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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.
正式出版
收录年代

    基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构

    韩玉兰顾琴崔玉杰兰朝凤...
    3442-3450页
    查看更多>>摘要：真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用，成为研究的热点。针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节，难以保障稳定、准确高频细节的问题，提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构方法。该方法通过树状结构形成多分支超分辨率重构网络，增强特征表现能力，进而丰富重构图像高频细节。每条分支采用双通道残差策略对基础块进行连接，允许更多低频特征通过。进一步设计了基础块，融入密集残差结构和注意力机制，可以在加深网络的同时使网络在通道和空间上进行全局信息自适应调整。面对树状分支的多个重构结果，采用空间频率方法进行融合。实验结果表明，同当前先进的同类方法相比，所提出方法具有更佳的重构效果。

    超分辨率真实场景注意力树状多分支结构双通道残差结构

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    基于面板数据的灰色向量模关联模型及其应用

    党耀国王一博王俊杰杨绍闻...
    3451-3458页
    查看更多>>摘要：针对现有面板数据灰色关联模型中不同几何特征的可比性问题，以及关联序受对象排列顺序影响的问题，从时间维和对象维两个方面构建基于面板数据的灰色向量模关联模型。首先，以向量的形式对面板数据进行表征，进而定义指标多维度上的绝对变化量和相对变化量两种几何特征向量，并基于特征向量对各几何特征进行相应的无量纲化处理;然后，在时间维度考虑指标的横向发展绝对量和相对量向量的模得到时间维灰色向量模关联度，在对象维度考虑指标的纵向振荡绝对量和相对量向量的模得到对象维灰色向量模关联度，对两维度加权平均得到面板数据的灰色向量模关联度;其次，对面板数据灰色向量模关联模型的性质如规范性、接近性、数乘变换保序性等进行讨论，验证模型的实用性和有效性，且模型不受对象排列顺序的影响;最后，利用所提出的模型对江苏省地区大气污染问题进行研究，以期为江苏省大气污染防治工作提供理论支持。

    灰色系统灰色关联分析面板数据向量模大气污染

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    基于对偶概率语言综合距离测度和后悔理论的多属性群决策方法

    姜广田宋安斌
    3459-3468页
    查看更多>>摘要：对偶概率语言术语集(DPLTSs)能够同时在隶属度和非隶属度角度表达决策者的评价信息，在处理多属性群决策(MAGDM)问题时更具有效性。首先，针对目前DPLTSs距离测度的不足，提出一种新的综合距离测度方式，能够在无需进行元素个数拓展的情况下精确表征DPLTSs之间的差异;然后，基于评价相似度与DPLTSs专家可信度矩阵给出专家权重的求解方法;接着，构建群体共识的反馈调节步骤，从而得到所需的决策矩阵;再次，依据离差最大化思想计算属性权重，并构建基于后悔理论的MAGDM决策方法;最后，以新能源车企重型卡车研发策略的选择问题为例进行数值分析，在解决实际问题的同时验证所提出方法的适用性和有效性，并通过灵敏度分析和对比分析进一步验证所提出方法的稳定性和合理性。

    对偶概率语言术语集多属性群决策距离测度共识达成后悔理论

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    基于新定义的二型模糊偏好关系及其在多准则决策中的应用

    徐婷婷秦晋栋
    3469-3478页
    查看更多>>摘要：二型模糊集本质上是将模糊集中的隶属度扩展为一型模糊集而产生的集合，是处理复杂不确定环境下决策分析问题的有效工具。首先，系统性回顾所提出的新的二型模糊集的数学表述定义，并进一步展示其在不同论域条件下的几何解释;其次，针对二型模糊偏好关系在处理复杂决策情景下的多准则决策问题时所具有的显著优势，开展针对二型模糊偏好关系及其在多准则决策中的应用基础研究，并基于新的数学表述方法分别给出二型模糊偏好关系的定义和决策解释，同时定义了加型和积型一致性二型模糊偏好关系的条件;然后，根据模糊偏好关系理论构建并分析二型模糊偏好关系的相关方法和性质来说明二型模糊偏好关系以及所提出的新的二型模糊集的数学表述定义的科学性和合理性;最后，通过旅游产品选择案例与对比分析验证所提出的新定义下的基于二型模糊偏好关系的多准则决策方法的有效性和可行性。

    二型模糊集二型模糊偏好关系决策解释旅游产品选择

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    异质信息环境下基于案例推理和灰色关联分析的多属性决策方法

    赵敬华施佳张艳林杰...
    3479-3487页
    查看更多>>摘要：针对异质信息环境下类案检索无法精准推送相似案例的问题，考虑到决策信息的模糊性和属性间的关联性，提出一种基于案例推理(case-based reasoning，CBR)和灰色关联分析(grey correlation analysis，GCA)的异质多属性决策方法，以提高案例检索的准确性和高效性。首先，依据模糊测度计算不同属性下的广义Shapley值，以此体现属性间的交互作用及权重信息;其次，基于案例推理的思想，运用灰色关联模型确定目标案例与历史案例的相似程度;此外，将广义Shapley值与灰色关联相结合，得到目标案例与历史案例的灰色关联度，从而获得可供当前目标案例参考的处理措施;最后，通过司法执行案件的类案检索问题验证所提方法的可行性和实用性，进而完善异质多属性决策理论体系，为解决司法领域难题拓宽新路径。

