蒋杰
基本信息
男，中共党员，籍贯重庆市铜梁区，研究生学历，（双）博士学位
教育背景
2016.12-2019.09 香港理工大学 应用数学系，获哲学博士（导师：陈小君 讲座教授、SIAM Fellow、AMS Fellow）
2013.09-2019.09 西安交通大学 数学与统计学院，获理学博士（导师：陈志平 教授）
2009.09-2013.07 西安交通大学 数学与统计学院，获理学学士（第一批 “基础学科拔尖学生培养试验计划”）
工作经历
2022.10--至今：讲师，数学与统计学院，重庆大学
2019.10--2022.09：弘深博士后青年教师 （特别资助），数学与统计学院，重庆大学
研究方向
我主要研究不确定环境下的决策优化问题，比如，随机规划，随机变分不等式，分布式鲁棒优化，风险厌恶问题等。聚焦于这些问题的定量分析，离散化逼近，算法设计，在实际问题中的应用。最新的研究兴趣包括：随机优化与算法的交叉领域，比如如何高效快速求解各种随机优化问题，以及机器学习中和随机优化的交叉领域，比如深度学习，对抗学习GANs，强化学习等。
科研项目
1. 国家自然科学基金委员会，面上项目，11571270，情景树生成与约减的实用有效算法，2016-01至2019-12，50万元，已结题，参加；
2. 中国博士后科学基金会，中国博士后科学基金第67批面上资助二等，2020M673117，动态多阶段分布式鲁棒模型的构建及其稳定收敛性研究，2020-07至2022-06，8万元， 已结题，主持；
3. 重庆大学，重庆大学中央高校基金, 2020CDJQY-A039, 对偶Toeplitz算子理论及其应用, 2020.01至2021.12, 15万元，已结题，参加；
4. 重庆大学，重庆大学中央高校基金, 2021CDJQY-009, 一类浅水波方程的若干数学问题研究, 2022.01至2022.12, 20万元，已结题，参加；
5. 国家自然科学基金委员会，青年科学基金, 12201084, 随机变分不等式的理论与算法研究, 2023.01至2025.12, 30万元，在研，主持。
学术与社会兼职
作为 Journal of Optimization Theory and Applications, Numerical Algorithms, SIAM Journal on Numerical Analysis, SIAM Journal on Optimization 等杂志的匿名审稿人。
主要成果
累计发表论文二十余篇，其中十篇代表作如下：
1. Chen Z, Jiang J. Stability analysis of optimization problems with kth order stochastic and distributionally robust dominance constraints induced by full random recourse. SIAM Journal on Optimization, 2018, 28(2): 1396-1419.
2. Jiang J, Chen Z. Quantitative stability analysis of two-stage stochastic linear programs with full random recourse. Numerical Functional Analysis and Optimization, 2019, 40(16): 1847-1876.
3. Jiang J, Shi Y, Wang X, Chen X. Regularized two-stage stochastic variational inequalities for Cournot-Nash equilibrium under uncertainty. Journal of Computational Mathematics, 2019, 37(6): 813-842.
4. Jiang J, Chen X, Chen Z. Quantitative analysis for a class of two-stage stochastic linear variational inequality problems. Computational Optimization and Applications, 2020, 76(2): 431–460.
5. Jiang J, Li S. On complexity of multistage stochastic programs under heavy tailed distributions. Operations Research Letters, 2021, 49(2): 265-269.
6. Jiang J, Sun H, Zhou B. Convergence analysis of sample average approximation for a class of stochastic nonlinear complementarity problems: from two-stage to multistage. Numerical Algorithms, 2022, 89(1): 167-194.
7. Peng S, Jiang J. Stochastic mathematical programs with probabilistic complementarity constraints: SAA and distributionally robust approaches. Computational Optimization and Applications, 2021, 80(1): 153–184.
8. Jiang J, Li S. Regularized sample average approximation approach for two-stage stochastic variational inequalities. Journal of Optimization Theory and Applications, 2021, 190(2): 650–671.
9. Jiang J, Chen X. Pure Characteristics Demand Models and Distributionally Robust Mathematical Programs with Stochastic Complementarity Constraints. Mathematical Programming, 2021, doi: 10.1007/s10107-021-01720-4.
10. Jiang J, Sun H. Monotonicity and complexity of multistage stochastic variational inequalities. Journal of Optimization Theory and Applications, 2022, doi: 10.1007/s10957-022-02099-8.