Abstract：近年来，人工智能的快速发展凸显了针对具有博弈行为的复杂系统制定调控策略这一科学问题的重要性。多目标Pareto优化作为合作博弈的重要形式，能够在有限资源条件下实现分配效率最大化，广泛应用于经济金融、通信网络及工程控制等领域，已成为近十余年控制理论研究的热点。相比传统单目标最优控制，Pareto策略的求解更具复杂性，这促使学界对智能化的多目标合作博弈控制方法展开深入探索。报告介绍汇报人近年来在随机系统中的Pareto最优策略方面的几个工作及其在强化学习框架下的实现方法，为复杂系统的智能决策提供理论基础与算法支持。

Biography：蒋秀珊，中国石油大学（华东）副教授，山东省泰山学者青年专家，山东省“青创团队”负责人。2020年在华南理工大学获控制科学与工程专业博士学位，2023年11月至2024年4月前往香港城市大学访问，2025年11月前往利兹大学从事博士后研究工作。研究方向为复杂系统优化控制、合作博弈理论、强化学习智能算法等研究。近年来，在国际SCI索引学术刊物上发表研究论文30余篇，主持国家科技重大专项子课题1项，国自然基金3项，中国博士后科研基金面上项目等省部级项目3项。

邀请人：聂天洋 数学学院教授

时间：12月6日10:00-12:00

地点：中心校区知新楼B座936