报 告 人：王钧院士

工作单位：香港城市大学（中国香港）

报告题目：神经动力优化方法的历史、现在和展望

报告时间：2023年5月24日（周三）14:30-15:30

报告链接：Teams Link

https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3aB4gmRcUATAMA2iJqi-xXvtfPFfTbxVJPxSW_pcAPBao1%40thread.tacv2/1638719716825?context=%7b%22Tid%22%3a%2222804ebb-30d5-47df-942f-f3a3722f0225%22%2c%22Oid%22%3a%2216a60c03-ad7a-4b85-a403-8ebd947e010c%22%7d

内容摘要：

  优化在自然界和社会中无处不在，是科学、工程和商业中解决问题的重要工具。优化问题出现在各种各样的应用中，如工程系统的设计、规划、控制、操作和管理。在许多应用中（如移动设备中的在线模式识别和片内信号处理），实时优化是必要的或有益的。对于此类应用，由于对计算时间的严格要求，传统的优化技术可能无法胜任。当优化程序必须实时进行以优化动态系统的性能时，优化方法在计算上具有挑战性。过去的三十年见证了神经动力优化的诞生和发展。尽管一些基于电路的优化方法在早期被开发出来，但也许是Hopfield和Tank在20世纪80年代中期的开创性工作，率先在神经计算的背景下开展了神经动力优化研究。Tank和Hopfield将连续时间的Hopfield网络扩展为线性编程。Kennedy和Chua开发了一个用于非线性编程的神经网络。事实证明，神经动力学的状态是全局收敛的，是对应于给定优化问题的近似最优解的均衡。多年来，神经动力优化研究取得了重大进展，有许多具有改进功能的模型用于解决各种优化问题。神经动力优化理论和模型在几个方面都有了实质性的改进。本报告将从神经动力优化的想法和动机开始，回顾发展历史，并通过许多模型和选定的应用介绍神经动力优化的技术现状。同时将给出关于神经动力优化模型的状态稳定性、输出收敛性和解的最优性的理论结果，以及许多说明性的例子和仿真结果。四类神经动力优化模型设计方法（即惩罚方法、拉格朗日方法、二重性方法和优化方法）将被划定，并讨论其特点。此外，它将表明，信息处理、系统控制和机器人学中的许多实时计算优化问题（例如，并行数据选择和排序、线性反馈控制系统中的鲁棒分配、非线性系统的鲁棒模型预测控制、有或无扭矩优化的运动冗余机器人操纵器的无碰撞运动规划和控制，以及多指机器人手的抓取力优化）可以通过神经动力学优化方法来解决。最后，将讨论前瞻性的未来研究方向。

个人简介：

  王钧院士是香港城市大学计算机科学系和数据科学学院计算智能讲座教授。在此之前，王钧院士曾在大连理工大学、凯斯西储大学、北达科他大学和香港中文大学担任过多个学术职位，还曾在美国空军阿姆斯特朗实验室、日本理化学研究所脑科学研究所、大连理工大学、华中科技大学和上海交通大学担任过各种短期访问职位。王钧院士获得了学士学位电气工程学位和硕士学位大连理工大学学士及博士学位、凯斯西储大学学位。他目前的研究兴趣包括神经网络及其应用，并在这些领域发表了270 余篇期刊论文、15 部专著章节、11 部编辑专著和大量会议论文。王钧院士在2014-2019年间曾任IEEE Transactions on Cybernetics主编，并担任 IEEE Transactions on Neural Networks、IEEE Transactions on Cybernetics 及其前身和 IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics：C，担任Neural Networks 编委、International Journal of Neural Systems 顾问编委。王钧院士也是许多国际会议的组织者，如第 13/25 届神经信息处理国际会议 (2006/2018) 的总主席、2008 年 IEEE 世界计算智能大会和 2012 年 IEEE 国际会议的程序主席，也是IEEE Life Fellow、IAPR Fellow、CAAI Fellow、Academia Europaea（欧洲科学院）外籍院士，IEEE 计算智能学会 (CIS) 和 IEEE 系统、人与控制论学会 (SMCS) 的杰出讲师。此外，他还曾在亚太神经网络大会（APNNA）担任主席（2006年）、IEEE Fellow Committee、IEEE CIS Awards and Fellow Committees、IEEE SMCS Board and Fellow Committees等多个专业组织。王钧院士是 APNNA 杰出成就奖、IEEE CIS 神经网络先驱奖、CAAI 吴文俊人工智能科技成就奖、IEEE SMCS 诺波特-维纳奖和杰出贡献奖等奖项的获得者。