近年来，，，，，，，机械学习的落地场景有两个生长偏向，，，，，，，一是从展望到决议的范式拓展，，，，，，，另一个则是从单智能体到多智能体的场景推广。。。。。。。由此，，，，，，，面向多智能系一切的博弈和强化学习最先越来越受到学术界和工业界的关注。。。。。。。本次报告，，，，，，，我将从多智能体博弈和深度强化学习的几个落地使命切入，，，，，，，由此引入它的基本数学界说和几个经典解决要领。。。。。。。之后我将深入海量智能体场景下的差别场景，，，，，，，探讨在海量智能体的情形下，，，，，，，古板多智能体强化学习要领的缺乏。。。。。。。最后，，，，，，，我将先容MAgent、CityFlow和SMARTS，，，，，，，三个支持海量智能体场景提供模拟实验的平台，，，，，，，并展示上述算法在该平台上的起源实验效果和业界落地情形。。。。。。。
关于 CIR2020: 为助力人工智能的理论手艺立异，，，，，，，增进群体智能相关领域的学术交流和手艺前进，，，，，，，增强科研效果和知识共享，，，，，，，优德官网于2020年10月-11月举行“群体智能与多智能体交互”系列讲座（Crowd Intelligence Research Series Seminar 2020, 简称CIR2020）。。。。。。。系列讲座约请九位群体智能领域的资深权威学者举行主题分享，，，，，，，其中有来自优德官网和香港中文大学（深圳）的教授与研究员，，，，，，，尚有清华大学、北京大学、香港中文大学、上海交大等名校的学者。。。。。。。演讲内容涵盖群体智能领域多个主题，，，，，，，包括多机械人协同、移动边沿盘算、强化学习、群体激励机制等。。。。。。。
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张伟楠
上海交通大学电子信息与电气工程学院约翰·霍普克罗夫特盘算机科学中心长聘教轨副教授
张伟楠博士现任上海交通大学电子信息与电气工程学院约翰·霍普克罗夫特盘算机科学中心长聘教轨副教授，，，，，，，科研领域包括(多智能体)强化学习、深度学习、数据科学、知识图谱及其互联网个性化效劳、游戏智能等场景中的应用，，，，，，，相关的研究效果在国际聚会和期刊上揭晓凌驾80篇学术论文。。。。。。。张伟楠恒久担当ICML、NeurIPS、ICLR、KDD、AAAI、IJCAI、SIGIR等机械学习和数据科学的聚会(高级)程序委员和JMLR、TOIS、TKDE、TIST等期刊的评审以及FCS的青年编委。。。。。。。张伟楠于2017年获得上海ACM新星奖；；； ；；；；2018年获华为最佳相助孝顺奖；；； ；；；；2018年获首届达摩院青橙奖；；； ；；；；2017年获ACM国际信息检索聚会SIGIR的最佳论文提名奖；；； ；；；；2019年获ACM SIGKDD深度学习实践钻研会最佳论文奖。。。。。。。张伟楠于2011年在上海交通大学盘算机系ACM班获得学士学位，，，，，，，于2016年在伦敦大学学院盘算机系获得博士学位。。。。。。。
