10月10日，交通运输学院举办“达美大讲堂”第九十四期学术报告会。北京大学博雅特聘教授、教育部长江学者特聘教授文再文应邀作题为《探索基于学习的数学优化算法与理论》的学术报告。学院相关专业教师及研究生80余人参加活动。

报告围绕数学优化与人工智能交叉融合的前沿研究展开。文再文教授从复杂优化问题的建模与求解需求出发，系统介绍了人工智能技术在优化数据构建、数学建模和算法设计等方面的最新研究进展，阐述了数据驱动方法与传统数学优化方法相结合的研究思路，展望了人工智能赋能复杂工程优化问题求解的发展方向。

结合高铁运行图编制等交通运输领域典型工程场景，文再文教授分析了复杂约束建模、动态调度和高效求解等方面面临的挑战，重点介绍了大模型辅助优化建模、学习型优化算法及多智能体协同等研究进展，阐述了人工智能技术与数学优化方法融合的研究思路。同时，结合相关仿真案例，展示了深度学习、强化学习与数学规划相结合的优化求解方法，探讨了人工智能技术在复杂交通系统优化与智能调度中的应用前景。

本次学术报告内容丰富、视角新颖，既展示了人工智能与数学优化交叉融合的最新研究进展，也为相关技术在交通运输领域的应用提供了有益参考。报告进一步拓宽了师生的学术视野，为铁路运输组织优化、智能调度及复杂交通系统建模等研究提供了新的思路，对促进学科交叉融合与科研创新具有积极意义。

专家简介：文再文，北京大学博雅特聘教授，主要研究最优化算法与理论、机器学习和人工智能。2016年获中国青年科技奖，2020年获国家万人计划科技创新领军人才，入选2023年度教育部长江学者特聘教授，获2025年度北京市科学技术奖自然科学奖一等奖和王选杰出青年学者奖。现任MOR、JSC、JORSC和CSIAM-AM等期刊编委，中国运筹学会副理事长。其编著的最优化教材入选教育部101计划核心教材和“十四五”普通高等教育本科国家级规划教材，累计印刷17次、4万余册。

（文图/赵俊光 初审/吴星 复审/吕斌 终审/钱勇生 校对/赵俊光 来源/交通运输学院）