报告题目：自学习最优决策与控制

报告人：魏庆来 中国科学院自动化研究所研究员

邀请人：李俊民

报告时间：2023年04月12日(星期三) 14：30

报告地点：信远2区206

报告人简介：魏庆来，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师，复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任，中国自动化学会理事，国际神经网络学会理事。国家优秀青年基金获得者。主要从事人工智能、自学习最优控制，自适应优化决策、复杂系统自演化、自适应动态规划及其工业应用等研究工作。目前发表/录用论文120余篇，出版专著6部。作为项目负责人主持科研项目30余项，包括国家自然科学基金优秀青年基金等省部级以上基金项目15项。获得IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems Outstanding Paper Award，IEEE System, Man, and Cybernetics Society, Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award，中国自动化学会自然科学一等奖，中国发明协会创新奖一等奖，中国产学研合作创新奖，中国自动化学会青年科学家奖，中国自动化学会杨嘉墀科技奖，亚太神经网络学会青年学者奖，张嗣瀛优秀青年论文奖等20余项奖励。担任13本期刊编委包括7本IEEE期刊编委。担任IEEE CIS Beijing Chapter,副主席。在DDCLS2023，ICONIP 2018等20项国际相关领域学术会议上担任重要职务。

报告摘要：自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)由美国学者P. J. Werbos首次提出，以最优性原理为基础，融合人工智能的先进方法，是解决大规模复杂非线性系统智能优化控制问题的方法。自适应动态规划基于增强式学习原理，采用非线性函数拟合方法逼近动态规划的性能指标，模拟人通过环境反馈进行学习的思路，有效地解决了动态规划“维数灾”的难题，近年来被认为是一种非常接近人脑智能的学习控制方法。该项目首先介绍了自适应动态规划的基本原理，然后进一步介绍自适应动态规划方法以及自学习优化的发展，并简要介绍方法的应用。

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