课程大纲

课程大纲

智能系统的自主决策与优化

课程编码:081101M07001H 英文名称:Autonomous Decision-Making and Optimization for Intelligent Systems 课时:20 学分:1.00 课程属性:高级强化课 主讲教师:魏庆来

教学目的要求
本课程的主要教学目标是让学生了解智能系统自主决策与优化基础理论与方法。
智能系统是指具有一定自治能力和自主性的无人控制系统,它是人工智能与机器人技术以及实时控制决策系统的结合产物。其研究成果应用于军事和民用各个领域,原因是智能无人系统能广泛替代人类于各种环境下独立完成布置的任务,而不需要或者需要极少操控人员的控制,大大提高人类的感知范围,扩充人类的行为能力。目前在很多国家都备受政府与企业的关注,越来越多的机构参与进了智能系统自主决策与优化的研发与发展工作。
本课程主要讲述了智能系统自主决策与优化方法的基本原理,包括自学习优化方法的结构与分类,其次分别介绍离线与在线自主决策与优化方法,进一步介绍自主决策与优化方法的进展,包括数据驱动自主决策与优化方法,然后介绍智能系统多控制条件下的博弈优化与自主决策,最后介绍一下智能系统自主决策与优化的应用。

预修课程
自动控制原理,神经网络

大纲内容
第一章 绪论 2学时 魏庆来
第1节 智能系统基本概念
第2节 动态规划方法基础理论
第二章 自主决策与优化的基本理论 3学时 魏庆来
第1节 自主决策的基本原理
第2节 自学习优化的分类
第三章 离线自主决策与优化方法 3学时 魏庆来
第1节 离线自主决策与优化方法
第2节 离线自主决策与优化方法性能分析
第四章 在线自主决策与优化方法 3学时 魏庆来
第1节 在线自主决策与优化方法
第2节 在线自主决策与优化方法性能分析
第五章 自主决策与优化方法的进展 3学时 魏庆来
第1节 自主决策与优化方法的改进
第2节 数据驱动自主决策与优化方法
第六章 无人系统自主博弈基础 3学时 魏庆来
第1节 智能系统的零和博弈
第2节 智能系统的非零和博弈
第七章 智能系统自主决策与优化方法的应用 3学时 魏庆来
第1节 智能系统在工业生产中的自主决策与优化应用
第2节 智能系统在智慧城市中的自主决策与优化应用

参考书

课程教师信息
魏庆来,中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任,中国自动化学会理事,国际神经网络学会理事。国家优秀青年基金获得者。主要从事人工智能、自学习最优控制,平行控制,复杂系统自演化、自适应动态规划及其工业应用等研究工作。目前发表/录用论文120余篇,出版专著6部。研究成果获得IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems Outstanding Paper Award,IEEE System, Man, and Cybernetics Society, Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award,中国产学研合作创新奖,中国自动化学会青年科学家奖,中国自动化学会杨嘉墀科技奖,亚太神经网络学会青年学者奖,2015年张嗣瀛优秀青年论文奖等10余项奖励。入选2018年-2019年全球高被引科学家。共担任13本期刊编委包括6本IEEE期刊编委。研究成果应用于实际建筑智能节能监管系统中,获得经济效益1100余万元。担任IEEE CIS Beijing Chapter, Secretary。在DDCLS2020,ICONIP 2018,ISNN2017,ICONIP 2017,WCICA 2016,WCCI2014等14项国际相关领域学术会议上担任重要职务。现任中国科学院大学岗位教授,曾经讲述《最优控制》,《智能自学习系统优化与决策》课程,现无教学任务。