报告时间：2022年5月16日（星期一）15:30
报告地点：信息楼310报告厅
（一）分布式优化及其在智能电网的应用
报告人：杨涛，东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室
报告题目：分布式优化及其在智能电网的应用
报告摘要: 分布式优化算法通过多智能体之间的相互合作协调来解决大规模的优化问题。与传统的集中式优化算法相比，分布式优化算法更为灵活、方便、高效。分布式优化算法在电力系统、交通系统、信息物理系统等领域有广泛应用。本报告首先回顾和总结现有的分布式优化算法；接下来，针对智能电网中分布式能源的最优协同控制问题，提出两种分布式协同优化算法，并严格理论证明了算法的收敛性，同时在典型的IEEE-39节点系统中进行了验证。
杨涛，东北大学教授、博士生导师。2012年获美国华盛顿州立大学博士学位；2012至2014年在瑞典皇家理工学院仼职博士后；2014至2016年在美国太平洋西北国家实验室先仼职博士后，后晋升为Scientist；2016至2019年在美国北德克萨斯州大学仼助理教授；2019年入选国家青年高层次人才类项目，加入东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室。主要从事工业人工智能、智能优化与控制一体化、信息物理系统、分布式协同控制和优化等领域的研究，主持国家自然基金重大项目课题等。在国际权威期刊和学术会议上发表论文80多篇，其中IEEE汇刊和IFAC会刊论文20多篇。现任《自动化学报》副主编、
《IEEE Transactions on Control Systems Technology》《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》等期刊编委(Associated editor)，IEEE控制系统协会和IFAC多个技术委员会委员。曾任《Annual Reviews in Control》等多个杂志客座编委。2018年获美国橡树岭大学联盟Ralph E Powe青年教授奖；作为导师获第14届IEEE International Conference on Control and Automation国际会议最佳学生论文奖。
（二）数据驱动机理建模理论及应用
报告人：袁烨，华中科技大学人工智能与自动化学院和机械科学与工程学院
报告题目：数据驱动机理建模理论及应用
报告摘要：随着新一代信息技术的蓬勃发展，使得对物质、能量的智能化调控（即智能制造）变为可能。对于结构复杂、非线性、时变的系统，数学模型难以精确刻画其动态过程，且传统方法无法辨识复杂非线性动力学方程与离散信息流的深度耦合关系。从数据驱动的角度出发去学习模型的状态及其动态转变过程是一种全新的思路。该报告介绍所提出的基于数据的机理建模框架，其克服了传统黑箱建模不可解释、第一性原理建模过于复杂等问题，已经在机器人建模和控制、航空制造等多个场景得到了应用。
袁烨，华中科技大学人工智能与自动化学院和机械科学与工程学院双聘教授、博导，图像信息处理与智能控制教育部重点实验室副主任。2008年获得上海交通大学学士学位，2009和2012年分别在剑桥大学获得硕士、博士学位，2012至2016年分任剑桥大学达尔文学院Fellow、加州大学伯克利分校博士后。一直从事基于数据驱动建模理论及其在工业应用的研究，主持国家自然基金重大研究计划（重点支持）项目等。近五年以第一或通信作者（含共同）发表National Science Review、Nature Communications、Nature Machine Intelligence、IEEE Trans. Automatic Control、IEEE Trans. Mechatronics、Automatica论文10余篇。担任国家科学评论NSR、NSO学科编辑、中国工程院院刊Engineering、《中国科学·技术科学》青年编委、IEEE Trans. on Control of Network Systems编委(2019-2021)，《中国科学·技术科学》、《控制工程》、FEM、ARC、IJRNC和IEEE Trans. on Mechatronics工业人工智能方向专刊编辑。
