博后职位—新加坡国立大学（QS 8）—深度强化学习算法和传统鲁棒自适应控制方法

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申请截止日期：招满即止

专业领域：电气工程、数学、计算机、通信、机械或信息工程

新加坡国立大学前身为1905年成立的海峡殖民地与马来亚联邦政府医学院。1912年，该校改名为爱德华七世医科学校。1928年，莱佛士学院成立。1949年，爱德华七世医学院与莱佛士学院合并为马来亚大学。1955年，新加坡华人社团组织创立了南洋大学。1962年，马来亚大学位于新加坡的校区独立为新加坡大学。1980年，新加坡大学和南洋大学合并，校名定为新加坡国立大学。2025QS全球排名8。

1、职位介绍

⭐️研究员将与首席研究员 (PI) 密切合作，研究控制理论和应用。该项目将研究和开发深度强化学习算法和传统的鲁棒自适应控制方法，以开发安全关键的基于学习的控制算法，充分利用基于模型和无模型方法的优势。特别是，开发的算法将通过无人机的鲁棒控制进行演示。初始任命期限为 12 个月，然后可根据初始任命结束时的评估延长。

2、任务

⭐️候选人将负责进行理论研究和算法开发。候选人还需要帮助 PI 指导初级博士生。

⭐️候选人应拥有博士学位。拥有知名大学的学位，擅长鲁棒自适应控制、强化学习理论、防撞轨迹优化等。

⭐️成功的候选人应具有扎实的数学背景（例如微积分、线性代数、优化等）。需要在主要期刊和会议上发表大量论文。

3、资格

⭐️拥有电气工程或严格相关专业（例如数学、计算机、通信、机械或信息工程）的博士学位。

⭐️在鲁棒自适应控制、强化学习、基于学习的控制、模型预测控制等方面拥有丰富的研究经验。

⭐️在本科和博士学习期间通过课程（尤其是数学密集型课程）和项目证明拥有出色的学术记录。

⭐️在主要期刊和会议上发表大量论文的记录非常有价值。

⭐️出色的沟通技巧，因为他/她需要独立在会议和期刊上发表和展示结果。

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