摘要:人工智能与制造业深度融合正引发影响深远的产业变革。流程制造业在国民经济中占有基础性的战略地位，智能制造是提高其竞争力的必然选择，如何实现流程制造业的智能优化制造为自动化提出了新的挑战与机遇。围绕流程制造系统全局优化的实际需求，以实际工业过程为背景，在深入分析全局协同运行优化问题特征与关键科学问题的基础上，将控制与优化、智能行为与智能方法等相结合，引入迁移学习、深度学习等方法研究实现全局优化的数据驱动的复杂工业系统运行优化控制的设计方法，本报告将介绍相关近期研究成果。

个人简介:丁进良，东北大学教授、博士生导师。国家杰出青年科学基金获得者，现任流程工业综合自动化国家重点实验室副主任。长期从事复杂工业过程智能建模与智能优化与控制、生产全流程运行优化、计算智能及其应用研究。先后主持和参与国家自然科学基金重大项目课题、国家重点研发项目课题等科研项目30余项。发表论文200余篇，获IFAC会刊Control Engineering Practice 2011-2013年度最佳论文奖。获得发明专利50余项（美国专利4项）、计算机软件著作权20项。获第十四届中国青年科技奖、国家技术发明二等奖1项（排名第2）和省部级一等奖3项。