近期，黄捷教授指导研究生在“复杂系统强化学习与最优控制”领域的研究论文《Optimized Formation Control for a Class of Second-order Multi-agent Systems based on Single Critic Reinforcement Learning Method》入围国际会议2021 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control（IEEE ICNSC 2021）最佳论文奖Finalist。

该论文针对二阶非线性多智能体系统的编队移动保持提出了一种基于单评论家强化学习结构的最优编队控制方法，通过对多智能体系统的控制策略和值函数进行设计将传统演员-评论家算法中的演员网络移除，能够在保证最优编队性能的同时有效解决传统演员-评论家强化学习方法中存在由于演员和评论家双网络迭代而产生的近似误差大、计算时间长的弊端，为解决多智能体编队问题提供了新的思路与方法。

据悉，2021 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control由 IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society主办。本届会议以“Industry 4.0 and AI”为主题，旨在更好地促进人工智能与自动化领域结合，促进自动化领域的科技创新，推动信息物理系统（Cyber-physical Systems，CPS）发展，加快工业自动化实现。会议包括三场大会报告以及四个分会场共24组分组报告。