计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF青岛

主办

于2015年7月27日（周一）上午9:00-11:30

在山东科技大学J13（信息学院楼）蓝光学术报告厅

举行学术报告会，敬请光临

论坛主题

“多Agent学习与测程法算法”学术报告会

执行主席：

倪维健    山东科技大学，   CCF YOCSEF青岛学术秘书

纪淑娟    山东科技大学，   CCF YOCSEF青岛委员

程 序

9:00 签到

9:10 – 10:00 主题演讲1

特邀讲者：郝建业 副教授 天津大学

演讲题目：多agent学习技术及其在信息安全中的应用

报告提要：当前的互联网+时代，互联网已经与各种组织、服务高度集成。近几年，信息物理系统（如智能电网）的出现也需要把信息技术和传统的工业控制系统集成，以提升这些传统系统的效率和健壮性。这种集成也使系统暴露于各种网络攻击之下，任何的系统干扰都可能引起重大的经济、社会、环境损失甚至人员伤亡。本次报告首先简要介绍博弈论和多agent学习的基础知识，然后集中介绍一个为马尔科夫博弈设计的特殊的适应性多agent学习算法AMS。AMS策略具有多agent学习相关文献中普遍具有的理性和收敛性特点。此外，报告还将通过两个具体的实例（分布式电力系统中的错误数据入侵攻击、信息网络中的入侵检测布局问题）展示该学习策略如何应用于信息攻击检测（或防御）问题。模拟结果显示，与已有方法相比，AMS策略可以大大地提高系统防御者的期望全局收益。

10:00 – 10:10 茶歇

10:10 – 11:00 主题演讲2

特邀讲者：谷东兵 教授 英国埃塞克斯大学

演讲题目：视觉与惯性测程法

报告提要：视觉与惯性测程法是一种利用机载的视觉和惯性测量传感器，实时估计移动平台位置和姿态的技术。近年来，随着传感器模块微型化、廉价化的发展，视觉与惯性测程法测程法逐步赢得了众多研究者的关注，且在许多相关领域的应用中备受青睐。然而，要想获得技术发展和工程实现的双赢是非常具有挑战性的，精确性，实时性，鲁棒性和执行规模等因素都需要重点考量。这次报告将从算法框架层面，讨论当前基于滤波算法和优化算法的视觉与惯性测程法技术，分析这两类算法之间的内在联系。一些相关的演示视频也将在此次报告中呈现。

11:00 – 11:30 学术交流

参加人员： YOCSEF委员，CCF会员，IT领域专业人士、高校研究人员、媒体等。青岛地区高校信息类、教师、研究生和高年级大学生。

报名方式：

如参会，请填写参会回执，于7月24日前回复至 niweijian@gmail.com，以便提供会务。

参会回执

特邀讲者简介：

郝建业，天津大学副教授，分别于2008年7月、2013年7月在哈尔滨工业大学和香港中文大学获得学士和博士学位。博士毕业后在MIT计算机科学与人工智能实验室做博士后1年。博士期间及毕业后先后到新加坡国立大学计算机学院、澳大利亚卧龙岗大学、新加坡科技与设计大学等多著名大学访学、工作。发表学术论文近30篇，其中ACM Transaction 2篇，IEEE Transaction 1篇，论文多次被重要国际会议评为最佳论文，多次在重要国际比赛中获奖，出版专著1本。获得各种科研奖励14项。主持及参与科研项目9项。2015年4月-今任天津大学副教授、被评为天津市青年千人。

谷东兵，英国Essex大学计算机科学与电子工程学院教授，分别于1985和1988年在北京理工大学自动化系获学士和硕士学位，并于2004年计算机系获英国Essex大学博士学位。研究领域包括分布式控制算法、分布式信息融合、协同控制、模型预测控制及机器学，在国际学术期刊和会议上发表论文200多篇。他的研究得到了英国皇家学会、英国工程和物理科学研究委员会(EPSRC)、欧盟第七科技框架计划（EUFP7）、英国文化委员会及工业界的资助。 他目前是国际期刊Cognitive Computation, International Journal of Modelling，Identification and Control， Frontiers in Robotics and AI: Multi-robot systems编委，同时也是多个IEEE 国际会议的组委会成员和国际会议的程序委员会成员，谷东兵教授是IET Mechatronics and Robotics Network执行委员, 及IEEE高级会员 。