报告人：张军旗（同济大学教授、博士生导师）

报告题目：双环境下群体智能学习与优化理论与方法--无人集群系统的类脑进化计算方法

报告时间：2022年6月22日15：00

报告地点：腾讯会议（941-949-959）

报告摘要：在多智能体间工作协同、多群多智能体间的博弈对抗、精密制造设备参数优化等领域，系统误差与环境影响噪声等未知且动态变化干扰的出现，使实际应用中同时存在弱噪声环境和强噪声环境。由于噪声来源与成分不确定、强弱不稳定，导致两种环境随机相互转化，即为噪声或有或无、或强或弱、强弱转换的阈值无法确定且动态变化的双环境。传统方法仅适用单一环境，在双环境下学习和优化难度大幅增加、性能急剧下降，对智能感知与预警的速度与精度、在线决策的适用场景与复杂度、自主规划与参数优化的性能和稳定性产生重要影响，造成系统行为与实际情况相偏离，为智能系统从感知到决策的自主学习和个体到多体的协同优化带来挑战。

在本次讲座中，将了解到双环境群体智能学习与优化理论与方法如何应对双环境给学习与优化带来的挑战。同时，本讲座将介绍运用双环境群体智能学习与优化理论与方法，在无人集群系统多体协同与博弈对抗中的前沿建模方法与应用成果。

报告人简介：张军旗，教授、博士生导师，IEEE高级会员，专注于仿生群体智能、群体机器人、多智能体强化学习、无人集群系统、仿真系统等人工智能领域及其在噪声或动态环境等复杂场景下强化学习、群体智能优化与协同理论与方法的研究。已在《IEEE Trans. on Cybernetics》、《IEEE Trans. On Automatic Control》、《IEEE Trans. on Automation Science and Engineering》、《IEEE Trans. on Control Systems Technology》、《IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems》等国际期刊以第一或通讯作者发表论文12篇，其中影响因子大于10的1区期刊9篇，2015年入选IEEE高级会员，是国际群体与演化智能学会特邀会员和北京大学研究生群体智能暑期学校主讲教师，是国家自然科学基金、教育部、中国和平利用军工技术协会、“兵器联合基金”的评审专家。主持上海市教育委员会科研创新计划自然科学重大项目1项、国家面上自然科学基金2项、国家青年自然科学基金1项、上海市面上自然科学基金1项；获得北京大学2007-2008年度优秀博士后奖、首届中国博士后特别资助基金。入选中央高校基本科研业务费专项资金资助项目基础研究人才培养计划；入选同济大学“优青”、“培育”、“骨干”等青年英才计划。2014年，获国家留学基金委资助，作为访问学者到美国新泽西理工学院跟随IEEE Fellow周孟初教授访问一年。具有较强的科研攻关能力和项目实施组织水平，具备重大项目的主持能力与跨学科联合开发实际应用系统的能力。