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学术报告:基于脱策强化学习的数据驱动优化控制方法

作者:李倩玉  来源:葡京真人网上注册网站  发布时间:2019年06月27日  点击数:10

报告题目:基于脱策强化学习的数据驱动优化控制方法

报告人:罗彪教授

报告时间:2019年62915:30-16:30

报告地点:61号楼3160会议室

报告人简介:罗彪,中南大学葡京真人网上注册网站教授。2014-2018年在中国科学院自动化研究所任助理研究员、副研究员。2015年中国自动化学会优秀博士论文获得者。现担任中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会秘书长;担任国际重要期刊《IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence》、《Artificial Intelligence Review》、《Neurocomputing》与《Journal of Industrial & Management Optimization》的Associate Editor;主要研究兴趣:自适应动态规划与强化学习、分布参数系统、数据驱动控制、机器学习与计算智能。  

 

 

报告简介:对于许多实际工业过程,系统动态往往非常复杂,并存在各种不确定性及干扰,因而无法精确建立系统的数学模型。另一方面,随着信息技术与传感器技术的快速发展,工业数据的获取变得越来越简便。因而,如何有效的利用实际数据进行优化与控制设计,近年来得到了学者和工程师们广泛关注。为了解决复杂系统的数据驱动优化控制问题,罗彪教授提出了脱策强化学习方法并建立了相关收敛性理论,在系统模型未知的情况下,基于实际系统数据学习出优化控制策略,解决了无模型最优与H-inf控制问题。在这次报告中他将汇报近几年来所获得最新的研究成果。


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