的魅力。报告从简单的0-1背包问题引入，并以ChatGPT3.5为例，展示了目前的生成式人工智能在数学规划领域建模能力的不足，在此基础上进一步探讨了更复杂的装箱问题，并演示了其研究团队在研的数学规划对话建模软件在该问题上求解与建模的优秀表现。同时，以全科医生和专科医生的例子类比二者，指出了数学规划领域的挑战与机遇。

叶教授以其团队近期的四项工作为重点，对线性规划的前沿发展进行了介绍：在第一项工作中，他们基于线性规划检验数的信息，将在线线性规划（Online Linear Program）方法用于离线线性规划问题（Offline Linear Program）的求解中，从而规避矩阵乘法计算，大大减少计算开销；在第二项工作中，他们关注到了内点法在线性规划最优解如何跳跃到顶点的问题，提出了基于目标函数系数的扰动策略和网络流的智能分析方法，使得内点法可以更快地“智能跳跃”到顶点；在第三项工作中，他们基于计算机科学中的分治思想，在交替乘子算法的框架下改进了现有的内点法（ADMM-based Interior Point Method），并进行了大量的加速计算技巧整合，从而极大地减少计算开销；在第四项工作中，叶教授提到了基于GPU并行计算的原始对偶混合梯度算法（Primal-Dual Hybrid Gradient Algorithm），该算法在著名困难求解算例zib03上可以将计算速度较四年前提升60倍以上。

在大师讲坛，人文色彩同样浓厚。叶教授对自己在斯坦福大学求学岁月的娓娓讲述，让师生感同身受。他提及和自己导师——单纯形法开创者乔治丹齐格（George Dantzig）之间的亲密合作，表达了自己对线性规划的热爱。他还回顾了自己一生的运动爱好，并从竞技体育精神的角度出发，鼓励学子敢于竞争，乐于接受失败，学会团队合作，以及最重要的——遵守准则。

对话大师环节中，与会师生踊跃参与。来自自动化系的学生就线性规划加速求解算法是否可以用于半定规划问题的求解与叶教授展开了讨论，数学科学学院的同学就线性规划理论与现实问题的关系提出了疑问，还有同学好奇斯坦福大学学生的学习生活状态等。叶教授热情地回答了同学们的问题，他鼓励同学们勇于探索，积极思考，勤于动手，并欢迎在场的同学参与其团队的研究。

最后，顾锋教授代表学校为叶荫宇教授送上纪念品。全场献上热烈掌声。

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