刘鹏达,男,工学博士,助理研究员,硕士研究生导师(学硕:机械制造及其自动化,专硕:电子信息)。2022年博士毕业于东北大学控制科学与工程专业,入职js金沙3983总站国家智能制造服务国际科技合作基地。主要从事强化学习、自适应动态规划、神经网络控制、多智能体系统协同控制、智能机器人与优化算法等智能控制理论,已发表学术论文十余篇,其中以第一作者身份发表SCI论文8篇。现担任中国自动化学会-平行控制与管理专业委员会委员,中国指挥与控制学会-智能控制与系统专业委员会委员,同时担任《Journal of Automation and Intelligence》青年编委,《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》《Information Sciences》《Journal of the Franklin Institute》等SCI期刊审稿人。
指导研究生研究方向:1、基于强化学习的非线性系统最优控制;2、异构非线性多智能体系统分布式最优一致性控制;3、生活支援机器人轨迹跟踪控制。
热诚欢迎具有数学、自动化类、计算机信息类以及其它工科背景等学习背景的同学报考、调剂。课题组将为每位学生提供丰富的研究经费、实验条件和全面的学术指导。
联系咨询方式:(邮件:liupengda@ctbu.edu.cn),js金沙3983总站商智楼1320。
(一)主持科研项目(近3年)
[1]重庆市自然科学基金面上项目:面向非结构化室内复杂场景的生活支援机器人事件触发跟踪控制与智能优化,10万,2024.07-2027.06,项目负责人;
[2]重庆市教委青年项目:基于粒子群神经网络的多智能体系统分布式协同优化控制(KJQN202300816),4万,2023.10-2026.09,项目负责人;
[3]js金沙3983总站高层次人才科研启动项目:多智能体系统的分布式最优控制研究(2356021),15万,2023.05-2027.04,项目负责人。
(二)部分论文(近3年)
[1]P. Liu, H. Zhang, Z. Ming, S. Wang, and R.K. Agarwal. Dynamic event-triggered safe control for nonlinear game systems with asymmetric input saturation. IEEE Transactions on Cybernetics, doi: 10.1109/TCYB.2024.3354945.
[2]P. Liu, Z. Liu, W. Ao, Z. Ming, and P. Shi. Dynamic event-triggered adaptive control for zero-sum games of nonlinear stochastic systems.Transactions of the Institute of Measurement and Control,DOI: 10.1177/01423312221149776, 2023.
[3]P. Liu, W. Ao, Z. Ming, G. Huang, and Z. Liu. Dynamic event-triggered optimal tracking control for constrained nonlinear stochastic systems. Journal of the Franklin Institute, 360(2): 1145-1165, 2023.
[4]P.Liu,H. Zhang, J. Sun, and Z. Tan.Event-triggered adaptive integral reinforcement learning method for zero-sum differential games of nonlinear systems with incomplete known dynamics. Neural Computing & Applications, 34 (13): 10775-10786, 2022.
[5]P. Liu, J. Sun,H. Zhang, S. Xu, and Y. Liu. Combinationtherapy-based adaptive control for organism using medicine dosage regulation mechanism. IEEE Transactions on Cybernetics, DOI: 10.1109/TCYB.2022.3196003, 2022.
[6]P. Liu, H. Zhang, H. Su, and H. Ren. Online event-based adaptive critic design with experience replay to solve partially unknown multi-player nonzero-sum games. Neurocomputing, 458: 219-231, 2021.
[7]P. Liu, H. Zhang, H. Ren, and C. Liu. Online event-triggered adaptive critic design for multi-player zero-sum games of partially unknown nonlinear systems with input constraints. Neurocomputing, 462: 309-319, 2021.