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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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    基于全局上下文交互融合的伪装目标检测网络

    葛斌陈宁洁夏晨星郑海君...
    3347-3356页
    查看更多>>摘要：在伪装目标检测中，针对以往的特征融合研究大多采用多级特征集成，而忽略了不同特征间的差异，提出一种基于全局上下文交互融合网络用于伪装目标检测。利用改进的金字塔视觉转换器(PVTv2)模型作为骨干网络，在多个尺度上提取全局上下文信息。首先，设计边界增强模块来关注伪装目标的结构细节，并获取物体的边缘特征;然后，借鉴动物捕食机制提出特征融合解码模块，该模块提供位置信息用于潜在目标定位来产生粗略定位图;最后，通过所搭建的全局上下文聚合模块进行多层次信息的充分交互，减少特征聚合过程中的信息丢失。采用4个公开数据集、4种评价指标进行实验，实验结果表明，所提出网络性能优于其他17个具有代表性的模型。

    计算机视觉图像处理伪装目标检测上下文信息特征融合

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    面向少样本故障诊断的知识自监督深度表征学习方法

    姚家琪宋鹏宇沈萌赵春晖...
    3357-3365页
    查看更多>>摘要：目前机器学习技术已被广泛应用于工业智能故障诊断中，但其成功应用的前提条件是能够获取到充足的含标签故障数据以对机器学习模型进行训练。实际工业场景中，设备常运行于正常状态，故障数据的获取与标注成本巨大，无法达到模型训练的需求。现有少样本诊断方法通常依赖于额外的有标签数据，无法克服工业场景下的数据采集与标注局限。对此，挖掘关键时序依赖特征以及专家先验知识与故障诊断任务之间的内在关联，提出一种知识自监督深度表征学习方法以实现少样本故障诊断。该方法设计了一个掩码信号重构与先验特征预测多任务联合的模型预训练策略，利用与目标设备类似设备积累的海量历史无标签数据对工业智能故障诊断模型中的特征提取器模型进行预训练，使得模型在无需额外标注数据的前提下，提取具有专家先验知识引导的时序变化模式，从而获取高泛化故障表征能力。通过上述基于知识自监督表征的预训练方法，在诊断过程中仅需利用目标设备的少量有标签故障样本对模型的全局参数进行微调，从而克服模型对有标签样本的依赖性难题。最后，通过一个跨数据集的故障诊断实验来模拟跨设备的少样本故障诊断场景，验证所提出方法在少样本场景下的有效性。

    少样本学习故障诊断自监督学习表征学习

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    基于模拟退火算法的人机协同装配线平衡问题研究

    毛照昉王威方侃黄典...
    3366-3374页
    查看更多>>摘要：作为一种新兴的智能制造趋势，将协作机器人引入装配线，与工人以人机协同方式进行装配，正受到越来越多的重视和实践。人机协同装配线的特点在于工人和机器人可以在同一工位中独立执行、并行执行或协作执行装配任务，从而提高传统装配线的生产效率。以最小化节拍时间为优化目标，对人机协同装配线平衡问题开展研究。首先，设计节拍时间下限、上限和初始解的加强策略，并基于已有的人机协同装配线平衡问题模型，构建一个新的增强的混合整数规划模型;其次，设计一类改进的模拟退火算法，使用多种工位完工时间评估方法，实现对问题的高效求解;此外，通过大量的计算实验，验证所提模型和算法的有效性和适用性;最后，对相关参数开展敏感性分析，为制造企业引入协作机器人开展人机协同装配提供管理启示和实践参考。

    协作机器人人机协同装配线平衡问题加强策略增强的混合整数规划模型模拟退火算法

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    基于移动储能时空优化调度的配电网韧性提升策略

    刘鑫蕊孟庆坤侯敏王睿...
    3375-3384页
    查看更多>>摘要：针对极端天气灾害造成配电网供电短缺问题，首先提出考虑多类型极端天气的配电网统一故障率计算模型，实现配电网灾前故障场景预测;然后提出包含整体韧性和恢复速度的配电网韧性评估指标，灾害发生前，以天气灾害预判场景为依据，建立以负荷削减量、移动储能移动成本和充放电成本最小为目标的移动储能预调度模型，有效减少灾时停电时间，灾害发生后，随着灾害进程的变化，交通路况受极端天气影响呈现出不同程度的拥堵或湿滑情况，进而影响了移动储能车的实际应灾救援能力，因此提出考虑交通网影响的移动储能救援态和充电态的时空动态优化调度方法;最后以我国东北某城市实际冰灾为案例进行分析，结果表明考虑极端天气对交通路网影响的移动储能"灾前+灾后"多模态调度策略可有效提升配电网的韧性水平。

    极端天气配电网移动储能交通网韧性提升韧性评估

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    面向低轨星座馈电链路切换问题的混合克隆选择算法

    任思达冯彦翔陈炜张广辉...
    3385-3394页
    查看更多>>摘要：随着低轨星座规模的不断扩张，本就相对匮乏的信关站资源变得更加紧张。为提高信关站天线的使用效率，提出一种混合克隆选择算法。首先，将卫星与信关站可见弧段转化为任务集合，将馈电链路切换问题转化为任务分配问题，并建立相应的数学整数规划模型;然后，将抗体编码为一组任务分配向量，结合启发式冲突消解规则，建立基于有向图最短路的解码方法，引入阈值参数降低解码的计算开销，提出基于自适应邻域选择的局部搜索算法，增强局部寻优能力;最后，搭建低轨星座馈电链路切换仿真场景，生成不同规模的算例来开展对比实验。仿真实验结果表明，所提出算法能够快速收敛到小规模算例的最优解，同时在大规模算例上比现有启发式算法表现出更强的求解能力和更稳定的性能，从而验证所提出算法的有效性。

