2020年10月30日上午，应郑州大学电气工程学院邀请，清华大学游科友副教授为我院师生作了题为“基于分布式梯度跟踪的优化与学习”的学术报告。报告会由梁静院长主持，学院70余名师生共同聆听了报告。

本次学术报告，游科友副教授首先对分布式梯度跟踪技术提出的学术背景进行了介绍，然后介绍了基本的分布式梯度跟踪技术，接着介绍了适用于分散数据集与传输延迟有界的有向通信网络的异步梯度跟踪算法，证明了异步梯度跟踪算法在目标函数为强凸和Lipschitz光滑的情况下算法的线性收敛速率，最后，针对分布式资源分配问题以及分布式学习问题，提出了基于DGT的相应的分布式算法，可视性的刻画了改进算法的收敛速率，并用数值实验验证了所提算法的优越性。

报告结束后，游科友教授还与学院师生展开了积极的互动，鼓励同学们积极提问。游科友副教授针对老师同学们提出的关于异步梯度跟踪算法是否可以真正达到设想状态以及算法的一些应用问题等进行了深入讨论，并耐心解答，与师生进行了友好的学术交流。游科友副教授的报告细致生动，深入浅出，内容丰富，得到了广大师生的一致好评。

游科友副教授作学术报告

游科友副教授与大家进行学术交流

学术报告部分师生合影

报告人简介：

游科友，清华大学自动化系长聘副教授、博士生导师。2007年获中山大学统计科学学士学位。2007年8月至2012年6月在新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院攻读博士学位和从事博士后研究。自2012年7月起任教于清华大学自动化系。曾受邀访问意大利都灵理工大学、澳大利亚墨尔本大学、香港科技大学等院校。长期从事复杂网络化系统的学习、优化与控制及其应用的研究。目前，担任 IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Control of Network Systems、Systems & Control Letters、IEEE Control System Letters 等国际期刊副编委(Associate Editor)。先后主持国家自然科学基金委优青项目、重点项目、重点研发计划课题等，获关肇直最佳论文奖、亚洲控制学会淡马锡青年教育学者奖。