戴彧虹，1971年8月28日出生于湖南涟源，汉族，无党派人士，中国科学院院士，最优化专家，中国科学院数学与系统科学研究院副院长、研究员、博士生导师。

　　戴彧虹于1992年6月获得北京理工大学学士学位；1997年6月获得中国科学院计算数学与科学工程计算研究所博士学位；1997年7月—1998年11月任中国科学院计算数学与科学工程计算研究所助理研究员；1997年7月—10月在英国剑桥大学做访问学者；1998年12月—2006年2月任中国科学院数学与系统科学研究院副研究员；2002年5月—2003年4月在英国邓迪大学做访问学者；2004年获得“德国洪堡奖学金”，1月—12月在德国拜罗伊特大学做洪堡学者；2006年获聘为创新基地研究员，3月任中国科学院数学与系统科学研究院研究员；2011年获得“国家杰出青年科学基金”资助；2012年获聘为二级研究员；2013年8月—9月在美国康奈尔大学任访问教授；2015年7月—2017年12月获聘为中国科学院数学与系统科学研究院冯康首席研究员；2016年3月—2022年11月任中国科学院数学与系统科学研究院院长助理；2025年11月，当选中国科学院院士。

　　戴彧虹主要从事非线性优化计算方法及其应用研究，主要包括非线性共轭梯度法、拟牛顿法和谱梯度法的研究等方面，其主要成果如下： 1、在系统地分析非线性共轭梯度法收敛性的基础上，提出了一个新的共轭梯度法，并被认为是“四个主要的非线性共轭梯度法之一”(其余三个分别是Fletcher-Reeves 方法、Polyak-Ribiere-Polak 方法和Hestenes-Stiefel方法)； 2、独立否定地解决了拟牛顿法中长期以来未解决的“采取 Wolfe搜索的BFGS 方法对非凸函数是否收敛”的问题；3、与Liao一起，给出了Barzilai-Borwein梯度法的R-线性收敛结果。与Fletcher一起，提出了多点步长梯度算法，能够显著节省计算时间，并被用于基于支撑向量机的数据挖掘并行软件。

　　戴彧虹合作提出了一般约束优化问题的对数障碍增广拉格朗日函数并给出了基础理论和方法；合作提出了最小约束违背优化问题并给出了基础理论和方法；对来自生成对抗网络与最优传输问题等的约束极小极大问题，给出了最优性理论，提出基础性算法；合作解决了整数规划中一般升维覆盖割计算复杂性的公开问题，并在成功求解物流调度、航天国防、能源经济等领域中大量工业优化问题的基础上，自主研发了中国内第一个现代意义上混合整数规划求解器。

　　戴彧虹还在矩阵和张量特征值的计算及应用、通讯与能源领域中的优化问题等方面有着研究。