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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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    云环境下工业信息物理系统现场层安全策略决策方法

    朱美潘杨健晖李欣格杜鑫...
    281-290页
    查看更多>>摘要：云环境下工业信息物理系统架构的转变使得工业现场设备更加暴露于网络攻击下，对工业现场层提出更高的安全需求。随着系统结构愈渐复杂，网络攻击更加智能，系统难以准确获取安全状态，传统的基于状态的安全决策方法将不能实现有效防护，对此提出一种工业信息物理系统现场层安全策略决策方法。首先，根据功能结构划分现场区域，分析潜在的攻击目标、攻击事件与系统防御策略间的关联性，构建攻击防御树;然后，从攻击和防护属性的视角，利用模糊层次分析法量化防御策略收益;接着，结合部分攻击状态构建部分可观的马尔可夫决策过程模型，通过求解模型得到最优安全策略;最后，以简化的田纳西-伊斯曼过程控制系统为对象验证所提出方法能够有效地决策出最优安全策略。

    工业信息物理系统现场层安全策略决策部分可观的马尔可夫决策过程

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    不同权力结构下供应链减排策略随机微分博弈

    徒君高凤阳黄敏
    291-300页
    查看更多>>摘要：在由单个制造商和单个零售商构成的低碳供应链中，制造商与零售商之间不同的权力结构决定着他们的减排策略与博弈方式。同时，低碳产品商誉与需求受到制造商与零售商减排策略及随机因素的长期动态影响。在不同的权力结构下，对制造商减排努力策略与零售商宣传努力策略进行随机微分博弈分析;在集中式决策基础上，分别构建制造商主导与零售商主导的Stackelberg博弈、无主导Nash博弈模型，求解模型并对结果进行理论分析与数值实验。研究发现:相较于自己作为主导者，对方作为主导者会促使制造商或零售商做出更大的减排努力或宣传努力;与有主导者的供应链相比，无主导者的供应链可能实现更大的低碳产品商誉;制造商作为主导者能够提升低碳产品商誉与需求以及供应链总利润。随机因素促使制造商和零售商分别提高了减排努力和宣传努力以及低碳产品商誉。

    低碳供应链随机微分博弈权力结构减排努力宣传努力

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    考虑追责机制的复杂武器装备交付链式多任务激励模型

    张叶卉朱建军
    301-310页
    查看更多>>摘要：复杂武器装备的交付效率直接影响国防战斗力的转化，为提高交付效率，基于复杂武器装备交付问题处理的多任务特点，建立考虑追责机制的交付链式激励契约模型，探究在信息对称和信息不对称两种情况下追责机制、公平偏好、风险类型、依赖等因素对激励契约的影响。研究表明:公平偏好因素对各技术业务部门的努力水平有明显激励作用;代理人在相对重要且成本系数低的交付任务上投入了更多的努力;部门的综合技术水平、依赖系数、公平偏好对最优激励契约的影响与其风险偏好类型以及风险偏好程度相关;追责机制在一定程度上能够提高整体努力水平和收益分成比例，但是过高的追责能力水平反而会降低交付积极性。研究结论可为复杂装备交付环节激励契约设计提供理论支撑和依据。

    复杂武器装备多任务交付委托代理激励契约追责机制

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    观察机制对囚徒困境博弈合作水平的影响

    蒋贤惠蒋玉莲黄勤珍
    311-318页
    查看更多>>摘要：在演化博弈论中，合作有利于增加群体收益。目前，大量的研究工作都在关注合作水平的提高，但忽视了理论与实际的相关性，同时策略更新时间仅限于一个点上的收益。为此，引入完全同步、相对同步、高斯异步、指数异步4种观察机制模型，考虑智能体观察期内所获得的平均收益。随后，采用蒙特卡洛方法进行实验仿真，并分析各观察机制对囚徒困境博弈合作水平的影响。结果表明:在4种模型中都存在观察时间阈值，此时合作水平将达到峰值;最高合作水平在指数异步模型中实现;高斯异步模型中，合作水平与方差成正相关;智能体间的异质性也对合作产生积极影响。这项研究有助于打破传统研究收益的局限，促进合作水平的提高。仿真实验结果为支持社会群体合作提供了一定的理论依据。

