报告题目：数据驱动的多智能体博弈优化与决策
报告人：张皓 教授
报告时间：2021年12月15日（周三）14:00
报告地点：腾讯会议：870-521-120
报告对象：电气学院相关专业本科生、研究生、教师
主办单位：beat365
报告人简介：
张皓，女，同济大学beat365控制系教授。1979年8月生，2001年本科毕业于武汉理工大学自动控制专业，2007年华中科技大学控制科学与工程系获得博士学位。2007年7月同济大学控制科学与工程系任讲师，2010年12月任副教授，2015年12月至今任教授。2011年12月-2013年12月受首届香江学者计划资助在香港城市老员工物医学工程系做博士后研究。对传输受限的网络化控制系统中的关键问题展开了研究，并在无人车控制系统的设计和实现中取得突破和应用。成取得果包括：建立了面向信息不完全网络控制系统的机理分析体系，解决了信息的稳定传输和分布式控制等难点；解决了复杂网络环境下多源传感数据融合与估计的难点，建立了基于云辅助的车辆控制框架；完成无人驾驶车辆控制系统的自主研发与系统设计。获上海市自然奖一等奖1项等省部级奖励8项。主持国家优秀青年科学基金等。
报告内容：多智能体智能优化决策已经成为当前智能控制领域的研究热门，也是控制由理论迈向应用中关键的一步。多智能体优化决策的本质是在分布式通信和动态系统约束下系统找到并执行最优的行为，它依赖于求解约束下的耦合泛函极值。一般来说，通过系统的模型可以很快得到最优决策方案。然而，随着环境不确定性增加以及智能体间通讯受限，系统模型越来越难以获取。相较于传统依赖于模型的决策方法，由于数据的易获取特性，基于数据的优化决策方法变得越发重要。本次报告主要介绍通过如何博弈论的基本框架来实现基于数据的多智能体决策优化方法。
