报告内容简介：报告主要介绍基于自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)的非线性系统自学习最优控制方法的基本原理与研究进展。自适应动态规划由美国学者P. J. Werbos首次提出，以最优性原理为基础，融合人工智能的先进方法，是解决大规模复杂非线性系统智能优化控制问题的方法。自适应动态规划基于增强式学习原理，采用非线性函数拟合方法逼近动态规划的性能指标，模拟人通过环境反馈进行学习的思路，有效地解决了动态规划“维数灾”的难题，近年来被认为是一种非常接近人脑智能的学习控制方法。该项目首先介绍了自适应动态规划的基本原理，然后介绍基于自适应动态规划的二人零和对策的自学习最优控制方法，进一步介绍迭代自适应动态规划在多人博弈对抗系统中的应用。
专家个人简介：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，国家优秀青年基金获得者。主要从事自学习最优控制，自适应优化决策、复杂系统自演化、自适应动态规划、人工智能及其工业应用等研究工作。目前发表/录用SCI论文160余篇，出版专著6部。作为项目负责人主持科研项目20余项其中省部级以上基金项目15项，包括自然科学基金优秀青年基金、国家重点研发计划、国防专业领域重点基金等。获得论文奖9项，包括IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems Outstanding Paper Award，IEEE System, Man, and Cybernetics Society, Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award，IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica钱学森优秀论文奖；《自动化学报》优秀论文奖等。获得科技奖励10项，包括中国自动化学会自然科学一等奖，中国发明协会创新奖一等奖，中国人工智能学会吴文俊人工智能二等奖，中国产学研合作创新奖，中国自动化学会青年科学家奖，中国自动化学会杨嘉墀科技奖，亚太神经网络学会青年学者奖等。入选全球高被引科学家。共担任Neurocomputing，《自动化学报》中、英文版执行主编，担任13本期刊包括6本IEEE期刊编委。担任IEEE CIS Beijing Chapter副主席，国际神经网络学会理事。在ICCSSE2023，RCAE2022，ICRAE2021，DDCLS2020，ICONIP 2018，ISNN2017，WCICA 2016等20余项国际相关领域学术会议上担任重要职务。
