2025年随机系统与控制技术委员会的部分活动 [Technical Activities]

《IEEE Control Systems》：Some Activities of the Technical Committee on Stochastic Systems and Control in 2025 [Technical Activities]

　　

摘要
本文为学术社群提供信息，包括新闻、评论或技术笔记，旨在引起从业人员和研究人员的兴趣。在2025年4月7日于加拿大蒙特利尔举行的第19届IEEE国际系统大会（SysCon 2025）期间，Tyrone Duncan、Bozenna Pasik-Duncan和Hamidou Tembine组织了题为“掌握不确定性：随机系统与Rosenblatt噪声”的专题会。随机系统研究本质上是跨学科的，连接数学、工程、计算机科学、经济学及生物医学科学。这些系统对于理解脑疾病、建模波动金融市场以及设计稳健自主车辆和智能网络至关重要。然而，核心挑战在于如何管理交互环境中的随机性。标准模型常常不足以描述复杂扰动。专题会重点介绍了Rosenblatt噪声——一种非高斯（Non-Gaussian）、非泊松（Non-Poissonian）、非马尔可夫（Non-Markovian）的特定随机扰动，并讨论了“先近似后优化”与“先优化后近似”策略在保持矩结构及系统复杂时间动力学方面的差异。研究人员引导与会者通过三个核心领域讨论关键议题：1）受非标准噪声过程影响的系统基础，2）随机最优控制（Stochastic Optimal Control, SOC）与均值场型博弈（Mean-Field-Type Game, MFTG）概述，3）理论在实际数据中的应用技术。专题会强调应用，包括智能能源系统、区块链经济建模以及在深度不确定性下改进控制策略的决策方法。此次活动旨在为新一代研究人员提供先进随机建模工具基础、跨学科研究能力，并展示能源与金融领域应用。

论文解读
随着智能系统和网络化技术的发展，现代工程与经济环境中存在大量随机扰动及不确定性，这对控制理论和系统设计提出了严峻挑战。当前随机系统建模常采用高斯噪声或马尔可夫假设，但实际环境中扰动通常表现为非高斯、非泊松及非马尔可夫特性，例如Rosenblatt噪声（Rosenblatt Noise）。标准模型在处理长期依赖和复杂时间动力学时表现不足，导致性能损失和控制策略偏差。因此，开展针对复杂随机扰动的系统建模与优化研究具有重要理论与应用价值。研究人员针对上述问题组织了专题会，介绍了先进的随机系统建模方法及其在能源、金融和网络决策等领域的应用。

研究团队在2025年IEEE国际系统大会（SysCon 2025）以及IEEE 11th CoDIT 2025会议中开展多场专题讲座和教程，覆盖非标准噪声过程基础、随机最优控制（SOC）与均值场型博弈（MFTG）理论，以及在实际数据中应用这些理论的技术方法。重点讨论了智能能源系统的不确定性管理、区块链经济的代币流动建模、深度不确定性下的决策优化等问题。研究人员通过实际案例和交互式练习，将理论与工程问题紧密结合，为学术与实践提供指导。团队还开展了面向学生的AI与伦理课程，强调AI在随机自适应控制（Stochastic Adaptive Control, SAC）中的辅助作用，培养批判性思维与专业责任感。该系列活动不仅推动了跨学科研究，也为后续CoDIT 2026及IFAC大会奠定基础。

在技术方法方面，研究人员主要采用以下工具：非高斯噪声建模、随机最优控制（SOC）、均值场型博弈（MFTG）、长程依赖系统分析（Long-Range Dependence, LRD）、随机逼近方法（Stochastic Approximation, SA）以及混合深度学习方法（Hybrid Deep Learning）进行网络风险缓解。部分样本数据来自多所高校和国际科研机构，包括堪萨斯大学（University of Kansas）、华沙理工大学（Warsaw University of Technology）及麦格理大学（Macquarie University）。

研究结果显示，Rosenblatt噪声的精确建模对于捕捉复杂随机系统的长期依赖至关重要。专题会揭示了“先近似后优化”策略在保持矩结构方面的不足，并提出“先优化后近似”策略能够有效尊重系统的复杂时间动力学，从而提升控制性能。在应用方面，智能能源系统中采用高级随机控制方法显著提升了可再生能源电网的鲁棒性；区块链经济模型通过非高斯噪声分析改进了代币流动性预测；深度不确定性下的决策策略优化提高了自主系统的稳健性。此外，AI辅助教学实践表明，通过交互式实验和数据分析，学生能够将随机自适应控制理论与实际工程问题结合，同时培养伦理与责任意识。

在讨论部分，研究人员指出，非高斯、非泊松、非马尔可夫噪声是未来随机控制与系统设计的核心挑战，传统高斯假设不足以应对复杂环境。将均值场型博弈与先进随机控制技术相结合，为大规模网络系统、金融工程、能源管理和生物系统提供了一套可行的优化方法。研究结论强调，精确建模复杂随机扰动和采用优化优先策略能够有效提升系统鲁棒性，并促进跨学科科研合作。论文发表在《IEEE Control Systems》，具有重要理论价值和广泛应用前景，推动随机系统理论在控制、经济与智能网络等领域的发展。