2024年12月16日至12月19日，第63届IEEE决策与控制会议（IEEE Conference on Decision and Control, CDC）在意大利米兰会议中心举行。作为自动控制领域的旗舰学术会议，CDC在全球范围内享有极高的声誉。每年一届的CDC都汇聚了来自世界各地的顶尖学者、研究人员以及行业专家。它涵盖了控制理论与应用的多个方面，如优化与控制、机器学习、多智能体系统、联邦学习及隐私保护等领域，会上展示了这些领域的最新研究成果以及技术趋势。
本次，我与同课题组的王成安同学在导师陆疌教授的指导下共同完成的工作《A Zeroth-Order Proximal Algorithm for Consensus Optimization》被第 63 届 CDC 会议接收，我受邀参加 CDC 2024 并做口头汇报。这项工作研究了一种一致性优化问题。在该问题中，网络中的所有节点仅能获取其局部目标函数的零阶信息，并试图协作来解决其局部目标函数之和的最小化问题。为解决这一问题，我们开发了一种名为 ZoPro 的分布式零阶近端优化算法，它通过一阶及二阶差分分别对梯度以及海森矩阵进行零阶近似，并将该零阶近似方法融入到我们组最近提出的一种高性能分布式二阶近端算法（SoPro）中。ZoPro仅需获得本地目标函数的零阶信息，能在很大程度上减少了计算复杂度，提高了算法效率。经过对该算法的理论研究，我们证明了在每个局部目标函数是强凸且光滑的情况下， ZoPro 算法能在期望上以线性收敛至最优解的一个邻域。我们也通过大量仿真实验验证了 ZoPro 相较于几种当前最先进的分布式零阶算法的优越性。
此次参会的重要任务之一，便是将我们的研究成果以口头报告的形式向国际同行展示，期望能够得到来自不同学术背景专家的反馈和建议，为后续研究工作的改进和完善提供方向。其次，通过在会议期间广泛参与各类学术活动，与国际顶尖学者和研究人员进行深入交流、聆听大会报告，了解优化领域的最新研究趋势和前沿动态，为今后的科研工作提供新思路、新方向。同时，通过交流结识志同道合的学者，建立长期的学术联系，为未来可能的合作研究奠定基础。
我于2024年12月14日抵达意大利米兰，并在会议前一天，即12月15日，参加了一场技术研讨会。会上介绍了优化领域的前沿应用以及其与机器学习等其他领域融合的工作方向，领域内的专家总结了近十年来优化领域的成果，并为本领域如何利用技术特点在大数据与智能化程度不断加深的未来实现良好发展指明了方向。我于12月17日下午对我们在分布式优化方面的新成果进行了口头汇报。在汇报中，我通过精心准备的内容，详细阐述了研究的背景和目的、算法实现过程、仿真实验情况以及理论结果，与参会者分享研究过程中的创新点和发现。同时，同行以及专家们从研究方法的严谨性、实验设计的合理性、结论的可靠性等多个方面对我的工作提出了宝贵的建议。根据这些反馈，我将对论文进行了进一步的完善和优化，使研究成果更加成熟和可靠。
在四天的会议期间，我也聆听了多场报告，通过了解其他同行在（包括在线联邦学习、算法隐私保护、步长自适应设计等方面）的最新工作，我对未来的研究工作有了更多新思考。在听取主题报告和技术报告的过程中，了解到不同研究团队在解决类似问题时所采用的独特视角和创新手段，这为我解决当前研究中遇到的难题提供了新的灵感。例如，在隐私保护算法中，关于如何加入评判标准以评价隐私保护程度并提高隐私保护性能这一问题，其他学者的研究为我改进自己的研究模型提供了思路，也丰富了我后续相关工作的内容。
会议结束后我于12月20日搭乘班机回国，并于12月21日抵达上海。在米兰的这几天，我在参加会议报告之余也通过会议方组织的活动以及城市观光，领略到了意大利作为时尚、美食、建筑和艺术之都的异国风情。其悠久的历史文化，充满中世纪风格的建筑及艺术作品，极大地拓宽了我的眼界，感受到了这座城市独特的魅力。
此次参加CDC 2024的经历对我个人的学术成长和发展具有极其重要的意义。在国际学术会议上展示自己的研究成果，并与众多优秀学者进行交流，极大地提升了我的学术自信。在报告过程中，面对来自世界各地的专家和同行，我能够清晰地阐述自己的研究思路和成果并得到他们的认可。这让我更加坚定了在学术道路上继续前行的信心，相信自己的研究工作具有一定的价值和意义。也感谢学校与导师对学生参加国际交流活动的大力支持，我也将在未来的研究工作中，充分利用此次会议所积累的资源和经验，不断努力，做出更多有意义的新成果。
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