報告內(nèi)容簡介：報告主要介紹基于自適應動態(tài)規(guī)劃(Adaptive Dynamic Programming, ADP)的非線性系統(tǒng)自學習最優(yōu)控制方法的基本原理與研究進展。自適應動態(tài)規(guī)劃由美國學者P. J. Werbos首次提出，以最優(yōu)性原理為基礎，融合人工智能的先進方法，是解決大規(guī)模復雜非線性系統(tǒng)智能優(yōu)化控制問題的方法。自適應動態(tài)規(guī)劃基于增強式學習原理，采用非線性函數(shù)擬合方法逼近動態(tài)規(guī)劃的性能指標，模擬人通過環(huán)境反饋進行學習的思路，有效地解決了動態(tài)規(guī)劃“維數(shù)災”的難題，近年來被認為是一種非常接近人腦智能的學習控制方法。該項目首先介紹了自適應動態(tài)規(guī)劃的基本原理，然后介紹基于自適應動態(tài)規(guī)劃的二人零和對策的自學習最優(yōu)控制方法，進一步介紹迭代自適應動態(tài)規(guī)劃在多人博弈對抗系統(tǒng)中的應用。
專家個人簡介：魏慶來，中國科學院自動化研究所研究員，博士生導師，復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室副主任，中國自動化學會理事，國際神經(jīng)網(wǎng)絡學會理事，國家優(yōu)秀青年基金獲得者。主要從事自學習最優(yōu)控制，自適應優(yōu)化決策、復雜系統(tǒng)自演化、自適應動態(tài)規(guī)劃、人工智能及其工業(yè)應用等研究工作。目前發(fā)表/錄用SCI論文160余篇，出版專著6部。作為項目負責人主持科研項目20余項其中省部級以上基金項目15項，包括自然科學基金優(yōu)秀青年基金、國家重點研發(fā)計劃、國防專業(yè)領域重點基金等。獲得論文獎9項，包括IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems Outstanding Paper Award，IEEE System, Man, and Cybernetics Society, Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award，IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica錢學森優(yōu)秀論文獎；《自動化學報》優(yōu)秀論文獎等。獲得科技獎勵10項，包括中國自動化學會自然科學一等獎，中國發(fā)明協(xié)會創(chuàng)新獎一等獎，中國人工智能學會吳文俊人工智能二等獎，中國產(chǎn)學研合作創(chuàng)新獎，中國自動化學會青年科學家獎，中國自動化學會楊嘉墀科技獎，亞太神經(jīng)網(wǎng)絡學會青年學者獎等。入選全球高被引科學家。共擔任Neurocomputing，《自動化學報》中、英文版執(zhí)行主編，擔任13本期刊包括6本IEEE期刊編委。擔任IEEE CIS Beijing Chapter副主席，國際神經(jīng)網(wǎng)絡學會理事。在ICCSSE2023，RCAE2022，ICRAE2021，DDCLS2020，ICONIP 2018，ISNN2017，WCICA 2016等20余項國際相關領域?qū)W術會議上擔任重要職務。
