学习优化
机器学习辅助优化求解
将机器学习融入数学规划与组合优化,研究预求解、分支、割平面选择与实例生成。

指导团队获第十九届“挑战杯”专项赛特等奖
组合优化、求解器配置与高效多模态生成
ICML 2026 金牌审稿人
研究可学习的求解方法,
面向大模型时代的复杂问题。
分析视觉—语言—动作模型在异构计算平台上的约束与具身系统部署加速。
将图结构先验与语言模型结合,用于组合优化问题求解。
在数据有限的条件下,为混合整数线性规划求解器生成问题实例。
通过层次化序列模型学习割平面选择,提升混合整数规划求解效率。
全部署名 · 按 CCF 分类展示 · 保留论文、代码与报告资源
完整论文及预印本档案 ↗主持 · 2026—2028
主持 · 2025—2028
主持 · 2025—2027
核心成员 · 2022—2025
2018—2024 年在华为诺亚方舟实验室从事研究。参与将机器学习方法应用于优化求解与工业系统。
第十九届“挑战杯” · 2025
指导学生团队参与科研与竞赛实践
学生成果包括 NeurIPS 2025 论文、学院优秀毕业论文、致远荣誉本科学位等。
硕士 · CSCWD 2026
毕业去向:中国航空工业集团
欢迎对学习优化、大模型优化与推理、
具身智能感兴趣的同学联系我。
具身智能平台 / GPU / NPU / CPU