群体智能，人工智能，决策智能，强化学习, 决策大模型，无人机，飞行控制，游戏AI，足球AI

本课题组致力于从多学科融合、知识与数据驱动融合、虚实融合视角开展群体智能、多智能体强化学习、飞行器自主控制、博弈论、组合优化等相关基础理论和应用实践研究，并将其应用于无人集群与反无人场景中，形成无人群智大脑，让未来无人机/车/船、机器人等无人系统能像USB外设一样即插即用、智能协同。除在理论方法上持续突破外，还拥有全自主可控的无人机、无人车、机器人等硬件平台，可实现从算法创新到虚实融合验证的整套研究与应用验证。课题组参与2020全国多智能体对抗博弈挑战赛，从200多支队伍中脱颖而出，获异构组第1名、同构组第2名；参加2021全国空中智能博弈大赛，获得第1名;参加2023全国集群智能技术挑战赛，获得第1名。当前，主要开展智能无人集群系统组合优化、群体博弈、大模型与群体决策等方向理论与实践相结合的研究，部分已实现产品和应用解决方案；同时围绕足球博弈对抗方向，开展虚实结合的足球对抗研究。本课题组每年接收相关博士、硕士研究生，同时常年招聘感知智能、决策智能、群体博弈对抗、大模型、智能控制、飞控系统、软件开发等岗位实习生、访学生或联培生，有意者可邮件联系。

2026年3月更新：本课题组常年招聘群体决策智能、多智能体强化学习、大模型、Agentic AI、运筹优化、机器视觉、数据分析与挖掘、飞行控制及软硬件开发相关岗位正式员工、实习生、访问学者等，特别是面向无人系统（无人机、无人车、机器人等）的虚实融合Agentic AI训练和推理方向，有意者可邮件联系。

2026年7月更新：本年度推免生招生方向：多智能体强化学习、多大模型智能体协同与演化、群体智能涌现、面向无人具身智能的Sim2Real、群智大脑OS、无人机视觉感知与多模态融合感知

更多关于我研究方向的介绍，可查看如下资料：

GitHub：https://github.com/CASIA-Collect-AI

（包括课题组介绍、近年来代表性论文和代表性开源项目），部分开源项目包括：

面向多智能体训练的Unreal-MAP引擎（内嵌多种复杂多智能体任务和常用MARL对比算法，跨平台、一站式部署）：https://github.com/CASIA-Collect-AI/MARL-Environment-UnrealMAP （AAAI 2026 oral）

多大模型智能体协同框架Agent-Matrix（利用多个低等智能体通过逐级嵌套形成超级智能体）：https://github.com/CASIA-Collect-AI/agent-matrix

基于大模型的真实足球战术推理引擎（基于欧洲顶级联赛真实足球数据，构建基于大模型的短期和长序列战术决策、反事实推演）：https://github.com/CASIA-Collect-AI/LLM-Football-TacEleven

学术GPT（学生创业项目, GitHub超6.6k stars）：GPT Academic - 学术GPT | 科研助手 | AI科研工具

【CAA云讲座】中科院自动化所蒲志强教授：知识与数据协同驱动的群智决策研究与实践_哔哩哔哩_bilibili

AAAI 2022: Concentration Network for Reinforcement Learning of Large-Scale Multi-Agent Systems 大规模多智能体博弈对抗（Accepted by AAAI 2022)_哔哩哔哩_bilibili

更多精彩内容(2022年更新）：collect-ai群智大脑的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

足球博弈对抗研究：【学术前沿】中科院自动化所蒲志强团队：“基于博弈对抗的足球推演系统”项目取得系列创新进展 (qq.com)

081101-控制理论与控制工程

群体智能，非线性控制，无人机，飞行控制，人工智能，强化学习，游戏AI，足球AI
博弈决策智能，群体智能，无人机，飞行控制，人工智能，强化学习，游戏AI

2009-09--2014-06   中国科学院大学   工学博士学位
2005-09--2009-06   武汉大学自动化系   工学学士学位

研究生

工学博士

   

