A medida de que los importantes avances en tecnologías de la información y comunicaciones de la últimas décadas confluyen en las dichas infraestructuras “inteligentes”, nuevos desafíos van surgiendo para la ingeniería de sistemas. En este marco, el control centralizado va necesariamente dejando el paso a arquitecturas distribuidas y descentralizadas, más capaces de adaptarse a la complejidad de los nuevos sistemas ciberfísicos. En la primera parte de este curso se describirá el diseño de algoritmos descentralizados para la solución de juegos no-cooperativos. Para ello, se introducirán las desigualdades variacionales, una flexible herramienta de análisis para problemas de optimización convexa. En su segunda parte, el curso proporcionará conceptos básicos de optimización “data-driven”: en concreto, se presentará el método de optimización robusta basada en escenarios (scenario-based approach), y la certificación probabilística de sus soluciones. Finalmente, se describirá su novedosa aplicación a los juegos no-cooperativos. El interés en dichas herramientas se demostrará con una aplicación de respuesta a la demanda para la Smart Grid.

Breve biografía del ponente: Filiberto Fele recibió el Máster en Ingeniería Mecatrónica desde el Politecnico de Turín en 2008, y el título de Doctor desde la Universidad de Sevilla, Departamento de Sistemas y Automática, en 2017. Tomó posición como investigador en el Control and Power group, Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London, y luego en el Control Group, Department of Engineering Science, University of Oxford. Desde abril 2019 forma parte del Energy and Power Group en el mismo departamento en Oxford. Su actividad investigadora se enfoca a la aplicación de control óptimo y teoría de juegos al control de sistemas ciberfísicos en presencia de incertidumbre.