教授 博士生导师 硕士生导师
性别：男
毕业院校：重庆大学
学历：研究生(博士后)
学位：工学博士
在职信息：在职
所在单位：计算机学院、人工智能学院
办公地点：信科大厦S1805
联系电话：jilh@cqupt.edu.cn
电子邮箱：



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个人简介： 纪良浩(1977- )，男，工学博士，教授，博士后合作导师，博士生/硕士生导师，皇家墨尔本理工大学（RMIT）博士后，中国计算机学会高级会员，中国人工智能学会高级会员。
主要研究兴趣包括复杂系统协同控制理论及应用、群体智能、智能信息处理等。近年来，主持、主研国家自然科学基金、重庆市自然科学基金等项目10余项，在IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems，IEEE Trans. on Cybernetics，IEEE Trans. on Systems Man and Cybernetics-Systems，IEEE Trans. on Control of Network Science，Information Sciences，Neurocomputing，IJCNN，IECON等国际著名期刊、旗舰会议上发表研究论文60余篇。出版学术专著3部、教材3部，授权专利2项，软件著作权成果登记1项。
入选重庆邮电大学文峰二级骨干教师支持计划（2015），荣获重庆市优秀教育科研成果奖二等奖（2016，第一完成人）、重庆邮电大学科研成果奖二等奖（2017，第一完成人）、重庆邮电大学教学成果奖(特等奖，2021，第三完成人；二等奖，2021，第二完成人，三等奖，2015，第一完成人；三等奖，2017，第二完成人）、重庆邮电大学课堂教学优秀奖（2014, 2019）、优秀教师（2013, 2015, 2016, 2018）等荣誉称号。

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■科研项目
▲合作-竞争异质多智能体系统分组一致协同演化研究，国家自然科学基金面上项目(**),在研。
▲面向“谣言-辟谣-促谣”博弈关系的社交网络谣言信息传播机制研究，国家自然科学基金面上项目(**),在研。
▲基于事件触发机制的多智能体系统脉冲一致性研究，国家自然科学基金面上项目(**), 已结题。
▲大数据复杂任务的多粒度分解与联合问题求解机制研究，国家自然科学基金面上项目(**)，已结题。
▲复杂场景下多智能体系统一致性协同优化与安全控制（KJZD-M**），重庆市教委科学技术研究项目-重大项目，在研。
▲基于复杂关系的异质多智能体网络的分组一致性动力学演化研究，重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0112)，已结题。
▲面向自动驾驶的智能感知技术研发及应用，重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目(cstc2017rgzn-zdyfx0022)，已结题。
▲物联控制集成技术在汽车行业智能座舱系统上的研究及应用，重庆市产业类重点主题专项(cstc2017zdcy-zdyfx0091)，已结题。
▲多智能体复杂网络的牵制一致性研究，重庆市教委科学技术研究项目(KJ**)，已结题。
▲多智能体网络分组一致动力学行为分析与研究，重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyjA40047)，已结题。
▲基于在线社交网络的舆情演化及社会化协同过滤推荐算法研究，重庆市科委(cstc2011jjA40045)，已结题。

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■专著
▲多智能体系统一致性协同演化控制理论与技术，科学出版社，2019年11月，ISBN: 978-7-03-062742-1。
▲分布式多智能体网络一致性协调控制理论，科学出版社，2015年10月，ISBN：978-7-03-045753-0。
▲Second-Order Consensus of Continuous-Time Multi-Agent Systems，Academic Press，Elsevier，2021.3，ISBN: 978-0-323-90131-4.

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■近年论文
▲Couple-group consensus of cooperative-competitive heterogeneous multi-agent systems: A fully distributed event-triggered and pinning control methods,IEEE Trans. on Cybernetics, doi: 10.1109/TCYB.2020.**, in press.
▲Couple-group consensus for cooperative-competitive heterogeneous multi-agent systems: hybrid adaptive and pinning methods,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021,51(9):5367-5376.
▲Group consensus for heterogeneous multi-agent systems in the competition networks with input time delays,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2020,50(11):4655-4663.
▲A Distributed Stochastic Proximal-Gradient Algorithm for Composite Optimization, IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2021, 8(3):1383-1393.
▲Primal-Dual Fixed Point Algorithms Based on Adapted Metric for Distributed Optimization,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,in press, 2021.
▲A decentralized Nesterov gradient method for stochastic optimization over unbalanced directed networks,Asian Journal of Control, doi.org/10.1002/asjc.2483, in press, 2021.
▲DOS攻击下一类二阶多智能体系统的安全分组一致性研究，控制与决策，待发表，2021。
▲Optimal Consensus Control for Unknown Second-Order Multi-Agent Systems:Using Model-Free Reinforcement Learning Method, Applied Mathematics and Computation, 2021, 410:126451.

▲Dynamic group consensus for delayed heterogeneous multiagent systems in cooperative-competitive networks via pinning control,Neurocomputing, 2021,443:1-11.
▲Fully distributed event-triggered pinning group consensus control for Heterogeneous multi-agent systems with Cooperative-competitive interaction strength,Neurocomputing,2021,464:273-281.
▲Group consensus for a class of heterogeneous multi-agent networks in the competition systems,Neurocomputing, 2020,416:165-171.

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■近年指导研究生获奖情况
▲唐 义（2015级） 国家奖学金，重庆市优秀毕业研究生，校级优秀研究生，校级优秀毕业研究生，“星耀计科”先进个人；
▲蒋依流（2016级）国家奖学金，一等学业奖学金，校级优秀硕士论文，主持重庆市研究生科研创新项目；
▲张 越（2016级） 国家奖学金；
▲高 婷（2017级）一等学业奖学金，筑梦兴业励志企业奖学金，校级优秀硕士论文，主持重庆市研究生科研创新项目；

▲高炎秋（2017级） CAC2019优秀论文三等奖；
▲李 骏（2018级）主持重庆市研究生科研创新项目；
▲李慷英（2018级）国家奖学金，中天科技企业奖学金，校级优秀研究生，“星耀计科”先进个人，校级优秀硕士论文；
▲童 硕（2018级）一等学业奖学金；

▲宋全凯（2018级）三等学业奖学金；
▲姜龙淞（2018级）三等学业奖学金；
▲史燕雪（2018级）三等学业奖学金；
▲吴 容（2019级）校级优秀研究生；


联系方式









邮箱 :


教育经历 2016.4--2017.4
澳大利亚皇家墨尔本理工大学

2014.8--2014.9
美国北亚利桑那大学

2011.9--2014.6
重庆大学  工学博士

2004.9--2007.6
重庆邮电大学  工学硕士

1997.9--2001.7
武汉理工大学  工学学士


社会兼职 中国计算机学会高级会员；
中国人工智能学会高级会员；
国家自然科学基金评议专家；


研究方向 智能信息处理。
复杂网络与复杂系统的协同控制理论与应用；
群体智能；