报告人：巨兴兴
报告地点：腾讯会议ID: 8898648458 密码: 115119
报告时间：2024年09月12日星期四9:00-10:00
邀请人：徐东坡
报告摘要：
复合优化问题出现在很多应用领域中，例如压缩感知、图像处理、机器学习等，如何高效求解该问题是近年来的热门课题。神经动力学优化算法利用神经元的活动机制实现信息的并行处理，同时Lyapunov稳定性理论为神经动力学优化算法的动力学特性研究提供了统一的分析框架。神经动力学优化算法是通过研究大脑处理信息的过程而抽象出来的数学方法，是当前人工神经网络领域的研究热点和重要分支。本报告介绍复合优化问题的快速神经动力学算法，并给出固定时间收敛上界的理论分析，同时介绍它在稀疏优化等方面的应用，以及如何从软件和硬件角度实现提出的算法。
主讲人简介：
巨兴兴，四川大学电子信息学院副研究员，硕士生导师，国家资助博士后研究人员计划获得者（B档），中国自动化学会和中国指挥与控制学会青年工作委员会委员。研究方向为多智能体优化决策、协同控制及应用，主要涉及分布式优化、博弈及集群系统应用；神经动力学优化及电路应用；多智能体编队导航、避障及安全关键控制。在TAC、TNNLS、TSMC、T-Cyber和TCAS-I等国际期刊和会议上发表论文30余篇，授权和受理国家发明专利7项; 主持国家自然科学基金、四川省自然科学基金、中国博士后面上项目、国家资助博士后研究人员计划项目、中央高校科研项目、重庆市教委项目、相关重点实验室开放课题，作为骨干成员参加多项国家级科研项目。获得四川大学“三信”优秀教师奖、重庆市优秀博士学位论文、重庆市优秀毕业生等荣誉，指导学生获得“大学生创新创业训练计划”项目（国家级立项）、大学生光电设计竞赛西南二等奖和三等奖等奖励与荣誉。
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