陳飛 項林英

摘? 要：自動化作為與人工智能最緊密相關(guān)的學(xué)科之一，如何對標(biāo)國家戰(zhàn)略和地方發(fā)展需求，培養(yǎng)適應(yīng)人工智能發(fā)展的自動化人才，是自動化學(xué)科在新發(fā)展背景下必須回答的基本問題。文章提出“精細(xì)化”的導(dǎo)師選擇機制、多層次的科研指導(dǎo)模式、基于知識融合與學(xué)科協(xié)同的復(fù)合型人才培養(yǎng)模式等一系列培養(yǎng)措施，有助于加強自動化人才培養(yǎng)與人工智能創(chuàng)新研究的融合，完善“人工智能+自動化”的多主體協(xié)同育人機制，多形式、多層次地培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才，為我國的“人工智能+自動化”人才培養(yǎng)提供一些有益參考。

關(guān)鍵詞：個性化導(dǎo)師制;自動化;人工智能;人才培養(yǎng)

中圖分類號：G649 文獻標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2022）08-0149-04

Abstract： Automation is one of the disciplines most closely related to artificial intelligence. How to target national strategies and local development needs and cultivate automation talents that adapt to the development of artificial intelligence is a fundamental question that the automation discipline must answer in the context of the new development. This article proposes a series of methods such as a refined tutor selection mechanism， a multi-level scientific research guidance model， and a compound talent training model based on knowledge integration and discipline collaboration， which will help strengthen the integration of automation talent training and artificial intelligence innovation research. These approaches will help improve the multi-agent collaborative education mechanism of "artificial intelligence + automation" and cultivate professional talents in the field in multiple forms and levels， which provides useful references for the training of automation + artificial intelligence talents in our country.

Keywords： personalized tutorial system; automation; artificial intelligence; talent training

一、導(dǎo)師制的發(fā)展歷史與存在問題

導(dǎo)師制誕生于14世紀(jì)的英國[1-2]，牛津大學(xué)的W.Wykehams教授首次提出了導(dǎo)師制，彼時導(dǎo)師的主要職責(zé)是指導(dǎo)學(xué)生的學(xué)業(yè)以及監(jiān)督其日常行為規(guī)范。1643年，牛津大學(xué)頒布規(guī)定，要求“所有的學(xué)生必須配備導(dǎo)師”，要求導(dǎo)師必須具備“良好的品質(zhì)與廣博的學(xué)問”，并明確了導(dǎo)師的職責(zé)是“教導(dǎo)學(xué)生遵教規(guī)、守戒律與規(guī)范”。20世紀(jì)初，以哈佛大學(xué)為代表的美國高校也逐步開始推廣本科生導(dǎo)師制[3]。區(qū)別于英國的導(dǎo)師制，美國的導(dǎo)師制是學(xué)分制的補充，主要起輔助作用。20世紀(jì)90年代，學(xué)分制的弊端開始凸顯，導(dǎo)致本科生教育質(zhì)量嚴(yán)重下滑。隨后，美國研究型大學(xué)本科教育委員會發(fā)布了《重建本科生》報告，建議每名學(xué)生均要配備一位導(dǎo)師[4]。

本科生導(dǎo)師制在20世紀(jì)30年代傳入中國，經(jīng)過幾十年的不斷發(fā)展，模式大致可分為全程導(dǎo)師制、年級導(dǎo)師制和科研導(dǎo)師制等。與美國高校類似，中國現(xiàn)代意義上的導(dǎo)師制與學(xué)分制是密不可分的。1918年，蔡元培率先在北京大學(xué)實行了學(xué)分制[5]。20世紀(jì)40年代，在校長竺可禎的支持下，浙江大學(xué)開始實行導(dǎo)師制[6]。改革開放后，中共中央與國務(wù)院頒布了《關(guān)于教育體制改革的決定》[7]，提出“實行學(xué)分制和雙學(xué)位制”。與此同時，部分高校開始試行本科生導(dǎo)師制。20世紀(jì)90年代后期，受到擴招的影響，人才的培養(yǎng)質(zhì)量不斷下降。另一方面，社會對專業(yè)人才的能力、素質(zhì)要求越來越高。在這個背景下，作為學(xué)分制有益補充的導(dǎo)師制的重要作用開始凸顯出來。進入新世紀(jì)，盡管教育部出臺了《關(guān)于全面提高高等教育質(zhì)量的若干意見》[8]，并提出“改革人才培養(yǎng)模式，實行導(dǎo)師制”，但由于受到教師數(shù)量、教學(xué)條件等客觀因素的制約，部分高校并沒有為本科生安排導(dǎo)師，有的高校盡管安排了導(dǎo)師，但流于形式。隨著人工智能技術(shù)的突破以及以此為基礎(chǔ)的新一代信息科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，以學(xué)分制為主的“粗糙型”批量培養(yǎng)模式已無法適應(yīng)當(dāng)前社會對人才培養(yǎng)質(zhì)量的要求。

