分布式在线优化与博弈及其自主无人系统应用

报告人：李修贤 同济大学

个人简介：

李修贤，同济大学教授，博导，自主智能无人系统全国重点实验室，电子与信息工程学院、自主智能无人系统科学中心，国家级青年人才。研究方向为分布式网络化控制与优化、博弈、机器学习及无人机、无人车等无人系统应用。于香港大学获博士学位，新加坡南洋理工大学博士后，香港城市大学高级助理研究员。获国际会议IEEE RCAR最佳论文提名奖（2018）、上海市人工智能学会青年优秀论文奖（2021）等奖项。发表SCI期刊论文40余篇，包括控制顶刊IEEE TAC及Automatica长文多篇，主持国家自然科学基金青年项目、科技部重大项目课题等科研项目。中国自动化学会（CAA）青年工作委员会委员，中国指挥与控制学会（CICC）青年工作委员会委员，CAAI终身会员，AAAI会员，CAA、CICC和IEEE高级会员。

报告摘要：在线学习是在动态甚至对抗性环境中进行实时决策的一种流行范式。随着大数据和先进技术等特征的出现，分布式在线优化和多智能体（或玩家）网络化博弈在过去十年中越来越受到关注，其中，每个智能体在动态环境中通过本地局部通信来做出决策，它们分别以所有智能体之间的合作和非合作现象为特征。本次报告旨在介绍分布式在线优化（DOO）和在线博弈（OG）以及在某些方面取得的一些成果，包括耦合不等式约束和分布式在线聚合优化等，并介绍无人系统自主对接控制。对于每种场景，都提出了相应的分布式在线算法，并建立了次线性静态或动态遗憾和约束违反或拟合性能指标。