叶茂娇，南京理工大学自动化系教授。2012年本科毕业于电子科技大学，2016年博士毕业于新加坡南洋理工大学，2016年-2017年于新加坡南洋理工大学从事博士后研究工作。主要研究方向为非合作博弈、分布式优化、极值搜索控制等。获2017年中国控制会议关肇直奖（第一作者）、2017年亚洲控制期刊杰出审稿人、2018年江苏省双创博士。担任ICCA,ICARCV,NCTA等国际会议程序/国际委员会委员。

极值搜索控制是一类不依赖于具体模型信息的实时在线优化方法和自适应控制方法，它通过测量系统目标函数的输出值来设计控制输入，解决实际应用中系统模型未知、系统参数未知或输入输出关系未知的非线性控制问题或系统目标函数的优化问题。随着极值搜索控制技术和多智能体控制技术的发展，分布式极值搜索算法的设计与分析成为了一个研究热点。本报告将介绍基于正弦扰动信号的极值搜索控制算法的基本原理，并探讨如何设计分布式极值搜索算法求解分布式优化问题与非合作博弈问题，实现不依赖于具体模型信息的分布式优化与博弈问题求解。