非线性组合优化暑期学校暨学术前沿研讨会

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11726003
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0406.离散优化
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-07-01 至2018-05-31

项目摘要

In nowadays of rapid development of information, as the operations research, management science and theoretical computer science interdisciplinary, combinatorial optimization is much more important. Additionally a large number of optimization problems with discrete structures make the nonlinear combinatorial optimization more attractable and become a new research direction of combinatorial optimization. Surrounding the core contents in the field of nonlinear combinatorial optimization, this summer school sets up three courses: “Nolinear Combinatorial Optimization”, “The Theories and Algorithms of Submoluar Optimization” and “Discrete Convex Analysis”. Course “Nolinear Combinatorial Optimization” overall introduces the theories and algorithms of nolinear combinatorial optimization; “The Theories and Algorithms of Submoluar Optimization” introduces the basic theories, algorithms and applications for the submodular optimization problems with actual discrete optimization background; and “Discrete Convex Analysis” generalizes the convex sets and convex functions, and introduces corresponding separation theorem and duality theory, the optimal criterions of local and global minimum, etc. In the final section of summer school, we will organize an academic research seminar by inviting a dozen leading experts in relevant areas. Then these experts will propose their latest research results. This summer school just is to build up the solid foundation, broaden the horizons and improve the level of learning platform for the graduate students and young scientists in the nonlinear combinatorial optimization and related fields.
组合优化是属于运筹学、管理科学和计算机科学的一门交叉学科,它在当今快速发展的信息时代愈发凸显重要;而大量具有离散结构的实际优化问题使得非线性组合优化倍受关注,使其成为组合优化的一个新兴研究领域。本次暑期学校围绕非线性组合优化的核心内容,将开设《非线性组合化》、《次模优化理论与算法》及《离散凸分析》三门课程;其中《非线性组合优化》将统筹介绍针对非线性组合优化的理论和算法设计分析;《次模优化理论与算法》从具有离散优化背景的次模优化问题出发,介绍其中基本理论、算法和应用;《离散凸分析》则对凸集合和凸函数做推广,介绍相应的分离定理和对偶理论,以及局部极小和全局极小的最优准则等。在暑期学校的最后阶段,我们将组织为期一天半的学术前沿报告会,届时我们将邀请十多位非线性组合优化及相关领域的专家学者参会,报告他们最新的研究成果,为参加暑期学校的研究生和青年教师提供夯实基础、开拓视野、提高水平的学习平台。

结项摘要

项目成果

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其他文献

k-平均问题及其变形的算法综述
  • DOI:
    10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2017.02.011
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张冬梅
κ-均值算法的初始化方法综述
  • DOI:
    10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2018.02.003
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    运筹学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐大川;许宜诚;张冬梅
  • 通讯作者:
    张冬梅
平方度量的k层设施选址问题的近似算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    应用数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邵嘉婷;徐大川;王凤敏
  • 通讯作者:
    王凤敏
关联聚类问题的半定规划舍入算法
  • DOI:
    10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2018.01.005
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    运筹学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王一水;徐大川;吴晨晨
  • 通讯作者:
    吴晨晨
带次模惩罚的仓库—零售商网络设计问题的近似算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    应用数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黎煜;徐大川
  • 通讯作者:
    徐大川

其他文献

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AI技术路线图

徐大川的其他基金

次模优化理论与算法研究
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k-中位问题的理论与算法研究
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    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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