传统最优化技术实际应用面临专家依赖型范式困境，其问题建模、算法匹配与参数调优等关键环节依赖专家经验，容易形成知识壁垒与效率瓶颈，制约前沿优化理论的工程化应用进程。本报告通过云计算资源动态调度（组合优化）与ADMM算法自适应优化（连续优化）两个案例研究，系统性探讨前沿优化理论指导的大模型驱动智能体工作流在复杂最优化应用场景中的优势与实施挑战，赋能最优化理论与方法研究。

报告人简介：王祥丰，华东师范大学计算机科学与技术学院/数学科学学院教授，研究方向是学习优化、分布式优化等。获得中国运筹学会青年科技奖提名奖、IEEE信号处理学会最佳论文奖（2021年），入选上海市青年科技英才启明星。与华为云在云计算虚拟机调度、资源池规划等方面密切合作，获得2024年中国工业与应用数学学会应用数学落地成果、2024年度上海开源创新卓越成果奖一等奖、华为云技术合作优秀合作伙伴奖。已在IEEE TPAMI、JMLR、ICML、ICLR、MP、MOR等人工智能/运筹学国际权威期刊/会议发表论文50余篇。目前担任中国运筹学会算法与应用分会常务理事、数学规划分会青年理事、CSIAM数学与产业专委会委员等。