2024年4月26日上午，智网中心举办Seminar Series of IEEE RAS TC on Machine Learning for Automation and IFAC TC on Control for Smart Cities暨国家重点研发计划“新能源电力系统若干关键技术的数学理论与算法”学术活动，中国科学院数学与系统科学研究院副研究员陈鸽受邀作“网络演化博弈研究进展”专题报告，清华大学智能与网络化系统研究中心、中国科学院数学与系统科学研究院、中山大学数学学院、中山大学管理学院等单位30余人线上线下聆听，清华大学自动化系贾庆山教授主持讲座。

网络演化博弈主要研究个体的博弈决策在网络上的动力学行为，包括群体行为的形成与演化机制。陈鸽从“合作行为是如何演变的”这一重大科学问题引入，介绍了二维网格上的囚徒困境、雪堆博弈、和猎鹿博弈等模仿动力学模型，并阐述利用“将随机性转化为控制设计”，将模仿动力学模型和模仿动力学控制协同建立关联，给出系统收敛的参数条件的构造方法。此外，在对网络演化博弈模型进行仿真时，他发现系统的收敛时间可能存在相变现象，并且在收敛到稳态之前会长时间停留在某个亚稳态。进一步，结合新能源电力系统中电网与用户的非零和博弈行为，他介绍了新能源电力系统双层Stackelberg博弈模型，给出用户博弈模型严格的纳什均衡解析解，并证明该均衡是电网优化问题的最优解，由此得到价格函数的最优定价公式。

陈鸽作报告

讲座的进行过程中，师生们积极交流，提出自己的疑问和见解。陈鸽与现场和线上的师生就“构造模仿动力学控制输入的细节”“网络演化博弈模型的相变及亚稳态现象”及“Stackelberg博弈纳什均衡解的具体构造”等问题展开了深入的交流和探讨。整个讲座会场气氛热烈，充满了学术交流与思想碰撞的火花。

讨论证明细节

现场提问与总结