（一）粗糙化帶來的形式化、功利化

本科生導(dǎo)師制度核心主體是導(dǎo)師和學(xué)生。目前普通高校的生師比較高，導(dǎo)師數(shù)量嚴(yán)重不足，導(dǎo)致“僧多粥少”，學(xué)生與老師之間無法進行充分的接觸與交流[9]。譬如，東北大學(xué)秦皇島分?，F(xiàn)有學(xué)生11 000余人，而專任教師僅600余人，師生比為18.33∶1。此外，在現(xiàn)有的考核體系下，教師的教學(xué)與科研任務(wù)較重。雙一流高校自動化學(xué)科的普通教師每年至少需要完成1門本科生課程以及1門研究生課程的教學(xué)量，并完成2～3篇研究論文、申請1～2項課題，難以保證有足夠的時間細(xì)心指導(dǎo)學(xué)生。另一方面，隨著大學(xué)的擴招，生源質(zhì)量（特別是研究生質(zhì)量）急劇下滑，相當(dāng)比例的學(xué)生從事科研活動的動機模糊，缺乏基本的科研素質(zhì)，部分學(xué)生存在較重的功利心。F68B8262-EF2D-49DC-A2AD-54C162E2A117

（二）批判精神的缺失

在學(xué)生培養(yǎng)層面，本科生導(dǎo)師制度可細(xì)分為兩個相互關(guān)聯(lián)的目標(biāo)：一是求真、求實、求美的科學(xué)精神;二是自主學(xué)習(xí)、解決問題的能力。二者之間存在著內(nèi)在的邏輯關(guān)聯(lián)，但其立足點是要求學(xué)生具備科學(xué)的批判精神[10]。應(yīng)該看到，目前高校學(xué)生普遍缺乏批判精神，不懂得如何帶著批判的精神閱讀科學(xué)文獻，對科研論文的內(nèi)容不加思考、全盤吸收，導(dǎo)致論文閱讀質(zhì)量不高，甚至不知道怎么讀。學(xué)生在學(xué)術(shù)研討會上經(jīng)常一頭霧水，不懂得提問，導(dǎo)致科研遲遲打不開局面。部分學(xué)生對科研的困難認(rèn)識不足，以為存在像“解題”一樣的固定套路可以順利讀論文、做科研。

二、自動化學(xué)科的發(fā)展以及實施個性化導(dǎo)師制的必要性與緊迫性

（一）個性化導(dǎo)師制是人工智能背景下自動化學(xué)科的客觀需求

人工智能是當(dāng)今世界變革、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的推動力，亦是未來信息技術(shù)的制高點。我國已將發(fā)展新一代人工智能技術(shù)納入國家規(guī)劃，工業(yè)界也在不斷加大引入力度，融合和發(fā)展相應(yīng)的人工智能技術(shù)。自動化作為與人工智能最緊密相關(guān)的學(xué)科之一，如何對標(biāo)國家戰(zhàn)略和地方發(fā)展需求，培養(yǎng)適應(yīng)人工智能發(fā)展的自動化人才，是自動化學(xué)科在新發(fā)展背景下必須回答的基本問題。人工智能知識體系的更新迭代速度太快，導(dǎo)致以課程教育為主的“學(xué)分制”培養(yǎng)方式無法迅速適應(yīng)。譬如，若想對本科生的專業(yè)課程進行修改，需要對培養(yǎng)方案進行修改與調(diào)整，而整個流程可能需要2～3年時間。本科生導(dǎo)師是自動化專業(yè)大學(xué)教育的重要組成部分，導(dǎo)師的學(xué)術(shù)視野有助于幫助學(xué)生們更早地了解人工智能的國際前沿，樹立立德報國的遠(yuǎn)大志向，從而形成正確的價值觀、人生觀與世界觀。建立個性化導(dǎo)師制度，為自動化專業(yè)人才量身定制適合的導(dǎo)師，提高本科生導(dǎo)師在立德樹人過程中的準(zhǔn)確性、目的性，有助于營造全員、全過程、全方位的育人體系，為培養(yǎng)適應(yīng)人工智能發(fā)展的、精細(xì)化的自動化專業(yè)人才打下堅實基礎(chǔ)。

