本网讯 近日，我校计算机科学与技术学院吴谋博士与天津大学熊乃学教授(IEEE Senior Member)合作，在多智能体网络系统的分布式估计与优化研究中取得新进展，相关论文《RNN-K: A Reinforced Newton Method for Consensus-Based Distributed Optimization and Control Over Multiagent Systems》被IEEE Transactions on Cybernetics在线发表，论文针对多智能体网络的分布式参数估计问题，利用二阶Newton方法提出了具有增强能力的一般性解决方案，该方法的先进性和原创性获得了专家的一致认可，其实验结果性能上的优势，可广泛应用于传感器网络、电力系统、智慧机器人和智能制造等多个领域。论文第一作者为吴谋博士，通讯作者为熊乃学教授。

《IEEE Transactions on Cybernetics》连续多年为SCI一区Top期刊，2020影响因子达到11.097，在控制和系统工程领域全部242种SCI国际期刊中排名第1，为国际人工智能领域公认权威期刊。该期刊每年出版12期，全球范围内共收录300篇文章左右。

此前，吴谋博士已连续发表高水平SCI一区期刊论文和ESI高被引论文，包括发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics（第一作者、湖北科技学院第一单位，影响因子9.112，中科院一区Top期刊，在控制和系统工程领域排名第6）的文章《Adaptive Range-based Target Localization Using Diffusion Gauss-Newton Method in Industrial Environments》；IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems（通讯作者，影响因子9.309，中科院一区Top期刊，在控制和系统工程领域排名第2）的文章《The Effective Cooperative Diffusion Strategies with Adaptation Ability by Learning Across Adaptive Network-Wide Systems》。这些研究成果的取得将极大地推进计算机学院在人工智能学科的前沿研究工作。