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美国伊利诺伊大学香槟分校Tamer Basar教授应邀做线上学术报告

| 来源: | 发布日期:2020-11-11

2020年11月11日,美国工程院院士、欧洲科学院院士、伊利诺斯大学香槟分校高等研究中心主任Tamer Basar教授应邀在ZOOM平台,为我院师生做了题为“Policy Optimization for Linear Optimal Control with Guarantees of Robustness”的精彩线上学术报告。

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本次报告主要讨论了线性最优控制中如何保证系统鲁棒性的策略优化问题。首先,Tamer Basar教授简要介绍了强化学习和策略优化的相关知识,列举强化学习在顺序决策和连续控制中一些应用。并指出策略优化在很多情况下是带约束的非凸优化问题,难以分析其全局收敛性。Tamer Basar教授重点解决了能够保证系统鲁棒性最优控制的策略优化问题,证明了自然策略梯度和高斯-牛顿两种策略优化方法在迭代过程中能够保证系统鲁棒性。报告还讨论了该问题与线性二次型动态博弈问题的相关联系,给听讲师生带来启发性思考。

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报告最后,Tamer Basar教授对参与师生提出的问题做了详细解答与讨论,还留下了开放性的学术问题供大家思考,报告氛围十分活跃。

Tamer Basar教授,伊利诺斯大学香槟分校Swanlund讲席教授,高等研究中心主任,美国工程院院士,欧洲科学院院士,IEEE Fellow,IFAC Fellow,SIAM Fellow,IEEE Control System Society主席。IFAC Giorgio Quazza Medal奖项获得者,并获得IEEE CSS、AACC和ISDG最高奖项等众多荣誉。他曾担任IFAC旗舰期刊Automatica的主编,并在系统控制、通信、优化、网络和动态博弈方面发表了900多篇著作,包括非合作动态博弈论、鲁棒控制、网络安全、无线和通信网络以及随机网络方面的书籍。他现在致力于多智能体系统、信息物理系统以及分布式优化等领域的研究。