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概述了当前能源和运输方面的操作正在经历向具有某些复杂性特征的新操作范式的过渡。复杂性涉及与以下挑战相关的挑战：（i）在不共享被认为是私人信息的信息的情况下协调运营； （ii）对不确定性的鲁棒性； （iii）能够处理连续和离散计划决策的相互作用的能力。本课程为复杂系统的协调和最佳操作提供了一个理论和计算框架，以解决上述复杂性的特征。我们首先从能源部门汲取动机，将当前的几个运营挑战形式化为多代理最佳控制和优化问题。然后，我们介绍并分析了能够处理三个主要复杂性支柱的算法组合，重点是对网络的分布式优化，这也解决了涉及连续和离散决策的情况。最后，我们考虑了不确定性影响基础系统的情况，并显示基于统计学习理论和随机优化的数据驱动算法如何扩展到多代理设置。
2024国际控制研究生院
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