    观察机制囚徒困境博弈异质性合作水平平均收益蒙特卡洛方法

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    考虑工人路径的多智能体强化学习空间众包任务分配方法

    纪苗苗吴志彬
    319-326页
    查看更多>>摘要：针对工人和任务进行匹配是空间众包研究的核心问题之一，但已有的方法通常会忽略工人路径对任务分配结果产生的影响。传统的任务分配方法存在计算速度慢、适用范围小和协作效果不突出等问题。对此，从空间众包平台的角度出发研究面向路网的空间众包任务分配问题，以任务完成时间最短为目标，提出考虑工人路径规划的基于多智能体强化学习的QMIX-A*算法，缩短任务的平均完成时间，进而提高用户的满意度。大量的数值仿真研究验证了QMIX-A*的有效性和稳定性，为空间众包服务平台的任务分配与路径优化策略的选择提供决策支持。

    多智能体强化学习空间众包任务分配路径优化路网

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    社会网络环境下基于负面行为管理与改进的最小成本共识模型的大群体决策方法

    卢艳玲许叶军李梦琪
    327-335页
    查看更多>>摘要：提出基于社会网络分析的专家负面行为识别与管理，以及基于改进的最小成本共识模型的大群体决策方法。首先，定义专家正面社会形象、负面社会形象以及观点指标等概念，根据专家负面行为表现方式提出负面社会形象管理、负面评估偏好管理以及双重负面行为管理3种策略;其次，计算专家的观点相似度、正面社会形象相似度、负面社会形象相似度，基于K均值聚类方法对大群体专家聚类;然后，考虑社会形象对共识达成的影响作用，提出基于社会形象的改进最小成本共识模型，以达成群体共识并获得最终方案排序;最后，通过一个众筹平台选择算例分析说明所提出方法的有效性和可行性。

    社会网络分析负面行为社会形象最小成本共识模型大群体决策

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    基于事件触发自适应时域MPC的船舶靠泊方法

    苑守正刘志林郑林熇孙雨鑫...
    336-344页
    查看更多>>摘要：船舶在自动靠泊的过程中会受到风、浪、流和岸壁效应等多种因素的干扰。鉴于此，针对全驱动船舶在复杂海洋条件下的自动靠泊问题，基于事件触发机制和模型预测控制，设计一种船舶自动靠泊控制器，以解决全驱动船舶在模型不确定性、执行器饱和、未知环境扰动以及岸壁效应等因素影响下的船舶自动靠泊问题。首先将船舶的三自由度模型进行线性化和离散化处理，并根据全驱动船舶的特性采用先泊位外镇定再平行靠拢的靠泊方式;然后为了提高求解速度，提出一种基于事件触发的自适应时域模型预测控制方案并进行稳定性分析;最后对一艘全驱动船舶进行仿真实验，将所提出的控制方案与其他已知方法进行对比。实验结果表明，所提出控制方案不仅能明显降低运算时间，而且具有更好的控制效果。

    船舶控制航迹规划自动靠泊模型预测控制事件触发控制

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    非线性多智能体系统的无模型自适应聚类一致性控制

    李玉涵崔立志卜旭辉郭金丽...
    345-352页
    查看更多>>摘要：针对一类模型未知的离散时间非线性多智能体系统聚类一致性问题，提出一种无模型自适应控制算法。首先，假设系统具有固定拓扑，利用伪偏导数概念得到系统的数据关系模型，在考虑多智能体之间耦合系数条件下给出聚类一致性误差，在此基础上设计一种数据驱动的聚类一致性跟踪控制协议;然后，采用压缩映射方法在理论上分析了跟踪误差的收敛性，结果表明所提出算法不需要智能体模型信息即可完成跟踪任务，是一种数据驱动的控制方法;最后，将结果拓展至随机切换拓扑结构的多智能体系统中，数值仿真结果验证了所提出算法的有效性。

    无模型自适应控制多智能体系统聚类一致性数据驱动

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    《控制与决策》征稿简则

    封3页
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