第四届机器人、人工智能与智能控制国际会议（RAIIC 2025）

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特邀专题二：神经网络动力学理论、优化算法及应用

特邀专题征稿

✦ 专题二：

神经网络动力学理论、优化算法及应用

Neurodynamic Optimization Theory, Algorithms, and Applications

专题研讨会链接：https://www.ais.cn/attendees/index/UVARAR

专题投稿链接：https://www.ais.cn/attendees/paperSubmit/UVARAR

✦ 专题介绍

神经网络动力学优化算法利用神经元的活动机制实现信息的并行处理，同时Lyapunov稳定性理论为神经动力学优化算法的动力学特性研究提供了统一的分析框架。神经动力学优化算法是通过研究大脑处理信息的过程而抽象出来的数学方法，是当前人工神经网络领域的研究热点和重要分支。神经动力学优化算法具备并行计算性、快速收敛性、可解释性、强实时性和物理实现性等优势，在材料科学、数据科学和信息科学等领域发挥着重要作用。

本特邀专题邀请以下与“神经网络动力学理论、优化算法及应用”主题相关的包含创新思想、概念、新发现、改进以及新应用的原创论文。

神经系统的数学建模
神经动力学分析
神经信息处理
神经动力学优化与仿真
脉冲神经网络
神经编码与解码机制
神经微分方程
神经动力学理论在工程领域中的应用

✦ 专题主席

	刘京昕，博士，重庆科技大学重庆智能数学与自主智能研究院研究骨干，研究方向为神经网络、微分包含、分布式优化和博弈论。获得重庆市优秀博士学位论文、西南大学优秀博士论文荣誉。在IEEE TNNLS、IEEE TETCI、IEEE TCNS和Neural Networks等重要国际期刊及会议发表多篇学术论文，受邀为多个重要国际期刊及会议的审稿人。主持重庆市自然科学基金面上项目和广西应用数学中心基金课题重点项目，参研国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目和面上项目、重庆市技术创新与应用发展专项面上项目。
	Seyedali Mirjalili，博士，教授，博导，IEEE Senior Member，澳大利亚托伦斯大学人工智能研究和优化中心主任。研究方向为神经网络、机器学习和进化计算，出版Springer英文专著四部。自2019年，被评为Web of Science公认的前1%高被引学者，2022年被澳大利亚报刊评为全球顶尖AI研究人员。近年来，在IEEE TVT、IEEE TNNLS 、IoT-J、ESWA、SWEVO、KBS、FGCS、ASOC等重要国际期刊上发表科研论文一百余篇，担任EAAI、ASOC、、CIBM、Applied Intelligence、Neurocomputing等人工智能国际期刊编委。
	赵友，博士，西南大学电子信息工程学院助理研究员，研究方向为神经动力学优化理论、压缩感知、智能电网和加速算法，获得重庆市优秀博士学位论文、重庆大学优秀博士论文、ICNC2024最佳论文奖等荣誉。在JMLR、IEEE TNNLS、IEEE TSMCS、IEEE TCE、IEEE TCNS、IEEE TETCI、IEEE TNSE、IEEE/CAA J. Autom. Sin.、Neural Networks、Neural Computation、ASC、SCTS、Neurocomputing等重要国际期刊上发表科研论文二十余篇。主持国家自然科学基金1项、中央高校科研项目1项。
	Sohrab Effati，教授，博士，马什哈德费尔多西大学应用数学系主任。曾任职于萨布泽瓦里大学法官机构。他主要研究兴趣包括控制系统、优化、常微分方程和偏微分方程、神经网络及其在优化问题中的应用。在IEEE TNNLS、IEEE TSMCS、IEEE TFS、IEEE TETCI、Neural Networks、Information Sciences、Neurocomputing等计算智能国际期刊上发表科研论文五十余篇，受邀为多个重要国际期刊及会议的审稿人。主持有伊朗国家科学项目2项。
	巨兴兴，副研究员，硕士生导师，四川大学“群体智能与控制”科研团队骨干成员，国家资助博士后研究人员计划获得者（B档），中国自动化学会和中国指挥与控制学会青年工作委员会委员。曾先后在香港城市大学、香港理工大学做访问学者。研究方向为神经动力学优化，多智能体优化决策、协同控制及应用。在IEEE TAC、TNNLS、TSG、T-Cyber和TCAS-I等国际期刊上发表SCI论文30余篇，授权国家发明专利5项; 主持国家自然科学基金、四川省自然科学基金、国家资助博士后研究人员计划项目和中国博士后面上基金等项目，并作为骨干成员参加多项国家级科研项目。获得四川大学“三信”优秀教师奖、重庆市优秀博士学位论文、重庆市优秀毕业生等荣誉，指导学生获得“大学生创新创业训练计划”项目（国家级立项）、大学生光电设计竞赛西南二等奖等奖励。

