报告人：巨兴兴
报告地点：腾讯会议 会议ID：889 864 8458 会议密码：115119
报告时间：2023.7.2，上午10:00-11:00
邀请人：徐东坡
报告摘要：
从实际工程出发，引出神经动力学优化和固定时间收敛方法。介绍固定时间非线性系统的研究背景和意义，其次以无约束优化问题和梯度动力系统为例，固定时间优化的研究方法；讨论如何设计具有固定时间收敛性质的集中式神经动力学优化算法求解混合变分不等式问题，并讨论相关算法在绝对值方程、稀疏信号和稀疏逻辑回归方面的应用；在此基础上介绍在新一代人工智能研究背景下，分布式优化理论与技术的研究内涵和外延，着重介绍固定时间分布式博弈的相关研究工作， 给出固定时间分布式博弈算法在HVAC系统能耗方面应用。最后， 展望了在新一代人工智能研究背景下， 神经动力学优化理论与技术的一些研究方向。
主讲人简介：
巨兴兴，副研究员（专职科研），2022年6月获西南大学博士学位，2021年10月至2022年5月，任香港城市大学Research Associate。2022年7月至今，在四川大学电子信息学院任教，研究方向为最优化理论、算法及应用，主要涉及神经动力学优化与神经形态电路、分布式博弈和多智能体网络及无人机应用。目前，在IEEE TNNLS、TCyber、TCNS、TCSII、Neural Networks和Optimization等国际期刊上发表科研论文二十余篇; 主持 1 项四川省自然科学项目和1项四川大学中央高校科研项目，主持完成2项重庆市教委科研创新项目，作为骨干成员参加3项国家级科研项目；担任中国自动化学会青年工作委员会委员。
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