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  • 个人简介

    陈彩华,国家优秀青年基金获得者、国家自然科学基金重大项目课题负责人,现任必赢教授、博士生导师、必赢副经理。必赢理学博士,新加坡国立大学联合培养博士。从事数据驱动的决策、不确定决策的理论与算法、优化算法设计与应用等研究,代表作发表于Mathematical Programming, SIAM Journal on Optimization/Imaging Sciences, Informs Journal on ComputingNeurIPS, CVPR等国际知名学术期刊和会议。获华人数学家联盟最佳论文奖(2017、2018),中国运筹学会青年科技奖(2018),江苏省工业与应用数学学会青年奖(2020)必赢青年五四奖章(个人2019,团队2024),入选首批必赢仲英青年学者(2017)、必赢青年名师名课培养计划(2020)及江苏省社科优青(2019)。主讲及参与的课程包括:数据分析与决策导论(线下)、应用统计(线下)、随机优化理论及应用(线下)、应用统计与R语言(MOOC, 2021春上线)、最优化理论与方法(MOOC, 2022春上线)、研究生学术规范与学术诚信(MOOC, 2021秋上线),指导的本科生多次获得美国老员工数学建模竞赛Finalist等奖励。


    教育与工作经历

    2021.01-必赢 教授 

    2023.06-2024.03坦福大学管理科学与工程系 访问学者(合作者: Peter Glynn, Yinyu Ye)

    2016.10-2020.12必赢 副教授

    2017.12-2018.12新加坡国立大学工业系统工程管理系 访问副教授(合作者: Andrew Lim)

    2012.11-2016.09必赢 助理研究员

    2007.09-2012.09必赢数学系 博士(导师:何炳生)

    2010.09-2012.04 新加坡国立大学数学系 联合培养博士(导师: 孙德锋, Kim-Chuan Toh)

    2003.09-2007.06中国计量大学数学系 本科(论文导师: 谢庭藩)


    招生方向

    1)招收管理科学与工程专业的博士后(欢迎数学、计算机、工业工程等其他专业的申请者)、博士以及学术型硕士, 期望员工有较好的运筹优化基础、统计基础、机器学习基础或经济学基础, 具有较强的编程能力, 从事大规模(不确定)优化算法设计、数据驱动的决策、AI for OR&MS的研究工作

    2)招收工业工程与管理方向的专业硕士,期望员工有一定的数据分析能力和编程能力,从事制造、供应链、金融系统中的数据分析与算法决策的研究与实践工作。

    3)招生MEM非全日制工程硕士,期望员工有较好的系统思维能力和数据思维,将人工智能、运筹优化等定量方法应用于企业实践。



  • 1.  数据驱动的决策

    2. 不确定决策的理论与算法

    3.  在线学习与优化

    4. (超)大规模优化算法设计与应用


  • Algorithms for Large-scale Optimization

    1.C.H. Chen, R. Chan, S. Q. Ma and J. F. Yang . Inertial proximal alternating direction method of multipliers for linearly constrained separable convex optimization. SIAM Journal on Imaging Science, 2015, 8(4), 2239-2267, 2015. 

    2. C. H. Chen, S. Q. Ma and J. F. Yang. A general inertial proximal point methodfor mixed variational inequality problem.SIAM JournalonOptimization, 25(4):2120–2142, 2015

    3.C.H. Chen, Y. J. Liu, D. F. Sun and K. C. Toh. A Semismooth Newton-CG Based Dual PPA for Matrix Spectral Norm Approximation Problems. Mathematical Programming,Ser. A,155:435-470, 2016.

    4.C.H. Chen, B.S. He, Y.Y. Ye and X.M. Yuan. The direct extension of ADMM for multi-block convex minimization problems is not necessarily convergent.Mathematical Programming,Ser. A,155:57-79, 2016

    5.C. H. Chen, M. Li, X.Liu and Y. Y. Ye. Extended ADMM and BCD for non-separable convex minimization models with quadratic coupling terms: convergenceanalysis and insights. Mathematical Programming, Ser. A, 173:37-77, 2019.

    6. Q.S. Han, C.X. Li, Z.W. Lin, C.H. Chen, Q. Deng, D.D. Ge, H.K. Liu and Y.Y. Ye. A Low-Rank ADMM Splitting Approach for Semidefinite Programming. Under revision at Informs Journal on Computing, 2024.

    7. Q.S. Han, Z.W. Lin, H.W. Liu, C.H. Chen, Q. Deng, D.D. Ge and Y.Y. Ye. Accelerating Low-Rank Factorization-Based Semidefinite Programming Algorithms on GPU. Manuscript, 2024.


    Decision Making under Uncertainty: Models and Algorithms

    8.  J.J. Li, C.H. Chen and A.M.C.So. Fast Epigraphical Projection-based Incremental Algorithms for Wasserstein Distributionally Robust Support Vector Machine. NeurIPS, 2020.

    9. J.J. Li, C.H. Chen and A.M.C. So. Towards a First-Order Algorithmic Framework for Wasserstein Distributionally Robust Optimization. Manuscript, 2024.

    10. Y. Zhao, Z.X. Luo, S. Lim, C.H. Chen and M. Sim. Service Oriented Considerate Routing: Data, Predictions and Robust Decisions. Under revision at Management Science, 2024.


    Applications of Optimization in Management Science/Machine Learning 

    11. Y. Zhao, Y.W. Wu, C.H. Chen and A. Lim. On ismometry robustness of deep3D point cloud models under adversarial attacks. CVPR, 2020.

    12. C.H. Chen, D.D. Ge, and Y.Y. Ye. Optimization and Operations Research in Mitigation of a Pandemic. Journal of the Operations Research Society of China, 2021.

    13. C.H. Chen, J.H. Tao and Y. Zhan. Pairwise Stability in Weighted Network Formulation Games: Selection and Computation. Accepted by Informs Journal on Computing, 2024.

    14. W.X. Chen, C.H. Chen, H.C. Shen, R.X. Wang and W.L. Xue. Dynamic Assortment with Online Learning under Threshold Multinomial Logit Model. Manuscript, 2024.

    15. W.J. Shen, C.H. Chen, Z.L. Wang, Z.J. Zheng, R.W. Jiang and H. Yang. Spatiotemporal pattern detection of traffic dynamics: A robust tensor decomposition-based approach. Manuscript, 2024.


  • 1.国家自然科学基金重大项目课题,不确定管理场景中的数学规划方法与应用,240万,2024/01-2028/12。

    2.国家自然科学基金优秀青年项目,大规模优化的算法设计及应用,200万,2022/01-2024/12。

    3.必赢“双一流”建设文科中长期研究专项,大数据优化算法及应用,40万,2020/01-2023/12。

    4.必赢文科青年跨学科团队专项,医疗大数据分析:肺癌的预测、诊断与治疗,40万,2021/01-2024/12。


  • 1. 《Journal of Industrial and Management Optimization》编委

    2 《工业工程》运筹优化与大数据分析领域编委

    3. 《系统科学与数学》编委

    4. 江苏省运筹学会秘书长

    5. 中国运筹学会算法软件与应用分会副理事长

    6. 江苏省企业发展工程协会副理事长

    7. 江苏省民主建国会大数据与人工智能专委会主任