9月14日下午，由工学院主办的“深度强化学习智能优化控制与决策”专题报告会在工学院25-512会议室顺利举行。本次报告吸引了来自全校各院系的师生积极参与，共同探讨了深度强化学习领域的最新进展及其在智能控制与决策中的应用。

  报告中，罗彪教授深入浅出地介绍了深度强化学习的基本原理及其在智能优化控制与决策中的应用。他首先回顾了强化学习的发展历程，从经典的Q-Learning算法讲起，逐步过渡到近年来兴起的深度强化学习方法。随后，罗教授通过具体的实例，展示了如何利用深度强化学习解决复杂环境下的控制与决策问题，如无人驾驶车辆路径规划、机器人导航等。

  罗教授还分享了自己团队在该领域的最新研究成果，包括新型的深度强化学习算法设计、模型预测控制与强化学习的融合技术等。他强调了理论与实践相结合的重要性，鼓励同学们不仅要掌握扎实的理论知识，还要勇于探索实际应用场景中的挑战。

  报告结束后，现场师生积极提问，与罗彪教授进行了热烈的互动交流。罗教授耐心解答了大家关于算法实现细节、实验设计等方面的疑问，并对未来研究方向提出了宝贵的建议。参会师生纷纷表示受益匪浅，对深度强化学习领域的研究有了更深刻的理解。

  工学院方面表示，将继续组织更多高水平的学术交流活动，促进学科交叉融合，激发科研创新活力，为培养更多优秀的科技人才贡献力量。此次报告不仅增进了师生们对深度强化学习领域的了解，也为相关领域的研究提供了新的思路和启示。

  报告人简介

  报告人罗彪教授，现任中南大学自动化学院教授、博士生导师，国家优秀青年基金获得者、湖南省科技创新领军人才、湖南省杰出青年基金获得者，同时担任IEEE Senior Member。罗教授在智能控制、决策与博弈、深度学习、强化学习等多个领域拥有丰富的研究成果，已在IEEE TPAMI、Automatica、AAAI等顶级学术期刊与会议上发表学术论文100余篇。他曾在中国科学院自动化研究所担任助理研究员和副研究员，目前还担任中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会副主任，以及多个国际知名期刊的副主编。