    低轨星座馈电链路切换克隆选择算法有向图任务分配元启发式算法

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    基于深度强化学习的多人协同混流装配线平衡优化研究

    张梅田镇遇朱金辉傅艳霞...
    3395-3404页
    查看更多>>摘要：针对大型设备混流装配过程中的多人协同、多工种等特点，提出基于双深度Q网络(double deep Q network，DDQN)的多人协同混流装配线平衡优化算法。首先以工作站和工人数量、工人与工作站间的负载为优化目标，建立多人协同混流装配线平衡问题的多目标优化数学模型。其次，根据装配过程中生产对象的特征设计状态空间，并根据启发式规则设计动作空间，结合优化目标设计奖励函数，从而将数学模型转化为马尔科夫决策模型。在此基础上，对传统DDQN算法进行改进，采用自适应探索概率完成动作决策，并设计基于工人利用率的解码方法。最后，通过混流装配线标准测试实例以及多人协同混流装配线测试实例，将DDQN算法与改进离散水波优化算法和模拟退火算法进行对比，验证算法的寻优精度以及模型的有效性。同时，在车身混流装配实际案例中采用DDQN算法进行平衡优化，验证算法的有效性和实用性。

    混流装配线平衡优化多人协作强化学习多目标优化

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    基于随机克里金模型的元建模序贯试验设计

    苗致远霍鑫马杰张凯...
    3405-3412页
    查看更多>>摘要：在复杂系统的试验评估中，受制于时间和成本，试验次数有限，需要对试验的试验点和样本量进行设计。序贯设计适用于高成本试验，但设计效果取决于使用的准则和方法。针对这一问题，基于随机克里金模型研究序贯设计方法。在试验点设计上，对期望预测误差的组成成分分别进行估计，引入中心化L2偏差平衡探索和开发，构建一种试验点设计准则;在样本量分配上，以积分均方误差准则为目标函数构造整数规划并转化为多阶段决策过程，利用松弛问题的解构造近似代价函数，提出一种基于近似动态规划的求解方法。最后，将所提出序贯设计方法分别应用于数值仿真实验和实际飞行仿真转台实验以验证方法的有效性。

    序贯设计随机克里金元建模试验设计代理模型近似动态规划

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    考虑批处理机的绿色模糊混合流水车间调度问题

    王静雷德明
    3413-3421页
    查看更多>>摘要：针对考虑批处理机(batch processing machines，BPM)和部分阶段无优先关系的绿色模糊混合流水车间调度问题(energy-efficient fuzzy hybrid flow shop scheduling problem，EFHFSP)，提出一种动态人工蜂群(dynamical artificial bee colony，DABC)算法以同时最小化最大模糊完成时间和模糊总能耗。给出基于种群评估的种群裁定方法以在每一代动态决定雇佣蜂种群和跟随蜂种群，并应用了动态雇佣蜂阶段、基于自适应交流的跟随蜂阶段、多样性强化策略以及自适应侦察蜂阶段。最后进行仿真实验，实验结果表明DABC在求解考虑BPM和部分阶段无优先关系的EFHFSP方面具有较强的优势。

    绿色混合流水车间模糊调度人工蜂群算法批处理机优先关系

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    电量消耗不确定下充电站选址-路径问题

    王单周泓郑伟博
    3422-3430页
    查看更多>>摘要：随着社会各界对绿色可持续发展的高度重视，环境友好型电车逐渐在物流配送中占据主要地位。然而，相比于传统燃油车，电车配送里程更短，因此在进行电车路径规划过程中，充电站是一个重要的因素。而实际中，外界因素引起的电量消耗不确定会影响充电站的选址。对此，针对电量消耗不确定下充电站选址-路径问题进行研究，导出鲁棒优化模型。为了求解大规模算例，提出基于自适应大邻域算法框架搭建的改进启发式算法，该算法采用新算子，并结合局部搜索提高搜索效率。数值实验表明，所提出的模型具有较好的稳健性，所设计的算子具有较优的搜索能力，这对于实际生活中的充电站选址-路径问题具有较强的现实意义。

    电车不确定选址-路径问题鲁棒优化自适应大邻域搜索

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    绿色信贷优惠对企业产品定价及供应链绩效的作用机制

    田俊峰司艳红王力孙西秀...
    3431-3441页
    查看更多>>摘要：针对绿色信贷背景下不同绿色企业的运营决策和供应链绩效表现问题，构建银行主导的银行-零售商-制造商三层主从博弈模型，探索绿色信贷优惠对企业产品定价和供应链绩效的作用机制，论证绿色信贷优惠对银行盈利、企业绿色转型以及实现整体经济效益和环境效益一致性的积极影响。研究发现，银行绿色贷款优惠会导致绿色产品批发价和零售价的降低，从而促进绿色产品需求增加，而一般产品价格不受影响但需求减少。企业的绿色转型需要一定的绿色市场基础，当绿色市场较小时，绿色信贷优惠可以促使绿色产品更早地占领市场，此时，绿色信贷优惠在促进企业绿色转型方面发挥了更大的作用。在特定条件下，绿色信贷优惠可以增加总利润、消费者剩余和社会福利，同时降低环境影响，但仅具有显著环境改善作用的绿色产品才能实现帕累托改进。

    绿色信贷利率优惠定价供应链社会福利机制

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