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“深度强化学习”在线论坛

论坛主题:深度强化学习

论坛时间:2020年7月15日，星期三，9: 00-11: 30

地点:腾讯会议(会议编号:306 970 481)

主办单位:情报科学与技术杂志

支持单位:中国知识网、凌志直播

人工智能在世界范围内掀起了新一轮的技术革命浪潮，深度学习在人工智能领域取得了巨大的成功。在这种背景下，深度强化学习应运而生，它是深度学习和强化学习的结合。深度强化学习广泛应用于工业制造、仿真、机器人控制、优化调度、游戏等领域，极大地推动了人工智能和自动化技术的发展。本次论坛从自适应动态规划、强化学习和深度强化学习的基本原理出发，介绍了强化学习和深度强化学习在水下采样和多智能体领域的应用和研究进展，探讨了基于强化学习技术的最优控制面临的挑战和机遇。

论坛名誉主席

中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国科学院大学中国经济与社会保障研究中心主任、青岛智能工业技术研究所所长王飞跃。研究兴趣包括并行系统、社会计算、并行智能和知识自动化的方法和应用。

论坛主席

论坛嘉宾

魏庆来:自适应动态规划与深度自适应动态规划

魏庆来，研究员，中国科学院自动化研究所博士生导师，复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任，现任中国科学院博士后教授。研究兴趣包括人工智能、自学习控制、并行控制、自适应动态规划、智能控制等。

自适应动态规划基于强化学习原理，采用非线性函数拟合方法逼近动态规划的性能指标，通过环境反馈模拟人类学习的思想，有效解决了动态规划的“维数灾难”问题。近年来被认为是一种非常接近人脑智能的学习控制方法。本报告首先介绍了自适应动态规划的基本原理，然后进一步介绍了迭代自适应动态规划的基本理论和研究进展，最后介绍了深度自适应动态规划的应用。

宋士奇:深海可控可视取样器关键技术研究

宋士奇，清华大学自动化系教授、博士生导师。研究方向包括复杂生产线的智能优化与调度方法、鲁棒随机分层优化建模与解析求解方法、机器学习理论及其应用、水下机器人关键技术等。

摘要:本报告介绍了深海可控视觉采样器的总体布局，核心部件的优化设计和制造，包括载体框架、深海作业抓斗、液压系统、电气控制系统、通信系统、传感器系统和照明系统。介绍了取样器深海作业软件系统，包括船载控制平台水下作业数据管理与集成模块、水下作业智能控制模块和热液异常智能搜索模块。分析了基于强化学习的水下采样器智能控制方法和基于强化学习的热液羽流智能搜索方法。

穆:多智能体深度强化学习的研究进展

穆，天津大学电气自动化与信息工程学院教授、博士生导师。他还是中国自动化学会人工智能与机器人教育专业委员会秘书长、青年工作委员会副秘书长。研究兴趣包括强化学习、智能控制和优化决策。

摘要:深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，在游戏领域取得了令人兴奋的成就。基于深度强化学习的AlphaGo打败了人类顶尖的职业选手，引起了极大的关注。深度强化学习可能成为解决复杂问题的有效方法，促进人工智能技术的快速发展。多智能体深度强化学习问题复杂且动态，给学习决策过程带来很大困难。本报告主要介绍了强化学习和深度强化学习的基本原理，以及多智能体深度强化学习领域的研究进展。

李金娜:基于强化学习的数据驱动最优控制及其应用

李金娜，辽宁石油化工大学信息与控制工程学院教授。研究兴趣包括复杂系统建模、自学习优化控制和工业应用。

文摘:利用强化学习技术解决未知动态控制系统的最优控制问题，面临着系统不确定性、外部干扰和状态数据不可测等挑战性问题，这些问题导致了现有强化学习算法的可执行性、收敛性、稳定性和目标性能的实现。本报告将介绍近年来基于强化学习技术的鲁棒自学习最优控制、输出反馈控制和工业运行优化的研究成果，并讨论基于强化学习技术的最优控制面临的挑战和机遇。

如何参与

直播时间:2020年7月15日星期三9:00-11:30

直播地点:腾讯会议(会议ID: 306 970 481)

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关于《情报科学与技术杂志》

《情报科学与技术杂志》(季刊，www.cjist.com.cn)是由中华人民共和国工业和信息化部出版，人民邮电出版社主办，中国自动化学会学术指导，北京信通技术传媒有限公司主办，面向国内外公众开放的高端专业期刊。《情报科学与技术学报》旨在打造世界一流的科技期刊，以情报科学与技术领域为重点，坚持“专家办刊”的重要原则，坚持“促进跨境融合，注重协同创新，加强产学研利用，构建开放、创新、国际化的情报科学与技术研究学术交流平台，进而帮助构建健康的情报科学与技术及其产业应用生态领域”的宗旨。主要包括“概述”、“学术论文”、“专题”、“评论”等。，主要发布基础理论研究、创新关键技术应用、热点问题讨论、重大成果进展等。出版的重点领域包括:人工智能、智能控制、混合智能、并行智能、生物智能、前沿理论与方法、技术与趋势、军事智能应用系统。

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