近日，学院朱晨阳博士应邀访问Brunel University London，围绕“Symbolic Planning for Decomposed Temporal Equilibrium Strategies in Continuous MultiRobot Collaboration”项目开展学术交流与结题工作。
该项目为国家自然科学基金委员会与英国皇家学会合作基金项目，面向连续环境下多机器人协同决策问题，结合符号规划、时间逻辑自动机与多智能体强化学习方法，研究时间均衡策略的分解机制与结构化协同控制模型。本次访问以项目结题为主要目标，系统梳理合作期间的理论成果与实验进展，完成技术资料整理与双边确认，并对后续合作方向进行规划。
访问期间，双方围绕符号规划驱动的多机器人协同模型展开深入讨论，重点分析了时间逻辑约束如何转化为可计算的奖励自动机结构，以及在分布式多智能体强化学习框架下实现时间均衡策略分解的方法。针对连续控制场景中的计算复杂度与策略稳定性问题，双方对算法结构优化、实验验证路径及仿真平台对接进行了系统研讨。同时，就真实机器人平台中的策略执行问题与工程适配性进行了技术交流。
项目形成的代表性成果主要集中在以下几个方面：一是提出基于反应式时间逻辑构造的同步与分解奖励自动机机制，使复杂协同任务能够转化为结构化强化学习问题；二是建立时间均衡策略的分解框架，为分布式多智能体协同中的稳定性分析与策略求解提供理论支撑；三是在部分可观测强化学习场景下，通过引入潜势型奖励自动机优化方法，提高复杂任务中的策略收敛效率与鲁棒性。这些成果为时间逻辑驱动的协同决策建模提供了系统化方法基础。
此外，项目执行期间双方还围绕学术组织与国际合作展开交流。朱晨阳博士与布鲁内尔大学合作学者王芳教授共同主持国际会议“International Conference on Measurement, AI, Quality, and Sustainability”中“Artificial Intelligence in Societies”专题分会场，并担任共同主席。双方围绕人工智能在社会系统中的理论建模与应用实践进行了深入探讨，进一步提升了双方在相关领域的国际学术影响力。
本次项目结题访问进一步巩固了学院与布鲁内尔大学在多智能体系统与符号规划方向的合作基础，为后续在时序逻辑驱动协同决策、智能机器人系统以及国际学术合作等方面的持续发展奠定了坚实基础。
