简介：在运筹学领域中，运筹优化是解决各种实际问题中最佳决策和规划的重要工具，主要模型包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、全局优化等。运筹优化在供应链优化、生产调度、交通规划、金融风险管理等领域发挥着关键作用，能够有效解决各种复杂实际问题，推动企业和组织的发展，促进社会经济的持续进步。通过优化算法的运用，可以提高效率、降低成本、优化资源配置，从而实现更高水平的决策智能化。

河南大学运筹优化研究团队共有6名骨干成员，包括1名教授、1名副教授和4名讲师。团队成员主要专注于统计优化、机器学习、全局优化、图论和组合优化的算法设计和应用实践研究。近年来，针对大数据统计优化分析、机器学习模型等实际应用问题，提出了一系列快速稳健的优化算法，并获得了显著的研究成果。在过去五年里，在国际知名期刊如《Mathematical Programming Computation》、《Journal of Machine Learning Research》、《SIAM Journal on Optimization》、《SIAM Journal on Scientific Computing》等上发表了50多篇学术论文。此外，团队还承担了2项国家自然科学基金面上项目、6项青年基金项目以及1项河南省杰出青年基金项目，作为骨干成员参与完成科技部“973计划”项目。团队成员长期与中国科学院大学、南开大学、武汉大学、北京航空航天大学、南方科技大学、上海科技大学、香港理工大学、东京工业大学、新加坡国立大学、鹏城实验室等高校、科研机构和企业保持密切联系，并且积极参与国内外学术交流。运筹优化团队已培养30余名硕士研究生，其中近20名毕业生在中国科学院、香港浸会大学、南京大学、中山大学、武汉大学、香港理工大学等高校继续攻读博士学位。目前，部分毕业生就职于中国航天科工集团、中南财经政法大学、杭州电子科技大学、河南大学、江苏大学等高校或企业，从事教学或科学研究工作。