报告摘要：现实中网络化系统，如智能电网、机器人集群、工业互联网等，都可以建模成多智能体网络。如何有效调控多智能体网络是当前的研究热点。分布式优化与博弈为多智能体网络调控提供了一种重要的理论框架，其核心思想是网络中的节点基于局部信息与邻居节点进行交互协同，最终实现全局网络目标的优化。本报告将针对分布式优化与博弈问题，从智能体协同角度出发，围绕协同机制设计、协同性能分析、协同安全保障三个方面介绍相关研究工作，探讨网络动力学与分布式算法之间的内在关联，为算法设计提供新的视角。 个人简历：杨绍富，东南大学计算机科学与工程学院、软件学院、人工智能学院教授、博士生导师。分别于2010年和2013年在东南大学数学系获学士与硕士学位，于2016年在香港中文大学机械与自动化工程系获博士学位。主要从事分布式优化、博弈、学习理论，及其在网络化系统中的相关应用研究，研究成果发表于Automatica、IEEE TAC、IEEE TSP、IEEE TIFS、IEEE TNNLS以及Science China Information Sciences等国内外权威期刊上。主持国家自然科学基金青年、面上项目、装备预研教育部联合基金项目、江苏省自然科学基金青年项目等。担任国际期刊《Neurocomputing》编委、CCF-AI多智能体系统学组执行委员、ECAI/AAAI等国际会议高级程序委员或程序委员等。入选中国科协青年人才托举工程（2021）、江苏省 333 高层次人才培养工程（第三层次，2022）、中组部第九批援藏干部（2019-2021）等。 |