    异质信息广义Shapley值案例推理灰色关联分析类案检索多属性决策

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    基于两种周期维护类型和序列准备时间的单机调度

    杨梦月董文杰刘思峰
    3488-3496页
    查看更多>>摘要：为了更好地提高客户满意度以及更高效地进行生产调度和设备维护，研究具有序列准备时间和两种周期维护类型的单机调度问题。首先通过不同预防性维护效果定义两种周期维护类型，同时考虑序列准备时间，以最小化总延误为目标建立混合整数规划模型;然后通过分析模型结构得到有效不等式提高模型求解效率;接着设计高效的多起点算法进行求解，为了避免算法陷入局部最优，设计5种局部搜索算子进行搜索;最后通过仿真实验验证模型和算法的有效性，并对参数进行灵敏度分析。研究结果表明，在不同种维护类型之间进行权衡可以降低总延误，两种周期维护类型的总延误优于单一周期维护类型。研究结果可以为制造企业实际制定调度和维护方案时提供决策支持。

    生产调度周期性维护单机调度序列准备时间总延误多起点算法

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    体现分布特征的混合信息随机转化聚合求解方法及应用

    李伟伟易平涛李玲玉董乾坤...
    3497-3505页
    查看更多>>摘要：随着决策环境的日趋复杂，多类型混合信息共存的现象越来越普遍。对此，考虑不同类型决策信息的分布特征，细化探讨以分段随机抽样方式将混合信息转化为随机数的方法，能够尽可能提升转化后数据与原始信息分布结构的一致性。通过大规模仿真归纳总结了不同情形下混合信息随机转化过程中最佳分段子区间的求解方法和结论，可为实际中分段抽样区间的确定提供参考。进一步，融合随机聚合求解与混合信息的随机转化过程，得到优胜度概率矩阵，并据此推导出排序位概率矩阵和可能性排序结论，从而实现决策结论由"绝对形式"向"相对形式"的柔性转化。该结论形式更加吻合原始决策信息的多样化、不确定性及模糊性特征，更具可解释性和可接受性。最后，通过对比分析验证所提出方法的有效性，并以省域发展潜力综合预判为背景构建应用算例，对所提出方法的特征及应用前景进行说明。该研究进一步丰富了混合信息的转化途径，可为多类型信息共存的复杂决策问题提供方法支撑。

    多属性决策混合信息随机转化分布特征可能性排序优胜度概率矩阵

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    基于特征增强和历史帧选择的Transformer视觉跟踪算法

    侯志强杨晓麟马素刚王云龙...
    3506-3512页
    查看更多>>摘要：为进一步提升跟踪算法在历史帧信息利用和目标特征表达方面的性能，提出基于特征增强和历史帧选择的 Transformer 视觉跟踪算法(feature enhancement and history frame selection based Transformer visual tracking，FEHST)。首先，在骨干网络中引入动态预测模块，通过稀疏化策略提高自注意力机制的计算效率，聚焦目标区域特征;其次，提出特征增强模块，将局部信息与全局信息的优势相结合，提升特征的表达能力;最后，采用自适应历史帧选择策略，提升跟踪器对目标动态信息的关注。在LaSOT、TrackingNet、GOT-10K和OTB100等数据集上进行了大量的实验，实验结果显示，在LaSOT、TrackingNet、OTB100上分别取得70。1％、83。0％和71。6％的成功率，在GOT-10K上取得71。4％的平均重叠度，并能以27FPS的速度运行。

    计算机视觉视觉跟踪深度学习注意力机制历史帧选择Transformer

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    复杂通信约束下网络化多智能体系统的时变编队控制

    郑长兵庞中华董燕飞司文杰...
    3513-3520页
    查看更多>>摘要：针对二阶网络化多智能体系统中前向通道、反馈通道和智能体之间通道同时存在通信约束(网络诱导时延和丢包)问题，提出一种基于网络化预测控制方法和时滞系统方法的新型解决方案。首先，基于智能体自身滞后的位置和速度信息，通过迭代预测得到智能体当前时刻的位置和速度预测值;然后，考虑到智能体之间通道的通信约束，设计基于邻居智能体滞后信息的时变编队控制协议;进而，推导出包含前向通道和智能体之间通道通信约束的闭环时滞系统，并利用李雅普诺夫方法给出闭环系统稳定的充分条件;最后，通过对比仿真验证所提出方法的有效性，以及网络化预测控制方法在主动补偿通信约束方面的优势。

    网络化多智能体系统通信约束网络化预测控制时滞系统时变编队李雅普诺夫方法

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    《控制与决策》征稿简则

    封3页
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