10月10日，由北京化工大学与北京交通大学联合主办的“复杂数据分析与优化建模前沿论坛”在我校朝阳校区会议中心成功举行。本次论坛聚焦数字经济背景下复杂数据分析与优化建模领域的前沿理论与应用挑战，汇聚了来自全国近20所高校及科研院所的专家学者、青年师生，共同探讨高维异质、非平稳、小样本等复杂数据特性带来的理论拓展需求，以及优化建模在大规模现实场景中的求解效率与鲁棒性问题。

开幕式由数理学院副院长苏贵福教授主持，苏贵福教授向参会的各位专家、师生致以热烈欢迎，并介绍数理学院的办学历程与学科建设现状。苏贵福教授指出，在数字经济快速发展的背景下复杂数据特性对传统统计推断与运筹优化方法提出新的理论需求，本次论坛旨在深化统计学、运筹优化、数据科学等领域的学术交流与科研协作，分享前沿成果、探索交叉创新、搭建产学研合作平台，推进学校交叉学科建设与人才培养。

苏贵福教授主持论坛开幕式

本次论坛呈现了10场高水平学术报告，涵盖统计学、运筹优化、数据科学、金融风险管理等多个交叉领域。阿尔伯塔大学姜蓓教授介绍了面向公平合成标签生成的数据增强预测框架，上海财经大学江波教授分析了“隐藏城市机票”对航空网络收益管理的影响，华南理工大学潘少华教授提出了带锥与流形约束的复合优化问题的近端线性化NEP方法，中山大学朱书尚教授分享了基于高斯混合模型的投资组合风险度量与优化研究，北京交通大学罗自炎教授探讨了稀疏非线性半定规划的平稳性与算法，北京师范大学郭旭教授介绍了高维因子增广回归模型的自适应充分性检验，北京大学王冉冉副研究员展示了多模态金融预测中的组件条件证据对齐方法，北京化工大学李陈筠然副教授提出了约束强Steiner连通性算法设计，北京交通大学青年骨干王鑫报告了高维分位数回归的个性化联邦学习算法，北京交通大学青年骨干刘龙辉系统梳理了随机重排算法的机制、收敛理论与优化拓展等。此外，北京邮电大学刘亚峰教授、中国人民大学许王莉教授、中国科学院丁超教授、北京交通大学周声龙教授、河南大学肖运海教授、上海大学徐姿教授、南京大学李敏教授、北京理工大学李庆娜教授、北京科技大学徐岩教授等学者担任报告主持人，促进了深入的学术交流与讨论。

论坛与会专家及师生合影

北京交通大学孔令臣教授主持论坛闭幕式。孔令臣教授指出，本次论坛报告覆盖复杂数据分析与优化建模多个前沿方向，兼具理论深度与应用价值，充分体现了统计学、运筹优化与数据科学交叉融合的特色。他表示，本次论坛为兄弟高校搭建了良好的交流平台，对推动理论创新与典型场景应用落地具有重要意义。他希望以此次论坛为契机，进一步加强各高校在相关领域的科研合作与人才培养，共同推进交叉学科建设与青年教师培育。

孔令臣教授主持论坛闭幕式

供稿：张龙飞

审核：苏贵福 王立军