講座時間：2022年4月21日（星期四）19:30-21:00
講座地點：騰訊會議 827 568 651
講座題目：基于“智能”增強的復雜系統預測控制
講座嘉賓：李少遠 教授
報告人簡介:
李少遠 上海交通大學講席教授，博士生導師。1987年畢業于河北工學院(現河北工業大學)自動控制系，1992年在該系獲得碩士學位，1997年南開大學計算機與系統科學系獲得博士學位，2000年上海交通大學控制科學與工程博士后流動站出站后留校，研究方向為網絡化分布式系統的自適應預測控制、滿意優化控制和生產全過程系統的優化控制，在國內外學術雜志上發表學術論文280余篇，承擔了包括國家自然科學基金重大項目、國家973計劃課題、國家863計劃項目在內的國家級科研項目20余項，由科學出版社出版學術專著3部，主要成果獲得2006年上海市自然科學一等獎(第一完成人) ，2010年獲得首屆楊嘉墀科技獎二等獎，2016年中國自動化學會自然科學一等獎(第一完成人)，2017年國家自然科學二等獎(第二完成人)，2017年上海市教學成果特等獎(第一完成人)，2018年國家級教學成果一等獎(第一完成人)。2008年獲得國家杰出青年科學基金資助，獲得上海市教學名師稱號和寶鋼優秀教師獎特等獎提名獎，入選國家百千萬人才計劃。
李少遠教授現擔任中國自動化學會副理事長，中國自動化學會過程控制專業委員會副主任和上海市自動化學會理事長等職，擔任教育部自動化類專業教學指導委員會副主任，國務院學科評議組成員(控制科學與工程)，擔任”Int. J. System Control and Information Processing”國際雜志主編，《控制理論與應用》副主編，及多個雜志的編委。
講座摘要：
預測控制是適應復雜控制系統的優化需求而不斷在算法策略上不斷創新發展的，從最初的單變量/多變量回路級的預測控制，到分層遞階優化設點值的優化，隨著信息交互技術的發展出現了網絡信息模式下分布式系統的預測控制。在這一發展軌跡上，以人工智能為一族的各類學習算法起到重要的促進作用，從預測模型的建立及其誤差校正，到分層遞階結構下RTO/EMPC的優化求解，再到分布式預測控制中的協同優化等，正在呈現以具有學習/自適應功能為主要特征的“人工智能”預測控制，本次報告將討論以上這些方面預測控制新的發展及其今后的展望。