2025-03~现在, 中国科学院自动化研究所, 复杂系统认知与决策国家级重点实验室副主任
2022-07~现在, 中国科学院自动化研究所, 研究员
2018-11~现在, 江苏中科智能制造研究院, 副院长
2018-04~2019-08,科技部高新司, 借调干部
2016-11~2022-06,中国科学院自动化研究所, 副研究员
2014-07~2016-10,中国科学院自动化研究所, 助理研究员

2024-12-01-今,《控制与决策》期刊编委,
2024-10-01-今,《Intelligent Sports and Health》期刊编委,
2023-11-01-2028-12-31,中国自动化学会无人飞行器自主控制专业委员会委员, 委员
2023-10-01-2027-08-31,中国指挥与控制学会自抗扰控制专业委员会委员, 委员
2022-11-01-2027-12-31,中国航空学会人工智能技术分会, 委员
2021-06-29-2026-06-28,中国自动化学会普及工作委员会委员, 委员
2020-11-30-2025-12-30,中国仿真学会智能物联系统建模与仿真专委会委员, 委员
2019-12-12-2024-12-31,中国指挥与控制学会集群智能与协同控制专业委员会委员, 委员
2019-12-05-2024-12-31,中国航空学会制导、导航与控制分会委员, 委员
2018-01-01-今,中国科学院大学人工智能学院岗位教师, 首席授课教师

智能控制
机器人智能控制

   

（1） 河北省科学技术进步奖, 二等奖, 省级, 2026
（2） 中国航空学会青年科学家奖, , 部委级, 2025
（3） 2023全国集群智能技术挑战赛第1名, 特等奖, 国家级, 2023
（4） 2023年度吴文俊人工智能自然科学奖, 二等奖, 国家级, 2023
（5） 北京市科技新星, 省级, 2022
（6） 2021全国空中智能博弈大赛第1名, 一等奖, 国家级, 2021
（7） 2021 IROS Best Paper Award on Cognitive Robotics-Finalist, , 国家级, 2021
（8） 2021 CCSICC优秀论文奖, , 国家级, 2021
（9） 2020第二届全国多智能体对抗博弈挑战赛异构组第一名, 一等奖, 国家级, 2020
（10） 2020第二届全国多智能体对抗博弈挑战赛同构组第二名, 二等奖, 国家级, 2020
（11） 中国指挥与控制学会“青年才俊奖”, 一等奖, 国家级, 2020
（12） WCICA Best Paper Award, , 国家级, 2012

（ 1 ） 一种针对球场运动球员的动态策略优化方法及装置, 发明专利, 2021, 第 1 作者, 专利号: ZL202111585625.5

（ 2 ） 多智能体行为决策方法、装置、电子设备和存储介质, 发明专利, 2021, 第 4 作者, 专利号: CN113128657A

（ 3 ） 飞行器建模与模型特性分析系统, 发明专利, 2021, 第 4 作者, 专利号: CN112711815A

（ 4 ） 基于强化学习的飞行器姿态控制方法、系统、装置, 专利授权, 2021, 第 2 作者, 专利号: CN112198890B

（ 5 ） 基于知识与数据驱动的无人车分层决策方法、系统、装置, 专利授权, 2021, 第 2 作者, 专利号: CN111874007B

（ 6 ） 基于知识嵌入的区域覆盖和连通保持的集群控制方法, 专利授权, 2021, 第 3 作者, 专利号: CN112203291B

（ 7 ） 基于多无人机协同博弈对抗的控制系统, 专利授权, 2021, 第 2 作者, 专利号: CN111221352B

（ 8 ） 多智能体时空特征提取方法及系统、行为决策方法及系统, 专利授权, 2020, 第 1 作者, 专利号: CN111814915B

（ 9 ） 分布式多智能体时空特征提取方法、行为决策方法, 专利授权, 2020, 第 1 作者, 专利号: CN111738372B

（ 10 ） 基于混合式架构的群体智能协同方法和系统, 发明专利, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN111830995A

