寇彩霞

寇彩霞，北京邮电大学副教授、博导。本科毕业于北京师范大学数学与应用数学专业，保送至中国科学院计算数学所硕博连读，学习最优化理论。于2011年博士毕业，入职北京邮电大学理学院。近年来主持国家自然科学基金2项；作为主研人员参与1项国家自然科学基金重大研究计划重点项目、1项北京市自然科学基金重点专项、多项国家自然科学基金面上项目、多项华为、电信等企业横向课题。目前的研究兴趣为最优化方法、最优化算法设计及应用研究（主要包括在通信、网络、EDA、深度学习等方面的应用）。曾获北京邮电大学青年教学名师、“周炯槃优秀青年教师励志奖”，北京运筹学会“青年优秀论文奖”，北京市高等教育教学成果二等奖（第一完成人）等。

学术论文（部分）

[1] C. X. Kou, D. D. Hu, J. H. Yuan and W. B. Ai, 2020. Bisection and Exact Algorithms Based on the Lagrangian Dual for a Single-Constrained Shortest Path Problem. IEEE/ACM Transactions on Networking, 28(1), pp 224-233.

[2] C. X. Kou, Z. W. Chen, Y. H. Dai and H. F. Han, 2018. An Augmented Lagrangian Trust Region Method With A Bi-Object Strategy. Journal of Computational Mathematics, 36(3), pp 1-20.

[3] C. X. Kou and Y. H. Dai, 2015. A Modified Self-Scaling Memoryless Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Method for Unconstrained Optimization. Journal of Optimization Theory and Applications, 165(1), pp 209-224.

[4] C. X. Kou, 2014. An improved nonlinear conjugate gradient method with an optimal property. Science China Mathematics, 57(3), pp 635-648.

[5] Y. H. Dai and C. X. Kou, 2013. A Nonlinear Conjugate Gradient Algorithm With An Optimal Property And An Improved Wolfe Line Search. SIAM Journal on Optimization, 23(1), pp 296-320.

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：支持深度学习的优化方法及其在医学中的应用，2020-2023，项目负责人。

[2] 国家自然科学基金青年科学基金项目：共轭梯度法新算法及其推广，2015-2017，项目负责人。

[3] 国家自然科学基金面上项目：非凸二次约束优化问题的二阶锥重塑技术等全局性方法研究，2019-2022，项目参与人。

[4] 国家自然科学基金面上项目：非凸二次约束优化问题的全局算法研究及其在信号处理中的应用，2015-2018，项目参与人。

荣誉与奖励（部分）

・ 运筹学会学术年会青年优秀论文（2020年）

・ 北京市高等教育教学成果二等奖（排名第1）