INFORMS新闻:Goldfarb, Nocedal分享冯·诺伊曼奖

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主持人Avishai Mandelbaum(左)祝贺Donald Goldfarb(中)作为INFORMS主席Brian Denton(右)旁观。
2017年INFORMS John von Neumann理论奖被授予Donald Goldfarb和Jorge Nocedal，以表彰他们“在理论和实践方面的基本贡献，已经并将继续对优化领域产生重大影响。”该奖项还指出，哥伦比亚大学工业工程和运营研究教授戈德法布和西北大学工业工程和管理科学教授诺塞德尔，伟德体育1946手机版在过去的几十年里，对非线性理论和非线性优化应用的理论和应用做出了开创性的贡献。这些贡献涵盖了从建模到数学分析，再到科学计算的突破等一系列主题。他们在可变度量方法(BFGS和L-BFGS)方面的工作非常有影响力。”

评奖委员会主席Avishai Mandelbaum在休斯顿举行的2017年INFORMS年会上做了介绍。该奖项旨在表彰那些在运筹学和管理科学理论方面做出了根本性、持续性贡献的学者。伟德体育1946手机版

这篇引用文章的部分内容是:

戈德法布的深入研究贡献配合非常实用的理论和传统的线性和非线性规划,内点方法和新流行的适用于信号处理和机器学习的方法,并通过一个独特的理解这么做的根本问题在每个和所有这些领域。

他在这一领域的贡献非常广泛，非常有影响力和持久，从20世纪60年代著名的非线性优化的Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS)算法开始，20世纪80年代出现了线性规划中革命性的最陡边单纯形法，近十年出现了大规模凸优化的一阶方法。Goldfarb与Reid和Forrest分别设计的原始和对偶最陡边单纯形算法是单纯形法最广泛使用的变体。Goldfarb的工作为该方法的许多变体提供了理论基础，这些变体在最先进的商业线性规划求解器中得到了实现。二次规划的Goldfarb-Idnani对偶活动集方法是应用最广泛的二次规划方法之一。

Nocedal在无约束和约束非线性优化领域做出了开创性的贡献，从根本上重塑了这一领域。这包括L-BFGS方法的发展，将内点方法扩展到非凸约束优化，合作编写了一本在非线性优化方面极具影响力的书，最近通过高效和有效的二阶方法阐明了优化和机器学习之间的接口。

20世纪80年代，Nocedal发明了L-BFGS优化算法，这是BFGS方法的有限内存版本。这为解决更大的无约束和框约束的非线性优化问题打开了大门;Nocedal的L-BFGS算法需要的存储空间仅为变量数量的一小倍，而原始的BFGS方法需要的存储空间为二次方。L-BFGS算法已经产生了巨大的实际影响，这是很难夸大的。

Nocedal还有助于将内点革命扩展到凸优化之外。在20世纪90年代末，他和他的合作者提出了第一个理论上合理的非线性和非凸优化问题算法。这个算法是实用的，重要的是，它不依赖于强烈的假设。