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5月17日 楊紹富教授學(xué)術(shù)報告(數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院)

來源:數(shù)學(xué)行政作者:時間:2025-05-15瀏覽:10設(shè)置

報 告 人:楊紹富 教授

報告題目:面向多智能體學(xué)習(xí)的分布式優(yōu)化算法設(shè)計

報告時間:20250517日(周六)上午9:30

報告地點騰訊會議411-195-263

主辦單位:數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院、數(shù)學(xué)研究院、科學(xué)技術(shù)研究院

報告人簡介:

   楊紹富,東南大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院、軟件學(xué)院、人工智能學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師。于2016年在香港中文大學(xué)機械與自動化工程系獲得博士學(xué)位。主要從事分布式優(yōu)化與博弈、多智能體學(xué)習(xí)等領(lǐng)域研究工作,在IEEE/ACM Transactions系列等國際期刊發(fā)表論文20余篇,其中3篇曾入選ESI高被引論文。擔(dān)任中國人工智能學(xué)會機器學(xué)習(xí)專委會通訊委員、CCF-AI多智能體系統(tǒng)學(xué)組執(zhí)行委員、ECAI/AAAI等會議SPCPC。主持國家級自然科學(xué)基金青年/面上項目、江蘇省自然科學(xué)基金青年項目等。入選中國科協(xié)青年人才托舉工程、江蘇省333高層次人才培養(yǎng)工程(第三層次)、中組部第九批援藏干部等。

報告摘要:

   多智能體學(xué)習(xí)、集群博弈對抗中的許多問題都可以建模成分布式優(yōu)化問題。設(shè)計有效的分布式優(yōu)化算法對于提升多智能體學(xué)習(xí)效率以及博弈對抗中的決策效率具有重要的意義。本報告將圍繞多智能體學(xué)習(xí)中優(yōu)化問題的相關(guān)特點,探討分布式優(yōu)化算法設(shè)計中面臨的計算復(fù)雜度挑戰(zhàn)與通信復(fù)雜度挑戰(zhàn),介紹融合二階信息的分布式優(yōu)化算法以及面向去中心化有向通信網(wǎng)絡(luò)的分布式策略梯度法等設(shè)計思路,并給出相關(guān)的理論分析結(jié)果。



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