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多智能体系统平均一致控制的动量加速算法研究
发布时间:2024-03-28 16:42:56 694

哈尔滨工业大学(深圳)学术讲座

演讲人Speaker:柴利教授

题目Title: 多智能体系统平均一致控制的动量加速算法研究

时间Date:2024年 4月 1日       Time:上午 8:45 ~ 9:30

地点Venue: A 栋 507  室  

 

内容摘要Abstract:

我们知道,利用过去1个时刻(k-1)状态信息构建的动量项可以设计高效的加速一阶优化算法,如各种Nesterov加速法和heavy-ball算法等。但如下几个基础问题并未得到解决:利用更多过去时刻(如k-2,k-3,…)的状态信息是否可以设计更快收敛率的一阶优化算法?最快算法的收敛率是多少?对应的动量项参数如何设计?对于一阶优化算法的特例—多智能体系统平均一致性问题,我们将在报告中介绍最近的研究结果:(1)对任意给定网络,仅k-1时刻状态便可得到最快收敛率的加速算法,k-2时刻信息不能加速算法收敛,但利用k-3,k-5等时刻信息可能加速算法;(2)对给定的不确定网络集合,worst-case性能意义下,仅用k-1时刻信息便可得到性能最优的加速算法,k-2及之前所有时刻信息不能加快算法收敛。我们将给出严格的证明,给出最优收敛率及对应的动量项参数的解析计算公式。推导过程中充分利用了Routh稳定性判据和最大增益裕度计算。

个人简介(About the speaker):

教授、博士生导师。现为浙江大学控制科学与工程学院求是特聘教授。2008-2022年于武汉科技大学信息科学与工程学院工作,为首批“全国高校黄大年式教师团队”负责人,湖北省楚天学者特聘教授。曾获湖北省先进科技工作者、湖北省高等学校优秀共产党员等荣誉奖励。柴利教授的主要研究兴趣为智能自主系统、图信号处理与学习、分布式优化、网络化控制系统等。在IEEE TSP、TAC、TPAMI等国际知名期刊和会议发表论文100余篇,主持完成5项国家自然科学基金项目。现为中国自动化学会CPS控制与决策专委会副主任委员、过程控制专委会委员等。任IEEE TCS-II、《控制与决策》、《控制工程》等期刊编委。