2022年4月30日，正值美高梅4688集团am60周年院庆之际，美高梅4688集团am院庆系列活动之“自主系统智能计算、学习与控制”高峰论坛在线上会议室顺利举行。本次论坛由美高梅4688集团am资助。本次论坛聚焦国内外自主系统智能计算、学习和控制前沿成果，为相关领域的专家学者以及研究生之间的学术交流与合作提供平台。
本次论坛由国家杰青、美高梅4688集团am副院长、IEEE Fellow、江苏省自动化学会理事长李世华教授，美高梅4688集团am杨俊教授和王翔宇副教授共同主持，教育部重点实验室主任忻欣教授全程参与了交流。论坛共邀请了4位学者进行学术报告，包括德国比勒费尔德大学金耀初教授、英国拉夫堡大学陈文华教授、英国曼彻斯特大学丁正桃教授和英国伦敦布鲁内尔大学王子栋教授。本次论坛，受邀专家分别就数据驱动的优化问题、面向目标的控制系统等主题进行了精彩报告和深入交流，线下线上共90余人参会。
“自主系统智能计算、学习与控制”高峰论坛
30日下午，美高梅4688集团am副院长李世华教授致开幕辞，并对参与论坛的各位专家学者表达了感谢。
李世华教授致辞
首先，欧洲科学院院士、IEEE Fellow、德国比勒费尔德大学金耀初教授作了题为“Data-Driven Evolutionary Optimization”的报告，该报告介绍了数据驱动优化的基本原理，接着概述了机器学习技术、贝叶斯优化和进化算法在解决复杂优化问题方面的性能。
金耀初教授作报告
在论坛的第二场报告中，IEEE Fellow、英国拉夫堡大学大学陈文华教授作了“Why are Goal-Oriented Control Systems (GOCS) required?”的报告，该报告始于对当前控制理论局限性的批判性思考。指出了在高度自动化系统中，过分注重解析解、稳定性和扰动抑制限制了控制理论的可用性。随后介绍了一个新的控制框架，即面向目标的控制系统。
陈文华教授作报告
接下来作报告的是英国曼彻斯特大学丁正桃教授，报告的题目是“Distributed Algorithms for Energy and Power System Applications”，报告介绍了使用基于多代理的算法的分布式优化、网络上的合作和竞争性机器学习、分布式优化和机器学习算法在能源和电力系统中的应用，特别是最近在风电场的一些优化和控制应用。
丁正桃教授作报告
在论坛的最后一场报告中，欧洲科学院院士、IEEE Fellow、英国伦敦布鲁内尔大学王子栋教授作了“PID Control Meets Networked Systems: The State-Space Approach”的报告，报告介绍了网络随机系统的PID控制器和PI观测器设计问题。在网络诱发的现象、通信协议或网络攻击下，对网络系统的PID控制问题的状态空间表示进行了一些详细讨论。
王子栋教授作报告
四场精彩的报告促进了各参会人员之间的学术交流，激发了思想的碰撞，引发了听众的共鸣和热烈讨论。此次论坛深入浅出、精彩纷呈，聚焦自主系统智能计算、学习与控制领域先进的理论和前沿的成果，报告内容理论结合实际，涉及多个热点问题，体现了“止于至善”的学术追求，参会者均表示收获良多、受益匪浅，并期待下次论坛的举办。
