智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

武汉大学李宗鹏教授、周睿婷副研究员来我校作学术报告

编辑:十博体育备用网站 发布时间:2018-09-11浏览次数:356

武汉大学李宗鹏教授、周睿婷副研究员来我校作学术报告

新闻网讯(通讯员 李鹏)0911日上午,中共中央组织部“青年千人计划”专家、湖北省“百人计划”专家李宗鹏教授,武汉大学国家网络安全学院周睿婷特聘副研究员应邀来我校做学术报告。报告会于黄家湖校区教三楼30101举行,由计算机科学与技术学院、智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室共同主办。计算机科学与技术学院副院长符海东主持了本次报告会,90余名师生听取了报告会。

李宗鹏教授此次报告会题目为“Compact Exponential Optimization”,他以云资源的市场竞价为例,解释了自己所在团队试图通过拍卖来解决云资源有效分配问题。李教授介绍到,计算机科学中很多重要的优化问题是NP-hard复杂度,其中部分问题可以表示成0-1整数线性规划问题,并使用primal-dual框架设计有效的近似算法。这种primal-dual思想对约束条件的形式有较强的限制。研究过程中,将问题转化成为整数线性规划问题,发现了非常规的约束无法被之前的解决方案来解决。他所在团队尝试通过引入新的算法思想设计思想来打破这一限制,扩大primal-dual算法的适用范围,甚至可以用到一些非线性整数优化问题。这些创新的方法新颖有趣,引起了师生们的广泛讨论和积极提问。

接着,周睿婷副研究员做题为“Scheduling Frameworks for Cloud Container Services” 学术报告。她从研究“云容器服务的调度”优化问题的模型出发,为大家详细讲解云容器复杂任务调度框架,解决多个云任务同时到达,云容器调度的离线和在线调度算法使得目标值最大化,并且保证了在多项式时间内完成,无限接近最优解。她提到,我们解决优化问题时遇到了三个挑战:“在线状态下非传统线性约束条件、离线状态下多项式时间内无法解决、在接受诸多任务时如何安排和执行。”她分别对这三个挑战详细解释并提出解决方法。报告最后,周睿婷副研究员向大家展示了离线和在线算法的实验结果,她提到:“两种算法都可以无限接近最优解,算法框架简单且高效,在实际运用中大有作用。”

报告会后,李宗鹏教授和周睿婷副研究员同部分与会师生进行了深入的交流。

 

附李宗鹏教授简介: 

李宗鹏,教授、博导、武汉大学计算机学院副院长,中共中央组织部“青年千人计划”专家、湖北省“百人计划”专家、中国教科文卫类外国专家、湖北省政府特聘专家、武汉大学计算机学院教授博导。1999年清华大学计算机系毕业,2005年获多伦多大学博士学位。2005年加入加拿大卡尔加里大学,历任助理教授、终身副教授、正教授。曾获湖北省杰出青年基金奖励、多伦多大学罗杰斯学者奖、北美斯隆学者提名、加拿大阿尔伯塔省杰青奖励、卡尔加里大学优秀教师奖、卡尔加里大学研究优异奖、加拿大计算机学会优秀学者奖、计算机网络与云计算领域多项国际会议最佳论文奖励及提名。主持计算机网络与云计算等相关方向的国家及省部级科研项目30余项;在计算机网络与云计算相关方向的著名国际期刊及会议发表论文190篇,其中包括中国计算机学会(CCF)推荐的CCF-A 类论文80篇,单篇论文最高引用近1000次,论文总引用次数5000余次。申请及获批国家专利13项,软件著作权2项。在国际上首次提出空间信息流(Space Information Flow)研究方向,网络编码学科中最重要的开放问题之一——多单播猜想,以其名字命名。

附周睿婷副研究员简介:

武汉大学国家网络安全学院特聘副研究员。2018年在加拿大卡尔加里大学(University of  Calgary)获得计算机科学博士学位。加拿大国家科学与工程研究奖学金奖励,加拿大阿尔伯塔省州立奖学金奖励,伊丽莎白女王奖学金奖励。研究兴趣包括云计算、网络功能虚拟化、5G、物联网、机器学习中的优化算法研究。发表10余篇顶级会议及期刊论文,包括IEEE INFOCOM, IEEE/ACM TON, IEEE JSAC, IEEE TMC等。

 

 

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