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下面就来看看我们第二期是整理了哪些话题吧
1、2018年7月27日 锥优化 mosek & sedumi
（出自微信群：【3】Global O.R./OM/IE Community）
像花像野草：线性锥应用怎么样？
葛冬冬教授：金融用的很多，锥优化mosek第一。
像花像野草：用的这么广泛
葛冬冬教授：嗯，很多金融软件里都有，sdp什么的在工程上也有很多运用，锥优化mosek算是做了极致，很多看似不相关的问题都做成了锥。
像花像野草：SeDuMi呢
葛冬冬教授：sedumi是一个传奇。当年作者是个荷兰人，张树中老师的第一个博士生，我们这边何斯迈和江波的大师兄。他跟张老师读书期间一己之力开发了sedumi，而且理论水平也很高，写的结构严密精巧，后来义务维护者们出了好几个新的版本，普遍反映不如第一版好用。实在是写得太好很难改了。却在26岁突发脑淤血溘然长逝，是张老师最大的痛事。
目前我记得似乎是leigh在维护。
叶老师曾经说过，能够把优化完美实现成coding这个事儿很多时候也需要talents。他这么多年来就见过两个，一个是sedumi这个，一个是mosek的anderson，算是叶老师半个学生。
sdp或者一般的锥优化，其实大家能解得很好的也不容易，目前都差不多，包括sdpt3，我们leaves里叶老师写的dsdp，都差不多。
mosek有一个优势就是他能把很多问题都写成锥优化来求解，更灵活一些。
像花像野草：据说sedumi的创始人是个天才。
葛冬冬教授：如果不是脑淤血，前途不可限量。到如今斯迈和江波还经常感叹，大师兄不死，我们也不至于这么难混。
Jos F. Sturm
像花像野草：哎，天妒英才。
葛冬冬教授：风华正茂。要是有人觉得好用，可以捐款给他老婆。
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jos的1.05就够了，后边得越改越差，张老师毕生的遗憾啊，痛失大弟子。
早上跟一个北美回来的商学院老教授吃饭，他跟我说我这辈子就服两个人，叶荫宇和张树中，其他很多所谓牛人，讨论问题我觉得其实跟我都差不多，就这俩人，我consistently的跟不上，让我意识到跟他们有本质区别。
张老师特别低调，所以名声不显…
正好说到sedumi了，忍不住感慨两句……一时英豪，流年涛涛。
像花像野草：前段ismp看到袁老师颁奖了，只不过是照片。
葛冬冬教授：华人优化当年的四大金刚啊。叶，张，罗智全，已经逝去的paul。现在该是叶张罗袁。罗老师，明大的tom luo，现在的cuhk shenzhen副校长。
2、2018年7月28日 运筹学入门教材
（出自微信群：【3】Global O.R./OM/IE Community）
三生万物：运筹学入门 求推荐些教程 准备做物流方向.