（二）個性化導(dǎo)師制是培養(yǎng)精細(xì)化、遞進式自動化人才的必由之路

實施個性化導(dǎo)師制是深化自動化學(xué)科教育教學(xué)改革，創(chuàng)新學(xué)科人才培養(yǎng)模式的重要途徑。自動化專業(yè)旨在培養(yǎng)具有正確價值觀、良好的科學(xué)素養(yǎng)、夯實的理論基礎(chǔ)、扎實的專業(yè)技能、國際化的發(fā)展視野，并且能綜合運用控制、優(yōu)化、估計理論和技術(shù)解決跨領(lǐng)域問題的精細(xì)化、遞進式人才。針對自動化學(xué)科建立個性化導(dǎo)師制，可響應(yīng)國家的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，提升自動化學(xué)科教師教書育人的歷史使命，是培養(yǎng)能夠適應(yīng)國際發(fā)展形勢的自動化人才的必由之路。

三、基于個性化導(dǎo)師制的“人工智能+自動化”人才培養(yǎng)模式的建議與舉措

（一）“精細(xì)化”的導(dǎo)師選擇機制

目前本科生導(dǎo)師通常采取雙向選擇制度，由導(dǎo)師制定相應(yīng)的課題，學(xué)生根據(jù)興趣自主申報，經(jīng)導(dǎo)師同意后學(xué)生進入課題組，基本流程與畢業(yè)設(shè)計類似。但學(xué)生對自身的發(fā)展方向不甚清楚，進入課題組的動機并不純粹，往往就是抱著試一試、鍍鍍金的態(tài)度，從而幫助其實現(xiàn)保研或者出國的目的。另一方面，導(dǎo)師對學(xué)生的綜合能力、投入時間缺乏了解，導(dǎo)致雙向選擇效果不甚理想。部分導(dǎo)師在本科生上投入了不少時間與精力，但最終效果不理想，從而對指導(dǎo)本科生失去了興趣。為此有必要建立以學(xué)生發(fā)展方向為主導(dǎo)的更為“精細(xì)化”的本科生導(dǎo)師選擇機制，更加精準(zhǔn)地為每一位導(dǎo)師與學(xué)生找到自己的“意中人”。

普通高校本科生的主要畢業(yè)選擇是工作、國內(nèi)讀研以及出國深造。針對畢業(yè)后直接工作的學(xué)生，可從校企合作單位中為其選擇導(dǎo)師，導(dǎo)師需要具備五年及以上工作經(jīng)歷，同時具有較高的專業(yè)水平，并且能夠為學(xué)生提供合適的實踐或?qū)嵙?xí)機會。此類學(xué)生的培養(yǎng)目標(biāo)是成為未來企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者或技術(shù)革新者。針對國內(nèi)讀研的學(xué)生，在相關(guān)專業(yè)挑選具備較高學(xué)術(shù)水平的導(dǎo)師對其進行指導(dǎo)。這部分學(xué)生的培養(yǎng)重點是學(xué)術(shù)能力，為學(xué)生定制學(xué)期目標(biāo)，并定期對學(xué)生的科研進度進行考察、度量。對于打算出國的學(xué)生，可嘗試配備雙導(dǎo)師（國內(nèi)+國（境）外），利用本科生國際交流項目或者國內(nèi)導(dǎo)師的資源為其尋找國（境）外高校導(dǎo)師，支持學(xué)生走出去，參與國際交流與合作，拓寬國際視野。例如，筆者所指導(dǎo)的部分本科生，已經(jīng)在新加坡國立大學(xué)（NUS）、沙特阿卜杜拉國王科技大學(xué)（KAUST）參與了項目合作，部分學(xué)生以第一作者身份發(fā)表了SCI收錄的期刊論文。

