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期刊信息/Journal information
控制与决策
控制与决策

张嗣瀛　王福利

月刊

1001-0920

kzyjc@mail.neu.edu.cn

024-83687766

110819

沈阳东北大学125信箱

控制与决策/Journal Control and DecisionCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊创刊于1986年,由教育部主管,东北大学主办.本刊是自动控制与决策领域的综合性学术期刊,大16开,月刊,经邮局发行.本刊是研究生教育中文重要期刊,中文核心期刊,并已进入美国Ei等几大检索系统.本刊的影响因子历年在信息与系统类期刊中名列前茅.连续两年被评为百种中国杰出学术期刊.
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    时空视角下的动态多目标进化算法研究综述

    范勤勤李盟黄文焘姜庆超...
    1-16页
    查看更多>>摘要：现实中的多目标优化问题会随着时间或环境的变化而发生改变，因此在全周期优化过程中，环境变化检测和算法响应是求解动态多目标优化问题的两大关键步骤，为此重点对动态多目标进化算法方面的研究进行总结。为有效求解动态多目标优化问题，大量追踪性能优良的动态多目标进化算法在近20年里被提出，但是很少有文献从时空角度对已有研究进行分析和报道，鉴于此，从该视角对动态多目标进化算法研究进行综述。首先介绍动态多目标优化的基本概念、问题和性能指标;然后从时空视角对近5年提出的动态多目标进化算法研究进行分别介绍;最后列出目前动态多目标进化算法方面研究存在的一些挑战，并对未来研究进行展望。

    进化计算动态多目标优化全周期优化时变空变

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    多切入机制下基于信息物理系统的混合车群协同控制

    黄帅孙棣华赵敏
    17-25页
    查看更多>>摘要：传统人驾车(HVs)为了能够快速行驶到目标车道，常常会向目标车道进行强制换道，这一过程被视为传统人驾车的切入机制。然而，该过程会影响目标车道中由传统人驾车和网联自动车(CAVs)组成的混合车群稳定性。当一个车道上由多个传统人驾车组成的车群同时切入到目标车道上的混合车群中时会对混合车群的稳定性影响较大。针对这一问题，首先对车辆动力学模型进行刻画，以描述车辆行驶的平稳性和混合车群的稳定性。然后，为了确保由多个传统人驾车组成的车群同时切入到混合车群时的稳定性，从信息物理系统(CPS)的视角出发，并基于一致性约束和通信拓扑结构，提出一种考虑通信时延和反应时延的混合车群协同控制方法;同时，利用Lyapunov-Krasovskiis理论进一步分析所提出控制方法满足的稳定性条件。最后，通过仿真实验结果表明了所提出控制方法的有效性和可行性。

    混合交通信息物理系统混合车群切入机制协同控制李雅普诺夫理论

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    一种基于超粒子引导的自适应知识迁移多任务差分进化算法

    孙倩王磊徐庆征夏坤...
    26-38页
    查看更多>>摘要：针对传统多任务优化算法(MTEA)存在负向知识迁移、迁移算子效率低下等问题，提出一种基于超粒子引导的自适应知识迁移的多任务差分进化算法(SAKT_MFDE)。首先，通过任务之间的相似程度自适应地调节任务之间的交配概率，增大任务之间的正向迁移;其次，利用超粒子引导算法的搜索方向，进一步提升算法整体的优化效率;最后，通过多任务基准函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能。实验结果表明，所提出算法可以有效规避任务之间的负向迁移，提高相似度较低的任务组的优化性能。

    多任务进化算法知识迁移超粒子

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    基于模糊函数多域特征融合与集成学习的雷达辐射源信号识别

    普运伟余永鹏姜萤田春瑾...
    39-48页
    查看更多>>摘要：针对复杂电磁环境下雷达辐射源信号识别方法中存在的抗噪性能差、识别准确率低等问题，提出一种融合模糊函数多域投影特征的集成深度学习识别方法。首先，对信号的模糊函数进行高斯平滑处理，从多域视角出发选取合适角度对模糊函数进行二维投影以构建特征数据集;然后，构建一种基于多域特征融合的两阶段识别分类方法，使用多个密集连接网络DenseNet 121作为初级分类器分别对3类特征数据集进行训练学习，得到初级分类结果;最后，通过Stacking策略对初级分类结果进行融合学习，得到最终类别信息。实验结果表明，所提出方法在信噪比为0dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在97。24%以上，即使是在-4 dB环境中，识别率也稳定在87。16%以上，验证了所提出方法的有效性和可行性，具有一定的工程价值。

    雷达辐射源信号模糊函数信号识别多域特征融合集成学习

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    城市生活垃圾焚烧过程二次风量智能优化设定方法

    丁晨曦严爱军王殿辉
    49-58页
    查看更多>>摘要：垃圾焚烧过程二次风量通常是依据人工经验设定，具有主观随意性，使污染物排放浓度不达标。针对此问题，提出一种二次风量智能优化设定方法。首先，建立二次风量的案例推理预设定模型、设定值的评价与学习模型;其次，建立工艺指标的随机配置网络预测模型;接着，建立基于径向基神经网络自学习模糊推理的智能补偿模型;最后，将二次风量预设定模型、工艺指标预测模型、智能补偿模型以及设定值的评价与学习模型有机集成，设计二次风量智能优化设定方法的结构与功能，并给出算法实现。采用某垃圾焚烧厂历史数据进行实验，结果表明，所提方法获得的二次风量设定值波动程度更小，按此设定值运行的控制系统可以减少污染物排放浓度，促进垃圾焚烧过程运行优化目标的实现。

