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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
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    带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法

    于海波朱秦娜康丽乔钢柱...
    1167-1176页
    查看更多>>摘要：针对粒子群优化算法在处理高维、大规模、多变量耦合、多模态、多极值属性优化问题时易早熟收敛等性能和技术瓶颈，基于粒子群优化算法行为学习算子和3种不同学习偏好的差分变异算子，建立带偏向性轮盘赌的多算子选择与融合机制，提出一种带偏向性轮盘赌的多算子协同粒子群优化算法MOCPSO。MOCPSO针对迭代粒子群榜样粒子集，首先通过对迭代种群及其榜样粒子集优劣分组，同时采用轮盘赌分别为每组榜样粒子集选配不同学习偏好的变异算子，并为每组榜样粒子适配差分基向量和最优基向量，预学习并优化迭代种群及其榜样粒子，以权衡算法的全局探索和局部开发;然后通过合并所有子种群，并结合粒子群优化算法行为学习算子，指导迭代种群状态更新，以提高算法的全局收敛性;最后结合精英学习策略，对群体历史最优进行高斯扰动，以提高算法的局部逃生能力，保障算法收敛的多样性。实验结果表明，MOCPSO算法与5种先进的同类型群智能算法在求解CEC2014基准测试问题上具备竞争力，且有更强的优化特性。

    粒子群优化差分演化多算子协同榜样竞争偏向性变异策略精英学习

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    基于改进麻雀搜索算法的分数阶PID参数整定

    陈炫儒吴立飞杨晓忠
    1177-1184页
    查看更多>>摘要：针对分数阶PID控制器的设计问题，提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)对分数阶PID控制器进行参数整定。在麻雀搜索算法(SSA)中引入Chebyshev混沌映射，提高SSA的种群多样性和全局搜索能力;采用自适应t分布和萤火虫算法，设置转换概率p使二者交替执行，提高SSA的收敛精度和寻优性能。对10个基准测试函数进行寻优，结果表明相较于已有的4种经典算法，ISSA在收敛速度、收敛精度、全局搜索能力等方面均有较大提升。最后，对两类被控系统进行仿真分析，相比现有成果，证实了ISSA算法对求解分数阶PID控制器参数整定问题的有效性和实用性。

    分数阶PID控制器改进麻雀搜索算法自适应t分布萤火虫算法基准函数寻优参数整定

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    基于自适应多目标进化CNN的图像分割方法

    王维王显鹏宋相满
    1185-1193页
    查看更多>>摘要：卷积神经网络已经成为强大的分割模型，但通常为手动设计，这需要大量时间并且可能导致庞大而复杂的网络。人们对自动设计能够准确分割特定领域图像的高效网络架构越来越感兴趣，然而大部分方法或者没有考虑构建更加灵活的网络架构，或者没有考虑多个目标优化模型。鉴于此，提出一种称为AdaMo-ECNAS的自适应多目标进化卷积神经架构搜索算法，用于特定领域的图像分割，在进化过程中考虑多个性能指标并通过优化模型的多目标适应特定的数据集。AdaMo-ECNAS可以构建灵活多变的预测分割模型，其网络架构和超参数通过基于多目标进化的算法找到，算法基于自适应PBI实现3个目标进化问题，即提升预测分割的F1-score、最大限度减少计算成本以及最大限度挖掘额外训练潜能。将AdaMo-ECNAS在两个真实数据集上进行评估，结果表明所提出方法与其他先进算法相比具有较高的竞争性，甚至是超越的。

    卷积神经网络神经架构搜索多目标优化问题基于分解的多目标进化算法自适应图像分割

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    基于集成约束无人机两步制航迹规划方法

    柴旭朝周游闫李梁静...
    1194-1202页
    查看更多>>摘要：无人机航迹规划是一个富含地形威胁、雷达威胁和自身可飞性等多约束的优化问题。采用两步制的规划框架，提出一种基于集成约束的无人机航迹规划方法。规划第1阶段采用基于多种群策略的差分进化优化方法，规划第2阶段采用海洋捕食者算法的Lévy运动优化;集成约束机制在搜索过程中动态更新约束策略来补偿可行解数量骤减，抑制搜索停滞。与典型算法和约束处理策略进行对比，实验结果表明，所提出无人机航迹规划方法收敛性好、稳定性强，能够有效地求解复杂多约束无人机航迹规划问题。

    航迹规划约束优化差分进化算法集成约束策略Lévy运动策略多种群策略

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    一种新的基于强化学习改进SAR的无人机路径规划

    周文娟张超群汤卫东易云恒...
    1203-1211页
    查看更多>>摘要：搜索和救援优化算法(SAR)是2020年提出的模拟搜救行为的一种元启发式优化算法，用来解决工程中的约束优化问题。但是，SAR存在收敛慢、个体不能自适应选择操作等问题，鉴于此，提出一种新的基于强化学习改进的SAR算法(即RLSAR)。该算法重新设计SAR的局部搜索和全局搜索操作，并增加路径调整操作，采用异步优势演员评论家算法(A3C)训练强化学习模型使得SAR个体获得自适应选择算子的能力。所有智能体在威胁区数量、位置和大小均随机生成的动态环境中训练，进而从每个动作的贡献、不同威胁区下规划出的路径长度和每个个体的执行操作序列3个方面对训练好的模型进行探索性实验。实验结果表明，RLSAR比标准SAR、差分进化算法、松鼠搜索算法具有更高的收敛速度，能够在随机生成的三维动态环境中成功地为无人机规划出更加经济且安全有效的可行路径，表明所提出算法可作为一种有效的无人机路径规划方法。

