报告导读

报告首先介绍自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)的基本原理，其次介绍迭代自适应动态规划的基础理论以及研究进展，然后进一步介绍自适应动态规划在智能建筑的应用。最后，报告简要介绍IEEE/CAA JAS期刊论文的写作和投稿经验。

自适应动态规划由美国学者P. J. Werbos首次提出，以最优性原理为基础，融合人工智能的先进方法，是解决大规模复杂非线性系统智能优化控制问题的方法。

自适应动态规划基于增强式学习原理，采用非线性函数拟合方法逼近动态规划的性能指标，模拟人通过环境反馈进行学习的思路，有效地解决了动态规划“维数灾”的难题，近年来被认为是一种非常接近人脑智能的学习控制方法。

专家简介

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，获得国家自然科学基金优秀青年基金。主要从事人工智能、自学习控制，平行控制，自适应动态规划，智能控制，最优控制及其工业应用研究工作。目前发表/录用论文120余篇，SCI论文73篇，出版专著4部，撰写图书章节2章。入选2018年全球高被引科学家。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，中国自动化学会青年科学家奖，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。共担任11本期刊编委包括6本IEEE期刊编委，主要包括IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 《自动化学报》,《控制工程》等。担任IEEE CIS Beijing Chapter, Secretary。在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，讲述《最优控制》《智能自学习系统优化与决策》课程。

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