赵欣苑

赵欣苑，大规模优化与智能计算领域专家，北京工业大学数学统计学与力学学院教授、博士生导师，教育部重大人才工程特聘教授。兼任国际期刊《Mathematical Programming Computation》技术编委、《Asia-Pacific Journal of Operational Research》编委，中国运筹学会数学规划分会常务理事兼副秘书长、中国运筹学会数学与智能分会理事兼副秘书长、北京市运筹学会理事。

主要从事大规模优化理论与算法、高性能求解器、机器学习与智能优化软件研究，主持国家自然科学基金、省部级及企事业科研项目多项。在MPC、SIAM J. Optim.、Sci. China Math.等国内外重要学术期刊及AAAI等国际会议发表多篇学术论文。合作开发了SDPNAL/SDPNAL+及HPR-LP/HPR-QP系列高性能求解器，实现超大规模优化问题的高效求解，部分软件已成为国际计算领域的重要工具，并广泛应用于人工智能、通信系统、智能终端及智能控制等领域。

学术论文（部分）

[1] D. Sun, Y. C. Yuan, G. J. Zhang and X. Y. Zhao, 2025. Accelerating preconditioned ADMM via degenerate proximal point mappings. SIAM Journal on Optimization, 35(2), pp 1165-1193.

[2] S. W. Wang, C. Ding, Y. J. Zhang and X. Y. Zhao, 2023. Strong variational sufficiency for nonlinear semidefinite programming and its implications. SIAM Journal on Optimization, 33(4), pp 2988-3011.

[3] D. Sun, K. C. Toh, Y. C. Yuan and X. Y. Zhao, 2020. SDPNAL+: A Matlab software for semidefinite programming with bound constraints (version 1.0). Optimization Methods and Software, 35, pp 87-115.

[4] Y. Cui, C. Ding and X. Y. Zhao, 2017. Quadratic growth conditions for convex matrix optimization problems associated with spectral functions. SIAM Journal on Optimization, 27(4), pp 2332-2355.

[5] X. Y. Zhao, D. Sun and K. C. Toh, 2010. A Newton-CG augmented Lagrangian method for semidefinite programming. SIAM Journal on Optimization, 20(4), pp 1737-1765.

[6] X. Y. Zhao and K. C. Toh, 2012. Infeasible potential reduction algorithms for Semidefinite Programming. Pacific Journal of Optimization, 8(4), pp 725-753.

主持或参与的研究课题（部分）

[1] 国家自然科学基金面上项目：凸复合二次锥优化问题的算法及软件研究，2023-2026，项目负责人。

[2] 国家自然科学基金面上项目：非凸规划的分布式增广拉格朗日型方法：理论、算法及应用，2019-2022，项目负责人。

学术期刊编委或客座主编（部分）

・ 《Mathematical Programming Computation》（技术编委）

・ 《Asia-Pacific Journal of Operational Research》（编委）

荣誉与奖励（部分）

・ 中国运筹学会科学技术奖运筹应用奖（2022年）

・ 北京工业大学优秀教师（2014年）

・ 北京运筹学会青年优秀论文奖一等奖（2010年）