    强化学习搜索与救援优化算法异步优势演员-评论家算法路径规划路径调整无人机

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    输出约束的有限时间自适应区间二型模糊输出反馈PMSM伺服控制

    刘晏李前胜姜彦辰王永富...
    1212-1222页
    查看更多>>摘要：针对永磁同步电机驱动的伺服系统在不确定性摩擦和未知负载的影响下难以达到高精度的控制效果，提出一种基于区间二型模糊系统的带有输出约束的有限时间自适应输出反馈控制方案。首先，构建一个基于非线性扰动观测器的区间二型模糊状态观测器，分别完成对于未知扰动和速度的估计，区间二型模糊系统完成对于非线性摩擦的逼近;然后，在此基础上，结合滤波误差补偿机制和有限时间技术，引入障碍Lyapunov函数和反步控制技术设计输出约束的自适应区间二型模糊输出反馈控制器;最后，根据Lyapunov稳定性理论提出严格的稳定性分析，保证闭环系统的所有信号均是有限时间内有界的，并通过数值仿真和实验验证了所提出方法的有效性。

    伺服系统区间二型模糊逻辑系统障碍Lyapunov自适应反步控制永磁同步电机有限时间控制

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    套代数框架下网络控制系统的鲁棒稳定性分析

    张秀娟徐晓萍
    1223-1230页
    查看更多>>摘要：研究级联双端口网络控制系统在被控对象、控制器和双端口通信信道中同时存在扰动的稳定性问题。当网络控制系统通过一系列双向通信信道进行信号传输时，系统建模为通过级联双端口网络进行连接。由于通信过程中会发生信息的失真和干扰，考虑双端口信道传输矩阵中的H∞范数有界扰动以及被控对象和控制器中的gap型扰动，得到基于通信信道扰动服从范数有界时闭环系统与网络控制系统鲁棒稳定之间的关系，同时也以几何不等式的方式给出判定网络控制系统鲁棒稳定性的充分条件。数值算例表明结论是有效的。

    套代数双端口网络控制系统稳定鲁棒稳定二次约束

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    基于转移依赖Lyapunov函数离散时间切换系统的异步l2-l∞滤波

    王瑞华李福鹏胡硕洋费树珉...
    1231-1239页
    查看更多>>摘要：主要研究离散时间切换系统在容许路径依赖混合驻留时间(AED-IDT)切换下异步l2-l∞滤波器的设计问题。不同于以往的研究结果，提出一种异步转移依赖凸Lyapunov函数，得到了低保守性稳定性判据。所设计Lyapunov函数的创新之处在于其构建不再依赖系统模态，而是依赖当前激活的滤波器模态和刚刚运行结束的滤波器模态。鉴于所设计Lyapunov函数具有凸性质，这为所提出方法提升自由度和灵活性创造了空间。采用转移依赖凸Lyapunov函数和AED-IDT切换策略，能够得到保证滤波误差系统全局一致指数稳定，且具有l2-l∞性能的充分条件。在此基础上，提出异步l2-l∞滤波器的设计方法。最后，通过一个数值实例和一个切换RLC应用电路来验证所得结果的有效性，并经过仿真实验验证了所提出设计方法能够保证更紧的驻留时间界和较小的滤波误差结果。

    离散时间切换系统转移依赖凸Lyapunov函数容许路径依赖混合驻留时间全局一致指数稳定异步l2-l∞滤波切换RLC电路

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    数据中心制冷系统非线性模型预测控制

    魏东韩少然冉义兵李白玉...
    1240-1250页
    查看更多>>摘要：数据中心制冷系统具有非线性、强耦合和大滞后特性，目前常用的PID方法无法实现系统整体能效提升，而现有非线性优化算法计算量大，不易工程实现。鉴于此，提出一种数据中心制冷系统模型预测控制策略，上层优化层设计预测控制器，其目标为在满足制冷要求的前提下降低系统能耗，优化层采用神经网络作为反馈控制器，将系统整体优化目标函数作为神经网络控制器优化性能指标，结合变分法与随机梯度下降法，通过滚动优化求取下层各回路被控变量最优设定值，算法占用存储区适中、计算量小;下层现场控制层通过实时控制使各回路被控变量跟踪最优设定值，可以在不破坏原有现场控制系统的情况下实现性能优化。构建Trnsys-Matlab联合仿真平台，针对系统夏季、过渡季和冬季的控制策略进行仿真实验。结果表明，所提出控制策略能够在满足数据中心安全运行的前提下，实现系统整体能效提升，且具有良好的鲁棒性。

    模型预测控制非线性控制数据中心

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    随机时延下多输入多输出多智能体系统事件触发双向编队

    赵华荣彭力吴治海谢林柏...
    1251-1259页
    查看更多>>摘要：针对动力学模型未知的多输入多输出非线性离散时间多智能体系统的随机时延问题，提出一种输入增益补偿策略，并针对其通讯受限问题，提出一种带有死区操作器的事件触发控制机制。首先，采用伪偏导技术沿时间轴方向，在智能体的每个工作点上建立一种紧格式动态线性化数据模型，并给出该数据模型的参数估计算法。在此数据模型的基础上结合符号图论，研究智能体之间的合作与竞争关系，设计一种事件触发的数据驱动双向编队控制算法。最后，通过李雅普诺夫稳定性理论、矩阵理论以及压缩映射原理论证所提出算法的收敛性，并通过仿真实验和实物实验进一步验证该算法的正确性与有效性。

    多智能体系统数据驱动控制随机时延事件触发双向编队

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