在当今科技发展的壮阔版图中，创新的浪潮汹涌澎湃，前沿领域的探索熠熠生辉。杨阳教授作为复杂系统与智能协同研究领域的杰出领航者，以其深邃的学术眼光、卓越的科研才能和不懈的探索精神，在这片充满挑战与机遇的科研海洋中破浪前行，书写着属于自己的辉煌篇章。

杨阳，教授，博士生导师，长期专注于复杂系统与智能协同研究。他荣获国防科技进步一等奖、吉林省科技进步三等奖，主持和参与国家863、973、自然基金、总装995工程、总装预研基金、省科技厅、教育厅等数十项纵向科研课题，展现出卓越的科研实力与项目驾驭能力。近5年，他在学术成果上持续发力，发表20余篇SCI论文，其中中科院一区2篇、Top期刊3篇，同时在专利和软著方面收获颇丰，授权发明专利10余件、实审5件，授权软著3件。

2025年1月20日，杨阳教授围绕复杂系统展开深入探讨。复杂系统研究面临诸多挑战。真实复杂系统动力学机理不明晰，其规模宏大、具有多尺度和异质性，内部非线性动力学和非高斯分布导致演化存在不确定性，使得长期预测准确性受限。复杂网络高阶拓扑特性难以刻画，多数研究集中于成对连接网络，而实际系统中多个实体间互动频繁，如何运用代数几何和微分几何方法表征高阶拓扑成为难题。

针对这些挑战，杨阳教授提出一系列具有前瞻性的研究方向。基于群体演化动力学的非零和博弈模型研究，旨在构建更贴合现实物理意义的演化博弈动力学系统模型，将非零和博弈特性融入新型动力学系统，并实现与AI技术的有机结合。这一研究方向有望为理解复杂系统中个体互动与宏观现象涌现提供新的理论框架，在多智能体协作、经济系统分析等领域具有广阔应用前景。

在智能交通系统研究中，杨阳教授指出，智能交通系统发展迅速，时空图技术（STG）在交通预测方面优势显著，能有效解决长期序列遗忘问题并挖掘地理信息价值。然而，当前主流模型仍存在静态设计、图神经网络过平滑、缺乏可解释性和预训练技术、可扩展性不足以及受分布变化影响等问题。杨阳教授团队积极探索解决方案，如设计避免过平滑的图神经网络、开发长程空间和长期时间学习的预训练技术、研究应对分布变化的训练策略等，力求提升智能交通系统模型的性能和实用性。

杨阳教授的研究成果和理念，对科研和实际应用意义重大。在科研层面，他的工作有助于完善复杂系统理论体系，为跨学科研究提供新思路，推动复杂系统科学与计算机科学、物理学、生物学等多学科深度融合。在实际应用方面，其研究成果可应用于智能交通系统优化，通过精准的交通流量预测和信号配时调整，缓解交通拥堵，提升城市交通效率；在多智能体协作领域，能提高智能体群体完成复杂任务的能力，如在搜索救援、环境监测等场景发挥重要作用。

杨阳教授以扎实的科研成果和对前沿问题的敏锐洞察，为复杂系统与智能协同领域发展注入强劲动力。在他的引领下，科研团队将持续突破关键技术难题，为推动科技进步和社会发展贡献更多智慧与力量，相关研究成果也将在更多领域发挥重要价值，助力解决复杂的实际问题。