（ 11 ） 一种群体体温检测系统与方法, 发明专利, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN111772595A

（ 12 ） 一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法, 发明专利, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN111780777A

（ 13 ） 一种基于多无人机的大气环境监测方法与系统, 发明专利, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN111765924A

（ 14 ） 基于队形库的多无人机队形编队方法, 专利授权, 2020, 第 1 作者, 专利号: CN107065922B

（ 15 ） 基于多旋翼无人机编队的字符显示方法及系统, 专利授权, 2019, 第 1 作者, 专利号: CN106843271B

（ 16 ） 考虑地效的多旋翼自主起降控制方法及装置, 专利授权, 2019, 第 1 作者, 专利号: CN106708067B

（ 17 ） 多旋翼无人机, 实用新型, 2018, 第 3 作者, 专利号: CN207374661U

（ 18 ） 可移动式多旋翼无人机自主基站系统, 发明专利, 2018, 第 1 作者, 专利号: CN105763230B

（ 19 ） 多无人机自主协同决策快速集成系统, 发明专利, 2018, 第 1 作者, 专利号: CN105700553B

（ 20 ） 多旋翼无人机及其控制方法, 发明专利, 2018, 第 3 作者, 专利号: CN107856850A

（ 21 ） 智能电动花洒, 实用新型, 2017, 第 2 作者, 专利号: CN206253248U

（ 22 ） 基于多无人机的多维空中演示系统, 实用新型, 2017, 第 2 作者, 专利号: CN206258735U

（ 23 ） 一种液体流量控制系统, 实用新型, 2016, 第 4 作者, 专利号: CN204989999U

（ 24 ） 一种被动增稳可变形起落架陆空飞行机器人, 发明专利, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN105109675A

（ 25 ） 可变形多模态陆空飞行机器人, 发明专利, 2015, 第 1 作者, 专利号: CN105034729A

（ 26 ） 电力线巡检用的多旋翼飞行器以及基于它的系统, 发明专利, 2014, 第 4 作者, 专利号: CN103612756A

（ 27 ） 基于多旋翼飞行器的隧道巡检系统, 发明专利, 2014, 第 5 作者, 专利号: CN104199455A

（ 28 ） 一种光盘自动刻录传送系统及方法, 发明专利, 2014, 第 4 作者, 专利号: CN104200820A

（ 29 ） 基于多旋翼飞行器的拖拽式无人施液系统, 发明专利, 2014, 第 4 作者, 专利号: CN104002974A

部分代表性论著如下：

[1] Tianyi Hu, Qingxu Fu, Zhiqiang Pu*, Yuan Wang, and Tenghai Qiu, “Unreal-MAP: unreal-engine-based general platform for multi-agent reinforcement learning,” The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026.

[2] Jinyuan Feng, Min Chen, Zhiqiang Pu*, Yifan Xu and Yanyan Liang, “MA2RL: Masked Autoencoders for Generalizable Multi-Agent Reinforcement Learning,” IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2026, doi: 10.1109/TAI.2026.3665674.

[3] Tianyi Hu, Zhiqiang Pu*, Yuan Wang, Tenghai Qiu, Min chen, Xin Yu, “Heterogeneity in Multi-Agent Reinforcement Learning,” The 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS) 2026.

[4] Hao Ma, Shijie Wang, Zhiqiang Pu*, Siyao Zhao, Xiaolin Ai. "Vision-based generic potential function for policy alignment in multi-agent reinforcement learning," The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI ), 2025.

[5] Hao Ma, Tianyi Hu, Zhiqiang Pu*, Boyin Liu，Xiaolin Ai，Yanyan Liang，Min Chen "Coevolving with the Other You: Fine-Tuning LLM with Sequential Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning," The 38th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024.

