2026年8月28日至30日，由国家天元数学西北中心主办的2026年强化学习与随机优化国际前沿研讨会在陕西西安顺利召开。本次会议围绕强化学习的数学理论、随机优化与鲁棒优化、数据驱动决策、统计推断与智能决策等前沿方向展开交流，吸引了来自香港中文大学、北京大学、清华大学、中国人民大学、东北大学、大连理工大学、中国科学院自动化研究所、中国科学院大学、中山大学、浙江大学、山东大学、南方科技大学、上海财经大学、西安交通大学等高校和科研机构的专家学者与青年科研人员参会。
8月29日上午，会议举行开幕式。随后，香港中文大学高雪峰教授、中山大学夏俐教授、南方科技大学张进教授、香港中文大学徐慧福教授等专家作特邀学术报告。与会专家围绕生成式模型与智能决策、风险敏感强化学习、随机双层优化、贝叶斯学习与分布鲁棒优化等前沿问题分享最新研究成果。
会议期间，北京大学张志华教授、东北大学张立卫教授、西安交通大学翟桥柱教授、中国科学院自动化研究所张启超研究员、清华大学彭洋博士等专家学者，以及来自中国科学院大学、中国科学院自动化研究所、大连理工大学、西安交通大学的青年学者和研究生先后作专题学术报告。报告内容涵盖随机逼近与统计推断、多阶段鲁棒优化、强化学习策略泛化、分布强化学习、对抗鲁棒策略优化、端到端自动驾驶、随机优化算法与分布鲁棒控制等方向，集中展示了强化学习与随机优化领域的最新研究进展。
会议还设置了以“强化学习与随机优化”为主题的圆桌研讨。与会专家围绕强化学习的数学理论、随机优化的自学习方法、复杂不确定环境下的鲁棒决策、数据驱动学习与优化，以及相关理论在人工智能、金融、电力系统和自动驾驶等领域中的应用展开了深入讨论。现场交流充分，与会代表围绕相关领域的重要科学问题和未来发展方向进行了广泛探讨。
本次研讨会面向强化学习与随机优化的交叉前沿，通过学术报告和圆桌研讨等多种形式，为相关领域专家学者和青年科研人员搭建了高水平的学术交流平台。会议集中展示了强化学习、随机优化、鲁棒决策、统计学习与智能决策等方向的最新研究进展，进一步促进了不同研究方向之间的交叉融合与学术合作，对推动强化学习数学理论和随机优化方法的发展具有积极意义。