（二）個性化、多層次的科研指導(dǎo)模式

由于生師比過高等因素的制約，有必要建立以導(dǎo)師為主、博士生以及高年級研究生為輔的個性化、多層次的科研指導(dǎo)模式。針對自動化學(xué)科的特點，根據(jù)每個本科生的學(xué)業(yè)興趣為其配備導(dǎo)師，發(fā)揮導(dǎo)師在指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)、研究和立德樹人方面的作用。鼓勵和支持博士、碩士研究生參與對本科生的個性化指導(dǎo)工作，例如本科生的大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項目、畢業(yè)設(shè)計等。讓研究生參與科研指導(dǎo)工作，并不意味著導(dǎo)師可以對本科生完全放手，導(dǎo)師仍需定期召開組會，對本科生的科研工作進度進行定期指導(dǎo)，指出其可能存在的問題，并為其未來的工作指明方向。根據(jù)本科生的個人興趣（偏工程或偏理論），通過制定工程課題、理論課題等個性化培養(yǎng)方式幫助本科生積累科研經(jīng)驗，培養(yǎng)科研興趣。本科生長期在良好的學(xué)術(shù)氛圍中耳濡目染，可以激發(fā)本科生參與科學(xué)研究、鍛煉創(chuàng)新能力的主動性，打破教師與學(xué)生之間的壁壘，克服生師比過高等缺陷。

具體而言，針對低年級的學(xué)生，結(jié)合自動化與人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科研熱點以及導(dǎo)師的科研項目，引導(dǎo)學(xué)生在專業(yè)教育范疇內(nèi)圍繞自動化學(xué)科的相關(guān)學(xué)術(shù)問題展開自主學(xué)習(xí)與實踐。構(gòu)建多層次的科研指導(dǎo)模式，指導(dǎo)團隊以導(dǎo)師為主，博士研究生或高年級研究生為輔，導(dǎo)師負(fù)責(zé)具體課題的制定、人員安排以及指導(dǎo)工作進度，并對最終科研成果的正確性與先進性把關(guān)。為了防止導(dǎo)師與本科生之間脫節(jié)，本科生需定期向?qū)焻R報工作，并根據(jù)導(dǎo)師的指導(dǎo)意見對項目的方向以及進度進行適當(dāng)調(diào)整。筆者所在的研究團隊近三年吸納了6位本科生參與科研，其中部分學(xué)生希望出國深造，團隊為其安排了以理論研究為主的課題，最終學(xué)生均順利發(fā)表了第一作者的SCI論文并得到了與國外高校合作的機會，為出國深造打下了很好的基礎(chǔ)。另一部分學(xué)生對工程研究感興趣，因此團隊為其制定了偏工程應(yīng)用的課題，例如搭建機器人硬件平臺及配套的軟件系統(tǒng)，并配備了有經(jīng)驗的博士研究生對其進行輔助指導(dǎo)。F68B8262-EF2D-49DC-A2AD-54C162E2A117

（三）基于知識融合與學(xué)科協(xié)同的多元人才培養(yǎng)

基于本科生導(dǎo)師制，強化“人工智能+自動化”領(lǐng)域交叉人才培養(yǎng)，推進“新工科”建設(shè)，形成“人工智能+自動化”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式。通過建立相關(guān)方向的導(dǎo)師群，針對自動化專業(yè)優(yōu)秀本科生量身定制、開發(fā)一批可推動自動化學(xué)科與人工智能交叉方向研究的課題，并在自動化學(xué)科的課程中增加與人工智能的相關(guān)內(nèi)容，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的復(fù)合型專業(yè)人才。加強自動化人才培養(yǎng)與人工智能創(chuàng)新研究基地的融合，完善“人工智能+自動化”的多主體協(xié)同育人機制，多形式、多層次地培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才。導(dǎo)師群可依托人工智能研究院等交叉研究中心，加大“人工智能+自動化”人才的培養(yǎng)力度，不斷優(yōu)化完善自動化專業(yè)學(xué)科建設(shè)，構(gòu)建知識融合與學(xué)科協(xié)同的多元化本科生導(dǎo)師育人體系。