[6] Zhiqiang Pu*, Tianle Zhang, Xiaolin Ai, Tenghai Qiu, and Jianqiang Yi, “A deep reinforcement learning approach combined with model-based paradigms for multiagent formation control with collision avoidance,” IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics: Systems, vol. 53, no. 7, pp. 4189-4204, 2023.

[7] Zhiqiang Pu*, Huimu Wang, Zhen Liu, Jianqiang Yi, and Shiguang Wu, “Attention enhanced reinforcement learning for multi-agent cooperation,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 34, no. 11, pp. 8235-8249, 2023.

[8] Zhiqiang Pu*, Yi Pan, Shijie Wang, Min Chen, Boyin Liu, Hao Ma, and Yixiong Cui, “Orientation and decision-making for soccer based on sports analytics and AI: a systematic review,” IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 11, no. 1, Jan. 2024.

[9] 蒲志强*, 易建强, 刘振, 丘腾海, 孙金林, 李非墨. 知识和数据协同驱动的群体智能决策方法研究综述. 自动化学报, 2022, 48(3): 627-643. doi: 10.16383/j.aas.c210118.

[10] Boyin Liu, Zhiqiang Pu*, Yi Pan, Jianqiang Yi, Yanyan Liang, and Du Zhang, “Lazy agents: a new perspective on solving sparse reward problem in multi-agent reinforcement learning,” The 40th International Conference on Machine Learning (ICML), 2023.

[11] Jinyuan Feng, Min Chen, Zhiqiang Pu*, Tenghai Qiu, Jianqiang Yi and Jie Zhang, “Efficient Multitask Reinforcement Learning via Task-Specific Action Correction,” IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, vol. 17, no. 5, pp. 1110-1124, Oct. 2025, doi: 10.1109/TCDS.2025.3543694.

[12] Zezhi Sui, Zhiqiang Pu*, Jianqiang Yi, and Shiguang Wu, “Formation control with collision avoidance through deep reinforcement learning using model-guided demonstration,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 32, no. 6, pp.2358-2372, 2021.

[13] Zhiqiang Pu*, Huimu Wang, Boyin Liu, and Jianqiang Yi, “Cognition-driven multi-agent policy learning framework for promoting cooperation,” IEEE Transactions on Games, vol. 15, no. 3, pp. 388-398, 2023.

[14] Qingxu Fu, Tenghai Qiu, Jianqiang Yi, Zhiqiang Pu, and Shiguang Wu, “Concentration network for reinforcement learning of large-scale multi-agent systems,” The 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2022.

[15] Zhiqiang Pu, Xiaolin Ai, and Jianqiang Yi, “Velocity and input constrained distributed nash equilibrium seeking for multi-agent integrated game and control via event-triggered communication,” Nonlinear Dynamics, vol. 109, no. 4, pp. 2781-2798, 2022.

[16] Zhiqiang Pu*, Jinlin Sun, Jianqiang Yi, and Zhiqiang Gao, “On the principle and applications of conditional disturbance negation,” IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics: Systems, vol. 51, no. 11, pp. 6757-6767, 2021.

[17] Tianyi Hu, Zhiqiang Pu*, Xiaolin Ai, Tenghai Qiu, Yanyan Liang and Jianqiang Yi, “Hybrid Actor-Critic for Physically Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning,” IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2025, doi: 10.1109/TCDS.2025.3570497.

[18] Qingxu Fu, Zhiqiang Pu*, Yi Pan, Tenghai Qiu, and Jianqiang Yi, “Fuzzy feedback multiagent reinforcement learning for adversarial dynamic multiteam competitions,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 32, no. 5, pp. 2811-2824, Feb. 2024. doi: 10.1109/TFUZZ.2024.3363053.

[19] Shijie Wang, Zhiqiang Pu*, Yi Pan, Boyin Liu, Hao Ma, and Jianqiang Yi, “Long-term and short-term opponent intention inference for football multi-player policy learning,” IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, vol. 16, no. 6, pp. 2055-2069, May 2024. doi: 10.1109/TCDS.2024.3404061.

