首页期刊导航|控制与决策
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

    面向不确定性的多机器人路径鲁棒规划研究综述

    张书凡毛剑琳张凯翔李睿祺...
    3873-3888页
    查看更多>>摘要：多机器人路径规划为共享工作环境中的多个机器人规划从起始位置到目标位置的无冲突路径集合，是多智能体领域协同规划方向的重要课题。然而，时钟漂移、动态障碍物、机器故障等现实因素，可能会导致多机器人系统的实际执行过程与规划方案存在时间上的偏差，使机器人之间发生意外冲突。面向不确定性因素展开多机器人路径鲁棒规划并在一定程度上保证规划方案的安全执行，是当前路径规划领域的挑战之一。对此，首先整理不确定性下多机器人路径规划的问题描述;然后分别从面向不确定性的鲁棒规划算法、在线执行策略以及评价指标等方面对目前研究进行综述，讨论各类解决方法的思路和特点;最后对多机器人路径鲁棒规划研究的关键技术进行展望。

    多机器人路径规划不确定性建模鲁棒规划冲突概率在线执行策略冲突和死锁避免

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    车辆队列协同控制综述

    于树友冯阳阳曲婷李永福...
    3889-3909页
    查看更多>>摘要：通信技术和自动驾驶技术的高速发展为车辆队列协同控制带来了新的机遇。车辆队列协同控制能够有效提高车辆的行驶安全性，增加交通容量，减少交通拥堵，降低燃油消耗，具有重要的社会和经济效益，已成为智能交通系统重要研究方向和学术研究的热点。鉴于此，针对车辆队列协同控制的现有研究进展，从车辆队列建模、通信拓扑结构、单队列与多队列协同控制、队列性能分析4个方面分别概述现有研究方法及其优缺点，并对未来车辆队列协同控制的研究进行展望，为后续更深入的研究提供参考。

    车辆队列建模通信拓扑结构单队列多队列协同控制队列性能

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一种新型三阶固定时间收敛滑模非线性扩张状态观测器

    刘俊谭锦浩蒲明张葛祥...
    3910-3918页
    查看更多>>摘要：为了解决传统扩张状态观测器存在对系统状态跟踪速度慢、跟踪精度低的问题，基于滑模控制方法设计一种新型三阶固定时间收敛滑模非线性扩张状态观测器，并对其收敛时间和稳态误差进行分析。首先，提出一种新型固定时间收敛滑模面和滑模趋近律，并借助滑模控制方法设计得到滑模非线性扩张状态观测器;然后，利用Lyapunov函数证明该滑模非线性扩张状态观测器能够实现固定时间收敛，并分析其对系统扰动的估计误差;最后，仿真对比实验表明，与传统扩张状态观测器相比，所提出滑模非线性扩张状态观测器能够实现对系统状态快速且高精度的跟踪、具有显著的性能优势。

    非线性扩张状态观测器滑模控制固定时间收敛状态估计Lyapunov函数自抗扰控制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    考虑输入饱和的不确定机械臂系统固定时间阻抗控制

    周玥欣于金鹏刘加朋宿俊浩...
    3919-3926页
    查看更多>>摘要：针对机械臂系统力/位混合控制问题，提出一种固定时间模糊自适应阻抗控制方法。首先，利用固定时间自适应模糊反步法处理机械臂系统的未建模动态;其次，构造固定时间命令滤波器实现对虚拟控制函数的有效逼近，并引入误差补偿机制消除滤波误差;同时，设计固定时间抗饱和器消除饱和对系统性能的影响，稳定性分析表明闭环系统所有信号都是固定时间有界的;最后，通过仿真实验验证了所提出的控制策略的有效性。

    输入饱和机械臂固定时间稳定阻抗控制模糊自适应控制

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    自生成兵棋AI:基于大语言模型的双层Agent任务规划

    孙宇祥赵俊杰解宇轩喻车澄...
    3927-3936页
    查看更多>>摘要：ChatGPT所代表的大语言模型对AI领域产生了颠覆性影响，但它主要关注自然语言处理、语音识别、机器学习和自然语言理解。对此，将大语言模型应用于智能决策领域，将大语言模型置于决策中心，并构建以大语言模型为核心的Agent体系结构。基于此，进一步提出双层Agent任务规划，通过自然语言的交互，发出和执行决策指令，并通过兵棋推演模拟环境进行仿真验证。通过兵棋对抗模拟实验，发现大语言模型的智能决策能力明显优于常用的强化学习AI，并且其智能性、可理解性都更强。实验表明，大语言模型的智能性与Prompt密切相关。此外，将大语言模型从以往的人机交互领域拓展到智能决策领域，对智能决策的发展具有重要的参考价值和意义。

