强化学习和博弈论结合的前沿算法研讨会成功举办
6月17日下午，由上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心（以下简称“中心”）主办的“强化学习和博弈论前沿算法研讨会”在电院3-200号报告厅成功举办。研讨会邀请了卡耐基梅隆大学助理教授方飞、南京大学教授俞扬、上海财经大学教授陆品燕、上海交通大学助理教授张伟楠分别作主旨报告。
上海交通大学电院副院长、中心执行主任王新兵，计算机科学与工程系副系主任吴帆出席研讨会。来自上海交大、南京大学、华东师大等高校师生，招行信用卡中心、拼多多、Mobike等业界工程师，共计百余人参与了本次研讨会。研讨会由中心助理教授张伟楠主持。
张伟楠代表主办方向各位与会学者表示欢迎，并对强化学习和博弈论技术结合的背景作了简要介绍。
方飞以“Integrating Learning with Game Theory for Societal Challenges”为题作主旨报告，分享了近期研究成果，及其在实际场景中的应用。
俞扬以“Real-World Intelligent Decisions through Simulated Adversarial Reinforcement Learning” 为题作主题演讲，分享了研究团队在近期研究中所发展的"环境虚拟—强化学习—模型重用"途径。
陆品燕以“最优拍卖机制设计：简单性与鲁棒性”为题展开介绍，并对未来的研究方向做了展望。
张伟楠以“大规模智能体强化学习：基础设施搭建和前沿算法落地”为题作主旨报告，从多智能体深度强化学习的几个落地任务切入，探讨了传统多智能体强化学习方法的不足，并深入介绍了基于平均场理论的强化学习和基于因子分解模型的强化学习算法。
现场与会者纷纷提问，气氛热烈。对于来到现场的学者、同学来说，这是一次非常有意义的分享交流。
强化学习和博弈论分别代表了决策智能和多智能体系统的技术前沿领域，这两个领域的交叉极可能迸发出万物互联的智能时代的新一代技术！
希望本次研讨会的举办能为这一令人激动的交叉领域带来全新的活力，吸引更多的学者和同学们加入探索。
