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楊愷教授指導的2020級博士生焦陽的論文“Distributed Distributionally Robust Optimization with Non-Convex Objectives”被Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems（NeurIPS）2022錄用。焦陽同學為該論文的第一作者，楊愷教授為該論文的第二作者和通訊作者，美國康州大學的Dongjin Song教授為該論文的第三作者。
NeurIPS，全稱神經信息處理系統大會，是機器學習方向國際上公認的三大頂級會議之一，代表著當今人工智能研究的最高水平。同時，該會議在中國計算機學會國際學術會議排名中為人工智能領域的A類會議，該會議采取雙盲的方式進行評審，論文錄用難度極大。
該論文討論了機器學習中的基礎數學理論問題——概率分布魯邦優化。其目標是在概率分布的不確定集上找到一個最小化最壞情況代價的最優決策，分布魯邦優化在無線網絡、網絡控制、管理科學等領域有著廣泛的應用。楊愷教授和合作者早年提出了分布式魯棒優化問題模型和基于割平面法和有效集法的分布式算法，理論分析了算法的收斂性，并且成功應用到無線網絡的功率控制和智能電網的需量反應等問題中。本論文將魯棒優化的分布式解法推廣到概率分布魯邦優化問題，首次提出了針對概率分布魯棒優化的異步分布式算法，可以針對海量分布式數據進行高效并行學習。最后，該論文通過三十頁的理論分析證明了即使在目標函數非凸的情況下，所提出的算法也能夠收斂，并且推導出了異步算法的迭代復雜度。
楊愷老師實驗室目前的研究領域為5G/6G無線自動駕駛網絡、智能運維與物聯網、機器學習。近期聚焦于這些領域的異常檢測、因果分析與分布式優化問題。歡迎有志于科研的同學報考本課題組的博士，碩士，研究助理，博士后，或參與本科畢業設計。（文/馬慧）
