題目一:狀態依賴拓撲下的隨機多智能體系統事件激發一致性
內容簡介:多智能體系統在智能機器人、交通控制、分布式計算與智能決策、網絡化計算等領域有著重要的應用。 本報告將介紹狀態依賴拓撲結構下的隨機多智能體系統的事件激發一致性問題,采用依賴節點狀態的動態有向圖來描述多智能體系統的通訊拓撲結構, 與主體狀態相關的非線性函數來刻畫主體間的連邊情況, 并考慮隨機噪聲的影響。通過設計分布式非線性耦合協議,結合事件激發控制策略,從而得到實現狀態依賴拓撲下的隨機多智能體均方一致性的充分判據, 同時也保證了 Zeno 現象的排除。最后通過數值實驗驗證所提出理論算法的有效性。
報告人:深圳大學豐建文教授
報告人簡介:博士生導師。現任中國工業與應用數學學會復雜網絡與復雜系統專業委員會委員,廣東省工業與應用數學學會常務理事;先后主持2項國家自然科學基金面上項目和參與國家自然科學基金6項,主持省市級科研項目5項,目前正主持1項國家自然科學基金面上項目和1項研發基金;發表研究論文100余篇,其中在包括Automatic,IEEE TNNLS, IEEE TCAS-I, IEEE TCYB、Nonlinear Dyn. Appl. Math. Comput.等國際著名期刊上發表SCI收錄學術論文70余篇,其它論文30余篇,Web Science總引用次數達700余次,單篇論文最高引用達68次,H指數為23。
題目二:On Pinning Control of Boolean Networks
內容簡介:In this talk, we will mainly discuss the pinning controllability of Boolean control networks based on Semi-tensor product of matrices. We propose a new framework on pinning control design for global stabilization of BNs based on BNs’ network structure, named as network-structure-based distributed pinning control. Compared with existing literature, the design of pinning control is not based on the state transition matrix of BNs. Hence, the computational complexity in this paper is greatly reduced. In addition, global state information is no longer needed, and the design of pinning control is just based on neighbors’ local information. The proposed method is well demonstrated by several biological networks with different network sizes. Moreover, applications of Boolean networks are discussed.
報告人:東南大學盧劍權 教授
報告人簡介:德國洪堡學者,復雜系統與網絡科學研究中心副主任,IEEE高級會員。2016年獲江蘇省科學技術獎二等獎(排一),2010年獲江蘇省科學技術一等獎(排二)。2017年獲江蘇省杰青基金。2018年-2019年連續入選科睿唯安全球高引科學家;2014-2019連續入選Elsevier中國高被引學者榜單。2016年獲江蘇省數學成就獎。教育部新世紀優秀人才支持計劃,江蘇省“333高層次人才培養工程”中青年科學技術帶頭人培養對象,江蘇省“六大人才高峰”高層次人才。主持國家自然科學基金4項,霍英東基金等省部級項目6項。任3個國際SCI刊物Journal of Franklin Institute (Elsevier), Neural Processing Letters和Neural Computing and Applications(Springer)的編委,任第六屆《控制與決策》和第八屆《系統科學與數學》期刊編委會,中國科學等5個SCI刊物客座編委。2016年,指導學生獲江蘇省優秀碩士學位論文。多次出訪德國、英國、中國香港、卡塔爾等國家和地區。發表SCI期刊論文90多篇,其中在SIAM J.、Nonlinearity、Automatica、IEEE Trans.上60多篇,30余篇入選ESI高被引論文;SCI的H指數為48。
時間:2020年11月24日(周二) 晚上 7:30開始
地點:騰訊在線(騰訊會議號:406 600 452)
熱烈歡迎廣大師生參加!
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