【CAC2022专题论坛】“复杂系统智能决策与平行控制”论坛精彩内容，欢迎围观！

CAA

智慧起航，共创未来

2022中国自动化大会将于2022年11月25-27日在厦门国际会议中心举行。

本届大会设置共计30余个专题论坛，“复杂系统智能决策与平行控制”论坛集结完毕，将于2022年11月26日召开！敬请期待！

复杂系统智能决策与平行控制

平行控制与平行智能是中国学者为解决复杂系统管理与控制以及人机智能融合问题提出的强有力方法，其核心思想是ACP理论，即人工系统（Artificial Systems）+计算实验（Computational Experiments）+平行执行（Parallel Excitation）。在ACP理论中，人工系统对实际复杂系统进行建模与重构；计算实验为智能算法的应用提供支撑；管理与控制策略作用于人工系统和实际系统，再通过系统间的平行执行来进一步优化策略。为了更好地探讨复杂系统平行控制理论研究的重要进展和关键技术，中国自动化大会等单位举办以“复杂系统智能决策与平行控制”为主题的专题论坛。

本专题论坛聚焦复杂系统智能决策和平行控制领域的相关学术问题、前沿科技、突破性进展及其在相关产业的创新应用，旨在推动智能科学理论发展和技术创新，进一步促进相关产业升级发展。

专题主席

魏庆来

中国自动化学会理事

中国科学院自动化研究所研究员

专题报告

徐昕

国防科技大学教授

报告题目：

基于学习的非线性预测控制及应用

报告摘要：

分析了不确定动态系统优化控制面临的困难和挑战，针对非线性预测控制在实际系统应用中存在的问题，讨论了基于学习的非线性预测控制研究进展，包括基于模型学习的非线性预测控制、采用滚动时域强化学习的学习预测控制等，并且结合智能车辆的优化控制问题，给出了学习预测控制在智能车辆运动规划和控制中的应用实例。最后对进一步的研究方向进行了分析和讨论。

报告人简介：

徐昕，国防科技大学教授，博士生导师。任中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会副主任、平行控制与管理专业委员会副主任、机器人智能专业委员会顾问委员，中国指挥与控制学会无人系统专业委员会副主任。任IEEE Transactions on SMC: Systems, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Information Sciences, International Journal of Robotics and Automation等国际期刊的Associate Editor，CAAI Transactions on Intelligence Technology副主编以及《控制理论与应用》编委。主要从事智能无人系统的自主控制与机器学习等方面研究。

张立宪

哈尔滨工业大学教授

报告题目：

一类旋翼驱动式空地两用机器人决策与控制

报告摘要：

空地两用机器人可在空中和地面跨域运动，在兼顾空间可达性、续航时间等能力方面，与无人机、无人车、无人机-车协同相比具有较大优势，已在空间测绘、工况巡检、目标搜索等方面展现了巨大的应用潜力。本报告将回顾空地两用机器人的研究现状，介绍一类旋翼式空地两用机器人构型设计、自主决策与规划、空地模态平滑控制等研究工作，并展望空地两用机器人的未来发展趋势。

报告人简介：

张立宪，哈尔滨工业大学航天学院副院长、人工智能研究院副院长，IEEE Fellow。

彭艳

上海大学教授

报告题目：

海洋无人艇智能演进

报告摘要：

海洋无人艇作为空天海潜无人系统重要跨域节点，在海洋探测中发挥重要的作用。海洋无人艇在复杂海洋环境中发挥效能面临如下挑战：动态复杂场景理解难，场景语义难感知，行为决策难。本报告针对智能无人艇发挥效能亟需解决的智能感知、交互认知、智能自组织和自演进等问题，立足于智能化顶层设计、技术应用基础支撑以及工程实现等三个层面展开。

报告人简介：

彭艳教授，现任上海大学人工智能研究院执行院长、上海大学无人艇工程研究院院长、上海市海洋人工智能协同创新中心主任，研究方向为海洋无人艇系统与装备、海洋环境动能自俘能技术与部组件。

那靖

昆明理工大学教授

报告题目：

基于自适应动态规划的最优控制及应用

报告摘要：

自适应动态规划融合了强化学习、神经网络和自适应控制等先进控制理论与学习方法，为解决非线性系统最优控制问题提供了新的思路，并成为近年来的热点研究方向之一。本报告针对传统基于“辨识-评价-执行”结构的自适应动态规划方法在收敛性、鲁棒性和复杂度等方面进行讨论，并介绍相关的一些研究成果。

