今天上午，2023年世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”获奖者在上海揭晓。美国佐治亚理工学院工业与系统工程学院讲席教授阿尔卡迪·涅米罗夫斯基和比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学研究中心、数学工程系名誉教授、高级科学研究员尤里·涅斯捷罗夫获奖。将今年的“智能科学或数学奖”授予两人，是表彰他们在凸优化理论方面的一系列开创性工作，包括自协调函数和内点法的理论、优化的复杂性理论、加速梯度算法设计以及在鲁棒优化方面的方法论进展等。

2023年顶科协奖“智能科学或数学奖”遴选委员会主席、首届顶科协奖“智能科学或数学奖”得主、加州大学伯克利分校杰出冠名教授迈克尔·I·乔丹表示，优化理论是过去30年来对数学以外的领域产生最重大影响的学科，已在控制系统、经济学、信号处理、机器学习、资源分配、能源管理、供应链和金融等领域得到广泛应用，为上述众多领域所需的实用算法设计和实际应用等提供了概念基础和原理依据

。在这个成果不断涌现的时代，阿尔卡迪·涅米罗夫斯基博士与尤里·涅斯捷罗夫博士一直是优化理论领域的领军人物。他们的研究引发了“一阶算法革命”，自此，优化算法得以应用于现代应用中的大规模问题，并推动了新计算平台的发展，以支持这些算法。他们建立的优化复杂性理论和一系列加速算法，加深了我们对优化的可能性和“最优优化方式”的理解。他们在鲁棒优化和随机优化方法上的贡献对于控制理论和统计学等领域至关重要。

来源/东方IC

阿尔卡迪·涅米罗夫斯基博士与尤里·涅斯捷罗夫博士在职业早期发展了内点法理论，这是一项堪称里程碑的工作。他们的理论提出了一个被称为自协调性的基本属性，因而扩展了内点法的应用范围和使之高效。这一概念进展是巨大的：他们展示了如何将数百个具有复杂证明和彼此间无关联的复杂算法描述成一个简单而优雅的统一框架。此外，他们能够毫不费力地将许多先前已知的内点方法扩展到覆盖比传统线性规划和二次规划更广泛的问题集。

在他们的工作之前，人们普遍认为内点算法的高效性可能依赖于线性规划或二次规划这类特殊问题的某些特性。但是阿尔卡迪·涅米罗夫斯基博士与尤里·涅斯捷罗夫博士发展的算法框架和分析非常清楚地表明了内点法的扩展应用范畴，包括扩展的边界和内容。一个特别重要的扩展被称为半定规划。 它已经广泛用于计算机科学中，作为解决离散和困难组合问题的松弛方法。此外，阿尔卡迪·涅米罗夫斯基博士与合作者发展了基于信息的优化复杂性理论，也为优化学和理论计算机科学架构了额外的重要联系。该理论结果为基于某些原理设计的任意算法在求解一类特定的优化问题时的复杂度提供下界，其早期是应用是基于梯度设计的算法求解光滑的凸优化问题。

阿尔卡迪·涅米罗夫斯基博士的理论表明有比最速下降算法收敛速率更快的算法，而最速下降算法在过去被视为是求解优化问题最有效的梯度法。尤里·涅斯捷罗夫博士通过设计一系列加速梯度算法解决了这个难题，不仅证明了这些算法加快了最速下降算法的收敛速度，还证明了这些算法达到了阿尔卡迪·涅米罗夫斯基博士最优法的复杂度下界。这一系列的研究工作极具洞察力和富有成效，为解决各类问题提供了一系列基准速率和实现这些速率的优化算法。

新民晚报记者 郜阳