可建立控制、估計、優(yōu)化、博弈和強化學(xué)習(xí)等自動化方向的導(dǎo)師群，選拔優(yōu)秀學(xué)生參與自動化與人工智能相關(guān)學(xué)科導(dǎo)師的科研項目或申報大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目，學(xué)生通過與不同導(dǎo)師的交流，可激發(fā)其熱愛自動化學(xué)科、立志從事人工智能相關(guān)學(xué)科研究的興趣，培養(yǎng)學(xué)生獨立進行科學(xué)研究亟需的批判精神以及融合多學(xué)科知識分析、解決問題的能力及嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲袘B(tài)度，從而為自動化類拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)打下堅實基礎(chǔ)。實施導(dǎo)師指導(dǎo)下的個性化人才培養(yǎng)計劃，為優(yōu)秀的自動化學(xué)科新生開“綠燈”，針對學(xué)生個人研究興趣、培養(yǎng)目標(biāo)和學(xué)習(xí)成績量身定制適合的跨學(xué)科選修課題，以創(chuàng)新學(xué)分替代部分選修課學(xué)分。在科研創(chuàng)新方面，導(dǎo)師群從文獻閱讀、課題研究到結(jié)題答辯、發(fā)表論文，對學(xué)生進行全程個性化指導(dǎo)。

四、基于個性化導(dǎo)師制的“人工智能+自動化”人才培養(yǎng)模式的特色

本文通過剖析自動化學(xué)科當(dāng)前導(dǎo)師制培養(yǎng)體系的存在問題，梳理自動化與人工智能相關(guān)學(xué)科之間互相協(xié)同、互相促進的辯證統(tǒng)一關(guān)系[6]，提出了基于個性化導(dǎo)師制的“人工智能+自動化”人才培養(yǎng)模式，其特色體現(xiàn)在：

（1）協(xié)調(diào)過高的生師比引起的矛盾，破除大眾化、粗糙化的本科生導(dǎo)師制度下的諸多弊端，充分調(diào)動師生兩方面的積極性，培養(yǎng)“人工智能+自動化”的多元創(chuàng)新人才。

（2）培養(yǎng)學(xué)生具備科學(xué)的批判精神，具備基本的信息檢索能力，能夠在龐大的知識庫中辨別正確的、對自己有意義的那部分內(nèi)容，培養(yǎng)德才兼?zhèn)?、全面發(fā)展的自動化專業(yè)多元人才。

（3）多層次、多元化下的精細(xì)化，對學(xué)生的個性化培養(yǎng)覆蓋自動化專業(yè)學(xué)生大學(xué)學(xué)習(xí)的全過程，從入學(xué)初的自動化專業(yè)導(dǎo)論到科研項目選題，再到畢業(yè)論文（設(shè)計）的撰寫等重要環(huán)節(jié)，均有導(dǎo)師（群）進行指導(dǎo)，確保學(xué)生大學(xué)四年在學(xué)業(yè)成績、學(xué)科交叉能力、溝通能力、國際視野以及創(chuàng)新精神等方面都取得顯著進步。

五、東北大學(xué)基于個性化導(dǎo)師制的“人工智能+自動化”人才培養(yǎng)模式

自動化專業(yè)是東北大學(xué)的傳統(tǒng)優(yōu)勢學(xué)科，并且在人工智能相關(guān)研究方向（例如工業(yè)人工智能）具有長期積累。2019年東北大學(xué)工業(yè)人工智能研究院成立，隨后學(xué)校積極推進“人工智能+自動化”相關(guān)學(xué)科的布局、建設(shè)，探索“人工智能+自動化”的多元人才培養(yǎng)模式。東北大學(xué)建立了全新的保障體制，匯聚了校內(nèi)外的高層次科技資源和國際智力，并積極實施多學(xué)院多學(xué)科的國際化大跨度交叉融合，為“人工智能+自動化”個性化導(dǎo)師制的實施提供了人才與硬件保障。學(xué)校開展了暑期世界名校法國圖爾與奧爾良工程師學(xué)院（法國頂尖大學(xué)國家綜合理工學(xué)校聯(lián)盟成員）工程師項目，自動化學(xué)科與美國華盛頓大學(xué)、美國南加州大學(xué)和英國曼切斯特大學(xué)等國外著名高校開展了各類聯(lián)合培養(yǎng)項目，為本科生提供了大量珍貴的學(xué)習(xí)、訪問機會。

