国内外专家聚山城研讨智能时代先进控制和优化理论及应用_

3月22日至23日，2025先进控制和优化理论及应用会议在渝举行。浙江大学、中山大学、香港理工大学、马来西亚双威大学、新加坡国立大学等国内外多所高校、科研院所近130位专家学者齐聚山城，聚焦智能时代先进控制和优化理论及应用，深入研讨其在工业、人工智能、智能制造等领域的最新研究成果、前沿技术及未来发展趋势。

开幕式现场。主办方供图

随着智能制造和物联网技术蓬勃发展，复杂动态系统如智能机器人、新能源系统、无人驾驶等领域的控制与优化问题日益凸显。如何通过先进的优化理论，实现资源的高效分配与系统性能的提升，进而推动工业智能化与城市的可持续发展，成为此次会议关注的焦点。

开幕式上，重庆师范大学副校长贾韬表示，本次会议既是数学学科服务国家战略、赋能区域发展的生动实践，也是助力重庆建设具有全国影响力的科技创新中心的务实之举。重庆师范大学将以此次活动为契机，持续深化数学学科服务重大战略需求研究，积极创新科技与产业高效衔接新路径、新模式，深入推进“产、教、学、研、用”协同创新，为高水平科技自立自强提供有力支撑支持。

重庆国家应用数学中心主任杨新民谈到，先进控制与优化是现代工程技术的重要组成部分，对于提升产业自动化水平和经济效益具有深远影响。本次会议围绕先进控制技术的应用与优化策略开展研讨，将有力推动学术界与工业界深入交流和相关技术创新发展。

中国工程院院士柴天佑作报告。主办方供图

大会报告环节，中国工程院院士柴天佑在报告《复杂工业过程运行决策自学习自由化智能系统》中提出复杂工业过程运行决策自学习自优化方法，系统阐释了复杂工业过程智能决策系统的最新突破，其自学习算法已在多个工业场景验证效能。

中国科学院院士段广仁通过报告《全驱系统控制理论——诞生背景、发展现状与应用进展》指出，全驱系统控制理论为高动态系统控制提供了全新框架；浙江大学教授苏宏业在报告中探讨复杂工业过程预测控制系统的协同优化方法；北京交通大学教授孔令臣在报告中提出稀疏去中心化联邦学习的高效算法。

邀请报告阶段，中山大学教授刘万泉分享了基于稀疏学习的子空间聚类方法研究；浙江大学教授许超围绕深度学习的控制论进行思考，为更有效的深度算法提供新的视角和工具；香港理工大学教授Ka-Fai Cedric Yiu解析了多传感器波束成形优化设计的最新进展。此外，还有来自山东大学、澳大利亚科廷大学、上海大学的专家分别展开专题报告分享。

本次会议由重庆国家应用数学中心、四川大学空天科学与工程学院、重庆市运筹学学会联合主办。(晏红霞)