孙祥凯，1984年3月生，山东潍坊青州人，理学博士，控制科学与工程博士后，教授，硕士生导师，重庆市学术技术带头人后备人选，重庆市巴渝学者青年学者，重庆市数学会理事，重庆市运筹学会常务理事，重庆市统计专业技术高级职称评审委员会委员，美国《数学评论》评论员。主要研究兴趣为机器学习、深度学习等领域中的不确定性优化理论与算法，获得重庆市科学技术奖自然科学三等奖2次（2019年，2022年），主持国家自然科学基金项目、重庆市自然科学基金项目（重点1项、面上3项）、中国博士后基金特别资助项目、中国博士后基金面上项目一等资助、重庆市教委科技项目（重点1项、一般1项）等省部级以上科研项目10余项，主研国家自然科学基金项目、重庆市自然科学基金项目等省部级以上科研项目20余项。在优化领域国际知名刊物JOTA, JOGO，AOR等发表学术论文50余篇。
科研动态：https://www.researchgate.net/profile/Xiangkai-Sun
联系方式：sunxk@ctbu.edu.cn
一、教育背景
[1] 2007-09 至 2012-12, 重庆大学, 计算数学, 博士
[2] 2003-09 至 2007-07, 曲阜师范大学, 数学与应用数学, 学士
二、工作经历
[1] 2018-02 至 2019-02, Curtin University, 访问学者
[2] 2017-11 至 今, 重庆工商大学, best365在线官网登录入口, 教授
[3] 2014-05 至 2017-10, 重庆工商大学, best365在线官网登录入口, 副教授
[4] 2013-04 至 2015-09, 重庆大学， 自动化学院， 博士后
[5] 2013-01 至 2014-04, 重庆工商大学, best365在线官网登录入口, 讲师
三、主持的省部级及以上科研项目
[1]重庆市教委科技项目（重点），KJZD-K202100803, 非凸鲁棒优化的对偶理论、算法及应用研究, 2021/07-2024/06, 主持;
[2]重庆市自然科学基金（面上），cstc2020jcyj-msxmX0016, 基于不确定数据的非凸约束优化的鲁棒对偶研究及其应用, 2020/07-2023/06, 主持;
[3]重庆市自然科学基金（重点），cstc2017jcyjBX0032, 不确定优化问题的鲁棒近似解研究及相关分析, 2017/07/01-2020/02/21, 主持;
[4]国家自然科学基金青年项目，11301570, 参数约束优化问题的若干对偶以及灵敏性研究, 2014/01-2016/12, 主持;
[5]重庆市自然科学基金（面上），cstc2015jcyjA00002, 不确定性非凸优化的鲁棒对偶性与最优性及相关分析, 2015/07-2018/06, 主持;
[6]重庆市自然科学基金（面上），cstc2013jcyjA00003, 参数扰动约束优化问题的若干对偶理论及其应用研究, 2013/07-2014/12, 主持;
[7]中国博士后科学基金第7批特别资助，2014T70850, 非凸鲁棒优化的若干理论及其在多目标优化中的应用, 2014/07-2015/04, 主持;
[8]中国博士后科学基金第54批面上项目（一等资助），2013M540697, 不确定性非凸优化问题的鲁棒对偶方法及其应用研究, 2013/07-2015/07, 主持。
四、代表性论著
[1] H. Zhang, X.K. Sun, K.L. Teo, Exact SDP reformulations for adjustable robust quadratic optimization with affine decision rules, Journal of Optimization Theory and Applications, https://doi.org/10.1007/s10957-023-02371-5, 2024 (SCI)
[2] Y. Zhang, X.K. Sun, On the alpha-core of set payoffs games, Annals of Operations Research, 336(3): 1505-1518, 2024(SCI)
[3] X.K. Sun, J.Y. Huang, K.L. Teo, On semidefinite programming relaxations for a class of robust SOS-convex polynomial optimization problems, Journal of Global Optimization, 88(3): 755-776, 2024 (SCI)
[4] X.K. Sun, W. Tan, K.L. Teo, Characterizing a class of robust vector polynomial optimization via sum of squares conditions, Journal of Optimization Theory and Applications, 197(2): 737-764, 2023 (SCI)
[5] X.K. Sun, K.L. Teo, X.J. Long, Some characterizations of approximate solutions for robust semi-infinite optimization problems, Journal of Optimization Theory and Applications, 191(1): 281-310, 2021 (SCI)
[6] X.K. Sun, K.L. Teo, X.J. Long, Characterizations of robust epsilon-quasi optimal solutions for nonsmooth optimization problems with uncertain data, Optimization, 70(4) : 847-870, 2021 (SCI)
[7] X.K. Sun, K.L. Teo, J. Zeng, L.Y. Liu, Robust approximate optimal solutions for nonlinear semi-infinite programming with uncertainty, Optimization, 69(9): 2109-2129, 2020 (SCI)
[8] X.K. Sun, K.L. Teo, L.P. Tang, Dual approaches to characterize robust optimal solution sets for a class of uncertain optimization problems, Journal of Optimization Theory and Applications, 182(3): 984–1000, 2019 (SCI)
[9] X.K. Sun, X.J. Long, M.H. Li, Some characterizations of duality for DC optimization with composite functions, Optimization, 66(9): 1425-1443, 2017 (SCI)
[10] X.K. Sun, X.J. Long, Y. Chai, Sequential optimality conditions for fractional optimization with applications to vector optimization, Journal of Optimization Theory and Applications, 164(2): 479-499, 2015 (SCI)
[11] X.K. Sun, S.J. Li, Generalized second-order contingent epiderivatives in parametric vector optimization problems, Journal of Global Optimization, 58(2): 351-363, 2014 (SCI)
[12] X.K. Sun, Regularity conditions characterizing Fenchel-Lagrange duality and Farkas-type results in DC infinite programming, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 414(2) : 590-611, 2014 (SCI)
五、省部级以上科研奖励
[1] 孙祥凯,龙宪军：不确定优化问题的鲁棒对偶理论、方法及应用,重庆市人民政府,重庆市科学技术奖自然科学奖三等奖，2022年
[2] 龙宪军,黄南京,方亚平,孙祥凯：向量优化与向量均衡理论及应用,重庆市人民政府,重庆市科学技术奖自然科学奖三等奖，2019年