2025/03/07 16:31

特邀专题一：多智能体系统分布式优化、博弈及应用

特邀专题征稿

✦ 专题一：

多智能体系统分布式优化、博弈及应用

Distributed Optimization, Game and Applications of Multi-agent Systems

专题研讨会链接：https://www.ais.cn/attendees/index/VRYQ2Y

投稿链接：https://www.ais.cn/attendees/paperSubmit/VRYQ2Y

✦ 专题介绍

多智能体系统是由多个具有一定传感、计算、执行和通信能力的智能体组成的控制系统。它包括多机器人系统、无人机编队、人造卫星簇等。近年来，多智能体系统分布式协调控制受到来自数理科学、生命科学、社会科学、工程科学等不同领域专家学者的广泛关注。多智能体系统分布式协调控制的主要研究内容包括一致性、编队、分布式优化以及非合作博弈等。在分布式优化中，智能体旨在通过它们的合作行为实现全局目标函数的最优化。然而，在诸多实际应用中，非合作和竞争行为在多智能体系统中经常发生。多智能体系统中的竞争行为通常可以借用非合作博弈理论来建模与分析。在非合作博弈中，每个智能体携带一个目标函数，且目标函数受其它智能体行为的影响，每个智能体的目标是最小化自身的目标函数。

本特邀专题邀请以下与“多智能体系统分布式优化、博弈及应用”主题相关的包含创新思想、概念、新发现、改进以及新应用的原创论文。

在线分布式优化
分布式聚合博弈
分布式事件触发控制
分布式鲁棒纳什均衡搜索
多智能体学习与控制
多智能体系统的一致性
多智能体系统在工程领域中的应用

✦ 专题主席

	巨兴兴，副研究员，硕士生导师，四川大学“群体智能与控制”科研团队骨干成员，国家资助博士后研究人员计划获得者（B档），中国自动化学会和中国指挥与控制学会青年工作委员会委员。曾先后在香港城市大学、香港理工大学做访问学者。研究方向为神经动力学优化，多智能体优化决策、协同控制及应用。在IEEE TAC、TNNLS、TSG、T-Cyber和TCAS-I等国际期刊上发表SCI论文30余篇，授权国家发明专利5项; 主持国家自然科学基金、四川省自然科学基金、国家资助博士后研究人员计划项目和中国博士后面上基金等项目，并作为骨干成员参加多项国家级科研项目。获得四川大学“三信”优秀教师奖、重庆市优秀博士学位论文、重庆市优秀毕业生等荣誉，指导学生获得“大学生创新创业训练计划”项目（国家级立项）、大学生光电设计竞赛西南二等奖等奖励。
	何兴，教授，西南大学电子信息工程学院博士生导师，西塔学院副院长（分管教学工作），国家级青年人才，重庆市青年巴渝学者，非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室副主任，入选全球前2%顶尖科学家“年度影响力”榜单。兼任国家级人才项目评审专家，国家自然科学基金同行评议专家，重庆市科委项目评审专家。曾先后在Texas A&M University at Qatar(德州农工卡塔尔分校)、香港城市大学做访问学者，中科院自动化研究所从事博士后研究工作。主要从事神经网络、人工智能、神经动力学优化理论、压缩感知、智能微电网等方向研究。近年来主持了多项国家自然科学基金项目、省部级项目、中央高校基金等项目。发表SCI论文百余篇，Google引用次数3000多次，其中7篇论文入选ESI高被引论文，1篇论文入选ESI热点论文，1篇论文入选2018重庆市科学技术协会自然科学优秀学术论文。在ICCSS2019上担任Program Co-Chairs (程序联合主席)，ICISCI2022上担任session chairs (会议分会主席)，多次出席国际国内重要学术会议。担任Neurocomputing, Cognitive Computation，Computational Intelligence and Neuroscience等多个SCI知名期刊的客座编辑。
	李修贤，同济大学教授，博导，自主智能无人系统全国重点实验室，电子与信息工程学院，上海自主智能无人系统科学中心, 国家级青年人才。主要研究兴趣是网络化分布式控制和优化、博弈、及无人机、无人车与机械臂等无人系统。发表SCI期刊论文50余篇，主持国家自然科学基金青年项目、面上项目、国家科技部重大项目课题等科研项目。中国自动化学会青年工作委员会委员，中国指挥与控制学会青年工作委员会委员，中国自动化学会TCCT委员，CAA、CICC和IEEE高级会员。