    垃圾焚烧优化设定案例推理随机配置网络智能补偿评价与学习

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    基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法

    付华许桐邵靖宇
    59-68页
    查看更多>>摘要：针对爬行动物搜索算法存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值等缺陷，提出一种基于水波进化和动态莱维飞行的爬行动物搜索算法。采用Halton序列初始化种群，生成均匀分布的个体，减少个体搜索盲区和重叠概率以提升种群多样性;引入水波动态进化因子和自适应权重，协调算法全局搜索与局部开发之间的转换，提高算法收敛速度和寻优精度;结合一种动态莱维飞行变异策略，提升算法局部抗停滞能力。通过对14个基准测试函数的寻优对比分析、Wilcoxon秩和检验以及寻优时间对比结果可知，改进算法具有更好的收敛性能、寻优性能和鲁棒性。最后，通过工程应用中焊接梁设计的优化对比结果，进一步验证了改进算法处理实际工程问题的优越性。

    爬行动物搜索算法Halton序列水波动态进化因子动态莱维飞行焊接梁设计

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    融合多策略的改进秃鹰搜索算法

    郭云川张长胜段青娜罗运河...
    69-77页
    查看更多>>摘要：针对秃鹰搜索算法(BES)存在全局搜索性能与局部开发能力不协调、易陷入局部最优等缺陷，提出一种融合多策略的改进秃鹰搜索算法(IBES)。采用凸型自适应控制因子使算法在迭代寻优过程中可根据搜索进程动态调整位置更新方程以修正模型，实现自适应寻优，有效平衡算法的全局搜索性能和局部开发能力;引入折射反向学习机制可对问题当前解在其解空间内进行折射反向学习找到与之对应的折射反向解，增加寻到最优解的概率，提升算法求解精度和收敛速度;同时，利用定向重组与诱导突变策略实现种群个体多维信息的重组和突变，提升个体质量和种群多样性，增加算法跳出局部最优的机率，提高搜索精度。以最优值、平均值、标准差和平均收敛代数作为算法性能的评价指标，对10个不同基准测试函数进行数值仿真实验，实验结果验证了所提改进方法的有效性及IBES算法的优越性。此外，经IBES算法优化后的PID神经网络控制器响应速度快、超调量小、调节时间短，进一步验证了算法的实用性。

    秃鹰搜索算法凸型自适应控制因子折射反向学习机制定向重组与诱导突变策略PID神经网络控制器

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    基于决策变量关系的动态多目标优化算法

    呼子宇李紫晗孙浩魏立新...
    78-86页
    查看更多>>摘要：动态多目标优化问题(DMOPs)需要进化算法跟踪不断变化的Pareto最优前沿，从而在检测到环境变化时能够及时有效地做出响应。为了解决上述问题，提出一种基于决策变量关系的动态多目标优化算法。首先，通过决策变量对收敛性和多样性贡献大小的检测机制将决策变量分为收敛性相关决策变量(CV)和多样性相关决策变量(DV)，对不同类型决策变量采用不同的优化策略;其次，提出一种局部搜索多样性维护机制，使个体在Pareto前沿分布更加均匀;最后，对两部分产生的组合个体进行非支配排序构成新环境下的种群。为了验证DVR的性能，将DVR与3种动态多目标优化算法在15个基准测试问题上进行比较，实验结果表明，DVR算法相较于其他3种算法表现出更优的收敛性和多样性。

    动态多目标优化进化算法预测决策变量关系引导个体多样性保持

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    基于多级表征线索注意模型的轻量化抠图方法

    刘相良张林丛朱宏博张文波...
    87-94页
    查看更多>>摘要：面对主流计算平台对框架轻量化的需求，设计一种基于多任务结构的轻量化抠图框架。将总体任务拆分为两类子任务，其中一类任务用来在语义层面上为高级特征分类，区分前景背景与未知区域的特征;另一类任务用于计算前景与背景图层的线性组合权重。通过与特征分类任务共享高级特征网络的权值获得精准的前景特征，再与低级别卷积特征相融合。所提出的模型能够生成精准的抠图掩膜，同时优化卷积神经网络来实现模型轻量化。在Composition 1K数据集上对比不同方法的实验结果:在分辨率为640×640的输入条件下，所提方法比DIM(deep image matting)和AdaMatting(adaptation and matting)方法分别减少19%和81%的空间消耗;对于同样的数据输入，所提方法需要的处理时间只有DIM消耗时间的五分之一。

    数字抠图技术轻量化三分图多任务框架多级表征线索

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    面向大型工程多安全指标的解析可追溯安全控制方法

    宋鑫涛常雷雷戴嘉栋徐晓滨...
    95-102页
    查看更多>>摘要：安全控制是开展一系列大型工程的重要前提之一，但大型工程往往受多种因素影响且同时需要考虑多个安全指标，对此，提出一种基于置信规则库(belief rule base，BRB)的具有解析和可追溯特征的多目标安全控制方法。首先，面向多个安全指标建立多个BRB;其次，计算各影响因素对各安全指标的贡献度，根据贡献度值得到面向单个安全指标的关键因素序列;再次，综合获得面向多个安全指标的关键因素序列;最后，仅针对面向多安全指标的关键因素开展多目标优化。以隧道施工过程中地面沉降值和建筑斜率作为目标开展安全控制。实例结果表明，所提出方法能够精准识别关键因素，通过优化关键因素可以有效降低地面沉降值和建筑斜率。此外，还进一步研究了关键因素数量对安全控制过程和结果的影响。

    大型工程多安全指标安全控制置信规则库解析可追溯

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