    自生成兵棋AI大型语言模型ChatGPT智能决策兵棋推演强化学习

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于SANER-PPO算法的无人机集群干扰资源分配方法

    刘旖菲李小帅杨俊安杨渡佳...
    3937-3945页
    查看更多>>摘要：针对高动态通信对抗场景下无人机集群协同干扰资源分配问题，提出一种结合状态正态化、优势标准化、熵正则化机制和近端策略优化算法(state normalization，advantage normalization and entropy regularization-based proximal policy optimization，SANER-PPO)的干扰资源分配方法。首先，以无人机集群有效干扰的目标电台数量最大化和消耗的干扰功率最小化为目标函数，建立干扰资源分配优化问题;然后，将无人机集群映射为智能体，根据干扰资源分配模型建立马尔科夫决策过程;最后，利用SANER-PPO算法求解资源分配优化问题，生成无人机集群的干扰波束和干扰功率的优化决策结果。相比于原始PPO算法，SANER-PPO算法将状态正态化机制引入智能体的决策阶段以增强算法的有效性，将优势标准化机制和熵正则化机制引入更新阶段来提升算法的收敛速度和稳定性。结果表明，所提出算法能有效解决协同干扰资源分配问题，相较于原始PPO和柔性演员评论家两种算法，在资源消耗量和有效干扰的成功率方面具有明显优势。进一步，通过逐步移除所提出算法的改进机制来进行消融实验，验证了3种改进机制的有效性。

    无人机集群干扰决策通信对抗资源分配强化学习近端策略优化

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于混合注意力机制的多信息行人过街意图预测

    桑海峰刘玉龙刘泉恺
    3946-3954页
    查看更多>>摘要：提前预测道路两旁的行人是否存在过街意图或一段时间后是否会出现过街行为是自动驾驶汽车面临的重要挑战之一，如何有效融合不同模态的多元信息是准确预测行人过街意图的重要问题。基于此，提出一种基于混合注意力机制的多信息融合预测模型，使用一种基于交叉注意力机制的图像特征融合网络来提取原始图像与语义图像之间的互补信息，并使模型更加关注与行人过街行为有关的图像部分。同时，提出一种融合注意力机制的分级GRU模块，用以捕捉不同模态的非视觉信息对行人过街意图的影响。在PIE和JAAD数据集上对所提模型进行对比实验，己验证其具有领先于同类研究的性能;针对所提出模块进行广泛的消融实验，表明其有效性。

    行人过街意图预测交叉注意力机制自动驾驶视频分析计算机视觉多信息融合

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于混合学习策略的可变速AGV与机器绿色集成调度

    陈仁胜吴斌闫飞一
    3955-3963页
    查看更多>>摘要：传统制造业正逐渐向智能化、绿色化制造模式转型。为实现柔性制造车间的增效减排，以最小化最大完工时间和总能耗为目标，构建充电约束下可变速AGV与机器绿色集成调度模型，并设计一种基于混合学习策略的改进NSGA-Ⅱ算法进行优化求解。采用基于工序、机器、AGV及其速度的四段式染色体编码方案，对各编码段分别设计不同的交叉变异算子;采用基于反向学习的精英保留策略，以提高算法的种群多样性;提出针对问题特征的邻域搜索算子，基于Q-learning强化学习算法，动态调整迭代过程中的邻域结构，增强算法的局部搜索能力。最后通过仿真实验表明，改进NSGA-Ⅱ算法是求解该问题的有效方法。

    绿色集成调度多目标优化混合学习策略可变速AGVNSGA-Ⅱ充电约束

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    新息优先一致分数阶离散GM(1,1)模型及应用

    沈琴琴曹阳王鲁欣高赛昆...
    3964-3972页
    查看更多>>摘要：一致分数阶GM(1，1)(CFGM(1，1))模型是一种基于一致分数阶累加的单变量灰色预测模型。一致分数阶累加生成算子不满足灰色预测理论中极其重要的新息优先原则，且CFGM(1，1)模型存在从差分方程到微分方程的转换误差。为此，提出一种新息优先一致分数阶累加生成算子，结合离散GM(1，1)模型的思想，构建新息优先一致分数阶离散GM(1，1)模型，从理论上导出新算子满足新息优先原则的条件，并用两类智能优化算法寻求模型中的最优累加参数。两个实际案例表明，所提模型不仅能满足新息优先原则，还可以有效克服CFGM(1，1)模型中的转换误差，具有更优的拟合和预测精度。

    灰色预测系统一致分数阶累加新息优先离散灰色模型

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于双滑模观测器的参数不确定系统抗扰与跟踪控制

    孙传斌王树波
    3973-3980页
    查看更多>>摘要：针对机器人系统中含有的不确定参数和未知干扰等问题，提出一种基于双滑模观测器和非奇异快速终端滑模控制的复合控制策略。首先，为了估计补偿模型中的不确定参数和外部干扰带来的未知动态，基于机器人系统欧拉-拉格朗日模型构建滑模观测器，以优化机器人系统轨迹跟踪控制性能;然后，针对滑模观测器中存在残差造成的抖振问题，设计辅助滑模观测器，通过将观测误差反馈补偿，抑制观测器在观测扰动时的抖振现象，进一步提高观测精度;接着，为了实现系统抗扰和轨迹跟踪问题，提出有限时间滑模控制器，通过调节滑模控制中的切换增益，可有效地缩短收敛时间，并提高系统的鲁棒性;最后，通过李雅普诺夫稳定性理论证明闭环系统的稳定性，并通过Simulink仿真验证所提出方法的有效性。

    机器人系统机器人控制滑模观测器不确定参数非奇异快速终端滑模控制有限时间稳定

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据