2015-11-20

11月18日，经济金融部冠名博士后娄有成在作了题为“Distributed Nash Equilibrium Computation in Sub-network Zero-Sum Games with Switching Communications”的青年报告，报告由生物医学部万林副研究员主持，中心多位科研人员听取报告会并进行交流。

在报告中，娄有成博士首先介绍了分布式优化和分布式纳什均衡计算的实际背景，以及分布式方法和传统的集中式方法相比所具有的鲁棒性等优点。接下来娄有成博士讲述了他和合作者提出的分布式纳什均衡计算次梯度算法，并介绍了其与已有算法的区别和联系。针对网络平衡图情形，他们给出了算法收敛到纳什均衡点的收敛性分析。而对于网络非平衡图通过举例说明了一般情形下算法并不会收敛到纳什均衡点，但娄有成博士也给出了算法在网络非平衡图情形下收敛到纳什均衡点的充分必要条件。最后，讲述了在网络非平衡图下收敛到纳什均衡点所需步长的存在性证明，并提供了分布式学习此步长的两个学习算法。此报告的主要贡献在于从步长的角度深刻阐述了算法收敛性、网络平衡性和步长之间的深刻关系。

娄有成， 2013年7月于中科院数学与系统科学研究院获得复杂系统与控制专业博士学位，现为国家数学与交叉科学中心在站博士后，主要从事分布式优化、网络化行为投资方面的研究。至今已在IEEE TAC 和Automatica等期刊上发表论文，入选2015年香江学者计划。