東北大學(xué)在全校范圍開展了個性化導(dǎo)師制，從而彌補教學(xué)環(huán)節(jié)的不足。優(yōu)秀的導(dǎo)師能夠引導(dǎo)本科生進行蘇格拉底式的具有批判精神的學(xué)習(xí)，從而激發(fā)學(xué)生主動學(xué)習(xí)、創(chuàng)新的精神。部分學(xué)院開展了“全程導(dǎo)師制”，旨在促進學(xué)生綜合能力的提升，引導(dǎo)學(xué)生更好地閱讀科研文獻，并在本科生與導(dǎo)師之間搭建了穩(wěn)定溝通的平臺。針對學(xué)生的個性化差異，自動化相關(guān)導(dǎo)師幫助學(xué)生制定了課程學(xué)習(xí)計劃，并指導(dǎo)學(xué)生選擇專業(yè)發(fā)展方向，有意識地引導(dǎo)以及培育學(xué)生對自動化學(xué)科、對人工智能的研究興趣。學(xué)校還將本科生導(dǎo)師工作納入教師考核范疇，作為年度考核、聘期考核、職稱評定的重要依據(jù)。

與此同時，東北大學(xué)不僅增設(shè)了“智能科學(xué)與技術(shù)”一級學(xué)科，還自主設(shè)置了“機器人科學(xué)與工程”“人工智能臨床醫(yī)學(xué)”等二級學(xué)科。自動化學(xué)科將控制、估計、優(yōu)化和博弈等自動化傳統(tǒng)研究方向與人工智能前沿領(lǐng)域（例如強化學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等）深度融合，并且結(jié)合東北大學(xué)冶金等傳統(tǒng)優(yōu)勢學(xué)科，為本科生的發(fā)展、就業(yè)拓寬了道路并指明了新的方向。

六、結(jié)束語

人工智能是當(dāng)今世界變革、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力，亦是國家的重要戰(zhàn)略規(guī)劃。自動化作為與人工智能結(jié)合最緊密的學(xué)科之一，如何構(gòu)建基于個人性導(dǎo)師制的“人工智能+自動化”復(fù)合型人才是自動化學(xué)科亟需解決的問題。本文提出“精細(xì)化”的導(dǎo)師選擇機制、多層次的科研指導(dǎo)模式和基于知識融合與學(xué)科協(xié)同的復(fù)合型人才培養(yǎng)模式等一系列培養(yǎng)措施，有助于加強自動化人才培養(yǎng)與人工智能創(chuàng)新研究的融合，完善“人工智能+自動化”的多主體協(xié)同育人機制，多形式、多層次地培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才，可為我國的“人工智能+自動化”人才培養(yǎng)提供一些有益參考。

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基金項目：河北省高等教育教學(xué)改革研究與實踐項目“實施教學(xué)研相結(jié)合，培養(yǎng)高素質(zhì)創(chuàng)新人才”（2018GJJG429）;東北大學(xué)秦皇島分校教學(xué)研究與改革重點項目“多元.精細(xì).遞進：基于個性化導(dǎo)師制的‘人工智能+自動化人才培養(yǎng)模式的建構(gòu)與實踐”（2021JG-A01）

作者簡介：陳飛（1982-），男，漢族，福建福州人，博士，教授，研究方向為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和多智能體系統(tǒng)控制、估計與優(yōu)化。

通信作者：項林英（1980-），女，漢族，浙江建德人，博士，副教授，研究方向為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)控制與優(yōu)化。F68B8262-EF2D-49DC-A2AD-54C162E2A117