报告题目：Mean Field LQ Game and Control: A Direct Approach

主 讲 人：王炳昌

报告时间：2020年12月28日（周一）10:30--11:30

报告地点：腾讯会议，ID：185 633 863

报告摘要：

This work studies uniform stabilization and asymptotic optimality for linear quadratic (LQ) mean field control problems with multiplicative noise, where agents are coupled via dynamics and individual costs. The state and control weights in cost functionals are not limited to be positive semi-definite. This leads to an indefinite LQ mean field control problem, which may still be well-posed due to deep nature of multiplicative noise. We first obtain a set of forward-backward stochastic differential equations (FBSDEs) from variational analysis, and construct a feedback control by decoupling the FBSDEs. By virtue of solutions to two Riccati equations, we design a set of decentralized control laws, which is further shown to be asymptotically social optimal. Some equivalent conditions are given for uniform stabilization of the systems with the help of linear matrix inequalities.

主讲人介绍：

王炳昌，山东大学控制科学与工程学院副教授。2008年在中南大学数学学院获得硕士学位，2011年在中科院系统所获得博士学位，然后在加拿大和澳大利亚各做了一年博士后；2013年入职山东大学控制科学与工程学院。2014-2015年访问加拿大卡尔顿大学，2016-2019年多次访问香港理工大学。目前为IEEE Senior Member。研究方向：平均场博弈与随机控制，多自主体系统及强化学习与机器学习。累计在控制领域三大顶级期刊(IEEE TAC、Automatica、SICON)上发表、录用论文共计12篇 (一作10篇)，包括长文8篇。相关研究成果获得2017年亚洲控制会议青年作者奖提名，2018年IEEE CSS Beijing Chapter青年作者奖, 入围2019年中国控制会议关肇直奖答辩(独立作者)，2020年中国控制会议张贴论文奖。

邀 请 人：史敬涛 数学学院教授

主办：山东大学数学学院

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