7月1日，应数学与统计学院（密码学院）邀请，上海大学林贵华教授做客“牧野格致”讲堂，为学院师生做主题为“Theoretical and numerical comparison of nine single-level reformulations for bilevel programs”的学术讲座，学院相关研究方向师生参加了此次讲座。讲座由李海锋教授主持。
报告中，林贵华教授围绕双层规划求解问题展开系统阐述，阐述了该类问题的核心求解思路是将其转化为单层优化问题，主流转化方式包括依托下层问题KKT条件得到带互补约束的数学规划问题（MPCC），以及基于下层对偶理论构建WDP、MDP、eMDP等对偶单层重构模型。针对学界“重构模型可行域越紧致，数值求解性能越好”的猜想，林贵华教授提出五种可行域更为紧致的全新对偶单层重构方法，并设计了带有投影的直接算法与松弛算法，通过450组随机测试算例对九种单层重构方法开展全面数值对比实验。实验结果表明，就优势情形和目标函数值而言，部分新型与经典对偶重构方法的求解效果始终优于MPCC方法，部分改进型对偶重构方法则在八种对偶重构方法中表现最差，且在松弛算法框架下，多数经典及新型对偶重构方法的求解性能较MPCC提升4至5倍，其余对偶重构方法性能相较MPCC也至少提升1.8倍，该研究清晰厘清了各类重构方法的性能差异，为双层规划求解方法的工程应用与后续深化研究提供了重要的理论与数值参考。
报告结束后，林贵华教授细致回应现场教师提出的各类学术问题，并与在场教师展开了深入的学术讨论与交流。
专家简介：
林贵华于2004年博士毕业于日本京都大学，上海大学伟长学者特聘教授，上海高水平地方高校重点创新团队负责人，入选上海领军人才计划、辽宁省百千万人才工程等。研究兴趣主要是与均衡相关的各种最优化问题及其在管理科学中的应用，在INFORMS Journal on Computing、Mathematical Programming、SIAM Journal on Optimization、Mathematics of Computation、Automatica等国际知名期刊发表学术论文100余篇。主持国家自然科学基金项目5项、国家自然科学基金重点项目子课题2项、省部级项目7项。现任中国双法会经济数学与管理数学分会副理事长、中国运筹学会数学规划分会资深理事、上海运筹学会理事等，《Pacific Journal of Optimization》、《运筹与管理》编委。所指导研究生获得国家四青人才2人、省部级人才3人。
（数学与统计学院（密码学院）梁彦超 朱晨媛）
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