[20] Qingxu Fu, Tenghai Qiu, Jianqiang Yi, Zhiqiang Pu, Xiaolin Ai, and Wanmai Yuan, “A policy resonance approach to solve the problem of responsibility diffusion in multiagent reinforcement learning,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, doi: 10.1109/TNNLS.2024.3423417.

[21] Tenghai Qiu, Shiguang Wu, Zhen Liu，Zhiqiang Pu，Jianqiang Yi, Yuqian Zhao，Biao Luo,"Cognition-Oriented Multi-Agent Reinforcement Learning" IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, early access, doi: 10.1109/TNNLS.2024.3502176.

[22] Qingxu Fu, Tenghai Qiu, Jianqiang Yi, Zhiqiang Pu, and Xiaolin Ai, “Self-clustering hierarchical multi-agent reinforcement learning with extensible cooperation graph,” IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2024, doi: 10.1109/TETCI.2024.3449873.

[23] Boyin Liu, Zhiqiang Pu*, Yi Pan, Jianqiang Yi, Min Chen, Shijie Wang, “QFuture: learning future expectation cognition in multi-agent reinforcement learning,” IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, vol. 16, no. 4, pp. 1302-1314, doi: 10.1109/TCDS.2023.3345735.

[24] Boyin Liu, Zhiqiang Pu*, Tianle Zhang, Huimu Wang, Jianqiang Yi, and Jiachen Mi, “Learning to play football from sports domain perspective: a knowledge-embedded deep reinforcement learning framework,” IEEE Transactions on Games, vol. 15, no. 4, pp. 648-657, 2023, doi: 10.1109/TG.2022.3207068.

[25] Shiguang Wu, Zhiqiang Pu*, Tenghai Qiu, Jianqiang Yi, and Tianle Zhang, “Deep reinforcement learning based multi-target coverage with connectivity guaranteed,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 19, no. 1, pp. 121-132, 2023.

[26] Xiaolin Ai, Zhiqiang Pu*, Xinghua Chai, Jinlin Lei, and Jianqiang Yi, “3D deployment of UAV-mounted base stations for heterogeneous access requirements,” Aerospace Science and Technology, vol. 143, 2023.

[27] Tianle Zhang, Zhen Liu, Zhiqiang Pu, and Jianqiang Yi, “Peer incentive reinforcement learning for cooperative multi-agent games,” IEEE Transactions on Games, vol. 15, no. 4, pp. 623-636, 2023, doi: 10.1109/TG.2022.3196925.

[28] Tianle Zhang, Zhen Liu, Zhiqiang Pu, and Jianqiang Yi, “Automatic curriculum learning for large-scale cooperative multiagent systems,” IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence , vol. 7, no. 3, pp. 912-930, 2022.

[29] 陈敏,丘腾海,马昊,艾晓琳,蒲志强,包金鸣.基于大语言模型的运筹优化交互式建模与求解方法.中国科学:技术科学, 2026.

[30] Jinlin Sun, Jianqiang Yi, and, Zhiqiang Pu*, “Fixed-time adaptive fuzzy control for uncertain nonstrict-feedback systems with time-varying constraints and input saturations,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 30, no. 4, pp.1114-1128, 2022.

[31] Jinyuan Feng，Zhiqiang Pu*，Tianyi Hu，Dongmin Li，Xiaolin Ai，and Huimu Wang. OMoE: Diversifying Mixture of Low-Rank Adaptation by Orthogonal Finetuning. The 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2025.

[32] Hao Ma, Zhiqiang Pu*, Shijie Wang, Boyin Liu, Huimu Wang, Yanyan Liang, and Jianqiang Yi. “Stochastic trajectory prediction under unstructured constraints,” 2025 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA), 2025.

