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我院邀请国内外学者围绕随机优化前沿问题开展为期十讲的“随机优化系列学术讲座”。第四讲于2025年10月24日上午在智能应用研究院302会议室举行。本次讲座特邀泰国蒙库特国王科技大学理论与计算研究中心的Mahmoud M. Yahaya博士作题为《A Line-Search Based SGD Algorithm with Adaptive Importance Sampling》的学术报告，由王林教授主持。

报告中，Mahmoud M. Yahaya博士介绍了一种用于求解随机优化问题的改进型随机梯度下降算法。该算法结合随机Armijo-type线性搜索方法，将传统算法中的固定步长改进为随迭代过程自动调整的步长，并有效解决了大样本场景下初始步长难以选取的问题。此外，算法还采用了一种改进的小批量样本（mini-batch）选取策略，克服了传统方法中分区方式僵化的局限，使样本选取更加灵活，进一步提升了算法的迭代效率。通过数值实验结果该算法具有良好的有效性、实用性和先进性。

讲座引起了在场师生的广泛兴趣，尤其在随机Armijo-type线性搜索方法及小批量采样策略方面启发了新的认识。讲座结束后，师生积极参与提问，就步长选取策略、数值实验等问题与Mahmoud M. Yahaya博士展开了深入交流，现场学术氛围热烈。本次讲座为我院优化研究方向开展后续相关研究提供了有益借鉴与思路拓展。