报告人：黄民懿 (加拿大Carleton大学副教授 )
报告题目：Mean Field Control: A Overview and Some Recent Results
报告摘要：This talk starts with an introduction to mean field game (MFG) theory which deals with stochastic dynamic decision 

problems with large populations of non-cooperative agents. The fundamental optimization idea is from statistical physics. 

We introduce an “interacting particle system” modeling and apply consistent mean field approximations to 

derive the limiting equation system, which overcomes the dimensionality difficulty and generates decentralized 

strategies. We will discuss the approaches initiated by different groups. A cooperative version of mean field control,

 called mean field social optimization, will also be presented. 
Some concrete mean field control models, including stochastic growth, competitive Markov decision processes, 

and mean field teams with a major player, will be described to illustrate the application of the fundamental theory.
报告人简介：黄民懿，现为加拿大卡尔顿大学sunbet中国官网副教授。于1995年从山东大学数学系获得学士学位，1998年从中科院数学与系统科学研究院取得硕士学位，2003年从加拿大麦吉尔大学（McGill University）电子与计算机工程系取得博士学位。2004-2006年、2006-2007年分别在墨尔本大学和澳洲国立大学从事博士后研究。2007年至今在加拿大卡尔顿大学sunbet中国官网从事研究工作。目前主要研究方向包括平均场随机控制和动态规则的理论及应用等。在数学与自动控制领域的主要国际期刊与会议已发表SCI/EI检索论文数十篇，其中在IEEE Transactions on Automatic Control、Automatica、SIAM Journal of Control and Optimization等顶级国际期刊发表有影响力的论文20余篇。曾参与组织多个国际会议，第3届国际对策论与网络会议的技术委员会主席。现为IEEE、SIAM会员
报告时间: 2017年7月14日(星期五)下午4:00-5:00
报告地点: 科技楼南楼702室