[33] Tianqi Liu, Xiaolin Ai, Zhiqiang Pu, and Feng Lv, " An affine-based maneuver control method for multi-agent cooperative transportation system over switching formations," IEEE International Conference on System, Man, and Cybernetics (SMC), Kuching, Malaysia, Oct. 6-10, 2024.

[34] Shijie Wang, Yi Pan, Zhiqiang Pu, Boyin Liu, and Jianqiang Yi. “Deconfounded Opponent Intention Inference for Football Multi-Player Policy Learning”[C]//2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2023: 8054-8061.

[35] Tianyi Hu, Zhiqiang Pu*, Xiaolin Ai, Tenghai Qiu, and Jianqiang Yi, “Measuring policy distance for multi-agent reinforcement learning,” AAMAS 2024.

[36] Shiguang Wu, Zhiqiang Pu*, Zhen Liu, and Tianle Zhang, “Multi-target Coverage with Connectivity Maintenance using Knowledge-incorporated Policy Framework,” Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2021), Xi’an China, May-Jun., 2021, pp. 8772-8778.

[37]Tianle Zhang, Zhen Liu, Zhiqiang Pu, Tenghai Qiu, and Jianqiang Yi, “Multi-target encirclement with collision avoidance via deep reinforcement learning using relational graphs,” Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2022), Philadelphia, PA, USA, May 23-27, 2022.

[38] Shiguang Wu, Tenghai Qiu, Zhiqiang Pu, and Jianqiang Yi, “Multi-agent collaborative learning with relational graph reasoning in adversarial environments,” 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2021, pp. 5596-5602, doi: 10.1109/IROS51168.2021.9636636. (Best Paper Award on Cognitive Robotics-Finalist)

[39]Tianle Zhang, Zhen Liu, Zhiqiang Pu, Tenghai Qiu, and Jianqiang Yi, “Multi-target encirclement with collision avoidance via deep reinforcement learning using relational graphs,” Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2022), Philadelphia, PA, USA, May 23-27, 2022.

[40] Zezhi Sui, Zhiqiang Pu*, Jianqiang Yi, and Xiangmin Tan, “Path planning of multiagent constrained formation through deep reinforcement learning,” 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Rio de Janeiro, Brazil, Jul. 8-13, 2018, pp.1-8.

   

阿里巴巴达摩院

京东无人机事业部

中国电科集团

北京体育大学

华体博联

已指导学生

康扬名  硕士研究生  085210-控制工程  

陶忠良  硕士研究生  081101-控制理论与控制工程  

陈敏  硕士研究生  081101-控制理论与控制工程  

徐一凡  硕士研究生  081101-控制理论与控制工程  

蔡奇昂  硕士研究生  081101-控制理论与控制工程  

刘天祺  硕士研究生  081101-控制理论与控制工程  

李俊影  硕士研究生  085410-人工智能  

王诗杰  博士研究生  081101-控制理论与控制工程  

现指导学生

扈天翼  博士研究生  081101-控制理论与控制工程  

冯锦元  博士研究生  081101-控制理论与控制工程  

王宇晗  硕士研究生  085410-人工智能  

李东珉  博士研究生  081101-控制理论与控制工程  

马昊  博士研究生  081101-控制理论与控制工程  

孙昊阳  硕士研究生  085410-人工智能  

李震东  硕士研究生  085410-人工智能  

黄菁晶  硕士研究生  081101-控制理论与控制工程  

赵思垚  博士研究生  081200-计算机科学与技术  

郑士杰  博士研究生  081200-计算机科学与技术  

樊奕翔  博士研究生  081200-计算机科学与技术  

刘洋  硕士研究生  085410-人工智能  

徐君仪  博士研究生  081101-控制理论与控制工程  

王元  博士研究生  081101-控制理论与控制工程  

睢泽智，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业

王彗木，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业

孙金林，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业 

吴士广，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业

张天乐，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业 

王乐行，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业

刘博寅，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业 

付清旭，博士研究生，控制理论与控制工程，已毕业