葛冬冬教授：现在可能计划下学期用Hiller的，introduction to operations research。
data-lover：springer上有一个系列的运筹学书籍不知道可以不。
姜翰生：@三生万物 我们系供应链基础课的教材是这本，国内有中文翻译版。
Fundamentals of Supply Chain Theory
https://www.amazon.com/dp/0470521309/ref=cm_sw_r_other_apa_ag8wBbAB92D14
葛冬冬教授：这是max shen老师的书。好处是比较数学化思路解释供应链，比较对中国人思维，理解和吸收对中国人比较容易。不过对优化算法没怎么介绍。偏工程化的课本推荐boyd的convex optimization。
data-lover：是这个系列International Series in Operations Research & Management Science。
葛冬冬教授：这书似乎是很多案例集合的，缺乏系统性讲解，入门不合适，我似乎昨天正好扫了一眼，因为最近做项目用到，清华以前那绿色的还行。
@Apocrypse.：网络上机器学习 深度学习相关资源真的很多 也有很多备受好评的课程 从数学到代码层面再到工程都有 但是运筹相关真的是少得可怜…
葛冬冬教授：斯坦福以前本科用的是hiller的，后来也有用lunerberg和ye老师的linear and nonlinear optimization，博士用bertsimas的intro to linear optimization，我感觉都略有点不够了。数据驱动的算法和模型这块需要新的教材，比如大规模一阶算法，ADMM之类的等等都很广泛应用了，教材里没有提及，以及一些新的思路，比如ADP，强化学习什么的，比如最近一阶花样玩完了，现在ML那边都开始hyper二阶了么，jordan优化的造诣是很高的，某些领域是领袖级的，但是对优化整个的全局掌握并不是他专长，跟叶老师 nesterov 等人还是聚焦的方向不一样的。nesterov当年跟叶老师一起得冯诺依曼奖的时候肯定没想到后人记住他的并不是内点法，而是机器学习的nesterov加速。很多非凸优化算法、传统上or领域，现在很多机器学习lab号称自己的solver可以解的全世界最快，把or的人弄的solver抛在了后边，机器学习或者说cs社区本质上比我们大很多聪明人也多很多，所以要弄点啥非常快的。所以我们也必须保持谦卑，时刻观察和学习他们。
像花像野草：or能解决大规模问题，ai能解决超大规模？
葛冬冬教授：其实这些年叶老师一直在做很多大规模一阶算法和二阶的事情。老先生其实非常与时俱进。
王家洲：之前想了一年多如何hack ADMM到二阶，毫无进展。
Yingru Li：罗老师这边也在考虑GAN上的minimax优化和 DL分布式优化，还有张潼老师，好像AI问题研究也比较关注natural gradient，还有最近的一些meta-optimizer/learning to optimize的问题。
葛冬冬教授：甚至mip里智能branching。
Yingru LI：https://arxiv.org/abs/1803.10150
葛冬冬教授：哦sandholm也在搞啊，他就是德州扑克那个设计ai系统击败所有世界冠军的哥们，他经常用mip倒是真的，也一直claim自己是个ORer，跟我们在肾移植的概率图分析上有很多交往。
Yingru LI：嗯嗯 他的学生Noam Brown拿了第一届Tencent AI Lab Fellowship，17年的 nested subgame solving。Control的community也有和AI交融，特别是最近DRL和控制、机器人结合起来。
懒猫：运筹学现在包含哪些课程啊？CS的童鞋好奇啊
葛冬冬教授：可以去gatech下载一下他们的phd课程目录，那个应该比任何学校都全面。
优化理论的该有线性规划、整数规划、凸规划、非线性跟非凸规划、锥规划（特别二次锥跟sdp），随机优化、鲁棒优化、优化算法理论（介绍所有常见算法，比如单纯型，内点跟barrier，各种一阶二阶），这些算是最传统的课程了吧，om跟scm也有一堆课程，以及动态规划，大规模动态规划。
饶刚_杭州_浙江大学_证券：请问整数规划有什么比较经典的书吗？
葛冬冬教授：
饶刚_杭州_浙江大学_证券： 好的，非常感谢。请问python中用pulp或cvxpy处理整数规划，哪个更合适？有什么优缺点吗？
赵科-上科大：cvx是凸优化的包不是整数规划的
饶刚_杭州_浙江大学_证券： 好像网上看也能做整数规划吧
葛冬冬教授： cvx不能啊，直接调coin更实际一些吧，CVX现在的default LP/QP solver是OSQP 是Boyd和牛津的人最新搞的。
葛冬冬教授： https://osqp.org/ 他们有几个整数规划solver，我不清楚有没有放到CVX里 COIN肯定现在是更好的。那个运筹小组最开始做街景的时候跟我们合作过，06还是07年夏天的事情了。那时候就三四个人的组，似乎一开始都是cs背景的，跟我们合作的时候是有or色彩进入了。
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