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第七届浙江大学研究生“分布式控制、优化与学习”国际暑期学校成功举办
时间:2021-08-19 来源:党政综合办 编辑:zhbgscse 访问次数:896

2021年8月2-13日, 第七届浙江大学研究生“分布式控制、优化与学习”国际暑期学校在玉泉校区成功举办。本次暑期学校由浙江大学控制科学与工程学院网络传感与控制(NeSC)研究组的徐金明研究员、孟文超研究员、赵成成副研究员以及宾夕法尼亚州立大学的孙颖教授负责组织,陈积明教授(长江学者特聘教授,IEEE Fellow)、程鹏教授(长江学者特聘教授)以及普渡大学的Gesualdo Scutari教授(IEEE Fellow)担任学术顾问。此次活动包括9次基础课程授课和7场前沿专题讲座。特邀专家包括浙江大学、香港中文大学、塔夫茨大学、莱斯大学、亚利桑那州立大学、普渡大学、卡尔顿大学、南洋理工大学、宾夕法尼亚州立大学、南开大学以及阿里巴巴达摩院的多位专家教授。超过300名来自国内外30多所高校的学生参加了此次活动。此次国际暑期学校分为基础知识教学和专题讲座两个阶段,既有深入浅出的公式推导,又有高屋建瓴的前沿展望。采用线上与线下同步直播的教学方式,通过案例研讨、习题作业和分组项目等方式引导学生加入互动和主动学习中,并整合课件和视频等多种线上资源,更有效地向国内外的学生展现了控制、优化与学习的魅力。

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学生们线下参与学习和互动

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学生们线上参与学习和交流

8月2日,徐金明老师主持开幕式并讲授了第一堂课,生动形象地介绍了凸优化领域基础知识,阐述了对优化理论的深刻理解,从而激发了同学们对分布式控制和优化的兴趣。在第一阶段后续课程中,赵成成老师带领同学们详细推导了图论中非常重要的Perron-Frobenius定理,并讲解了其在一致性理论中的应用;孟文超老师对分布式控制领域的边缘服务器技术方案进行了介绍,并讲解了集散控制系统(DCS)的基本思想和相关技术;宾夕法尼亚州立大学的孙颖老师为同学们讲解了优化算法中随机梯度下降算法的设计思想和收敛性证明方法以及分布式优化中基于一阶梯度的算法发展史;南开大学李欢老师以及阿里达摩院的袁坤老师针对大规模机器学习中的并行训练和加速技术进行了详细介绍和理论证明。各位老师深入浅出的教学令同学们对分布式控制、优化与学习的基础知识有了深刻的认识,也为下一阶段前沿讲座的学习打下了坚实的基础。

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第一阶段线上线下同步基础知识教学

在第二阶段专题讲座中,普渡大学Gesualdo Scutari教授(IEEE Fellow)将统计思维引入到分布式优化,并指出了分布式学习在高维场景下失效以及实验结果与理论分析不匹配的内在原因;塔夫茨大学Usman Khan教授介绍了一种新颖的算法框架,能够在复杂非凸问题上实现分布式学习;莱斯大学Cesar Uribe教授讲解了一种能够实现与集中式算法相同收敛速度的可扩展算法,并分析了该算法在特定条件下的最优性;南洋理工大学Lihua Xie教授(IEEE/IFAC Fellow)介绍了一整套面向物联网和无人系统的智能感知和定位技术,并展示了其在相关领域的广泛应用。此外,香港中文大学Hoi To Wai教授和卡尔顿大学Shichao Liu教授分别介绍了流动数据场景下分布式非凸优化的最新研究成果和多区域智能电网的负载频率分布式协同控制技术。教授们丰富精彩的讲座给同学们留下了深刻的印象,同学们纷纷表示受益匪浅!

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第二阶段线上前沿专题讲座 

除了令人印象深刻的线上讲座,本次暑期学校还为本校同学提供了实验室参观及学术研讨活动。在实验室参观期间,徐金明老师带领同学们参观了网络传感与控制(NeSC)研究组实验室,包括程鹏教授等负责的工控系统安全实验室、史治国教授和周成伟研究员等负责的反无人机系统实验室以及陈积明教授、徐金明研究员和叶琦研究员等负责的自主智能无人系统实验室。在此过程中,同学们深入地了解了相关方法和技术,对分布式控制和优化的工程应用有了进一步地认识。

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国际暑期学校是浙江大学控制科学与工程学院建设世界一流学科、提升国际化水平的重要举措之一。它还促进了学生之间的学术交流,开阔了他们的视野,本次暑期学校课程圆满结束!

 

更多关于暑期课程和网络传感与控制研究组的内容请关注:

https://jinmingxu.github.io/summer_school.html

http://nesc.zju.edu.cn/