具体包括：

1）针对完全未知的非线性系统构建“辨识和评价”双网结构的自适应动态规划框架以及基于参数估计误差的新型自适应学习方法，确保在线学习参数的快速收敛，并降低控制器在线实现的复杂度。

2）讨论不确定性系统鲁棒控制与标称系统最优控制之间的关系，构建通过自适应动态规划实现鲁棒控制问题求解的系统方法，并介绍基于输入输出数据驱动的输出反馈控制和在线求解方法。

3）介绍自适应动态规划方面在海浪能发电等实际系统中的相关应用。

报告人简介：

那靖，教授、博士生导师，欧盟“玛丽居里学者”, 云南省中青年学术技术带头人。现为云南省先进装备智能控制及应用国际联合实验室主任、昆明理工大学机电工程学院常务副院长。现为IEEE TIE, Neurocomputing等三个国际期刊编委，中国自动化学会数据驱动控制与学习系统专委会副主任、云南省机械工程学会理事、昆明市科协常委等。主要研究方向为机电系统建模及智能控制、自适应参数估计、非线性控制及应用。

吴争光

浙江大学长聘教授

报告题目：

信息物理电力系统的网络攻击建模与检测

报告摘要：

随着现代通信、计算、网络和控制技术的发展，传统电力系统正在向信息物理电力系统转变。信息物理电力系统融合了先进的信息与通信技术，从而提高了电力系统的控制效率、优化了电力系统的运行。然而，近年来国内外频繁发生恶性网络攻击暴露出信息物理电力系统的脆弱性，为加强信息物理电力系统信息安全建设敲响了警钟。较为典型的例子就是乌克兰电网遭受攻击，造成了基辅部分地区和乌克兰西部地区的大停电。近年来，针对信息物理电力系统网络安全问题主要分为攻击策略设计和防御策略设计。报告首先从攻击者的资源及攻击目标不同等角度出发，设计攻击策略，构建攻击向量，破坏电力系统正常运行，从而发现电力系统的安全漏洞。然后，从防御者角度设计防御策略，判断系统当下是否存在攻击向量以及如何自动过滤网络攻击，从而恢复电力系统的正常运行。

报告人简介：

吴争光，浙江大学长聘教授，博士生导师。主要开展网络化混杂系统、信息物理系统与智能电网的研究工作。

穆朝絮

天津大学教授

报告题目：

基于强化学习的无人系统协同问题研究

报告摘要：

强化学习和深度学习方法的快速发展，为多个无人系统在充满挑战的环境中高效执行目标任务成为可能. 本报告将介绍强化学习和深度强化学习方法的原理，分析多无人系统协同强化学习方法存在的关键问题, 为无人系统强化学习协同控制提供一些思路.

报告人简介：

穆朝絮，天津大学电气自动化与信息工程学院教授、博士生导师。中国自动化学会人工智能与机器人教育专委会秘书长、青年工作委员会副秘书长。目前研究方向包括自适应学习控制，强化学习与协调优化等理论和应用。

魏庆来

中国自动化学会理事

中国科学院自动化研究所研究员

报告题目：

连续时间动力型平行控制

报告摘要：

平行控制是由中国科学院自动化研究所王飞跃研究员提出了原创性方法，是解决复杂系统控制、管理与优化的强有力的方法。报告主要介绍了平行控制的基本原理与性能分析。传统状态反馈控制具有无控制器本身特性、控制信号被动产生以及控制器强制系统构成闭环等缺点。通过对控制向量的时间导数进行建模，建立基于微分方程的控制，使控制系统与被控系统在数学形式和内容上完全等价，有效克服了传统状态反馈控制的不足，为控制器的拟人化和智能化奠定基础。分析显示传统状态反馈控制可视为平行控制的特殊情况。报告首先介绍了平行控制的原理和基本结构，然后进一步介绍了连续时间线性系统和非线性系统平行控制的基础理论以及最新研究进展。最后展望了平行控制的未来研究方向。

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。担任IEEE CIS Beijing Chapter副主席。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。

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内容来源|学会秘书处编辑|曹艺华责任编辑|叩颖

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