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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VMD-CNN的高噪声动态生产过程质量异常监控

    刘玉敏王德园王宁田光杰...
    1595-1603页
    查看更多>>摘要：针对由智能制造现场动态生产过程的复杂随机因素影响造成的高噪声和质量异常监控方法效率低等问题，将变分模态分解方法(variational mode decomposition，VMD)与深度卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)相结合，提出一种基于VMD-CNN的实时质量监控新方法。首先，利用VMD方法，将高噪声动态过程原始数据分解为包含质量异常特征和噪声信息的两类本征模态函数，通过去除噪声数据的本征模态函数，消除动态生产过程的高噪声干扰;进而，采用灰度变换将保留原始质量异常特征的本征模型函数转化为质量异常图像，构建VMD-CNN模型对质量异常图像进行识别，并提出基于VMD-CNN的高噪声动态过程质量异常实时监控框架;最后，通过实验验证所提方法的有效性，并与小波去噪方法和CNN识别模型进行对比分析，实验结果显示所提方法的识别精确度显著优于现有的动态过程质量异常监控方法。

    高噪声动态过程变分模态分解卷积神经网络质量异常特征识别质量监控

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    具有噪声信息与状态模型不确定系统的IMM自适应滤波

    马天力张扬高嵩刘盼...
    1604-1611页
    查看更多>>摘要：卡尔曼滤波器广泛用于解决线性高斯系统的状态估计问题。然而，在实际应用中过程噪声和系统模型参数先验信息未知，且量测受到异常值干扰，给准确估计系统状态带来极大困难。针对具有噪声信息和状态模型不确定的动态系统，提出一种广义交互式多模型自适应滤波算法。该算法设计多个模型并行的方式对系统不确定进行处理，对于每个模型，建立Skew-T分布非对称重尾噪声表示模型，为了解决过程噪声与系统协方差相互耦合难以求解的问题，利用逆威沙特分布对系统预测协方差矩阵进行描述，并通过变分贝叶斯推理递归计算系统状态的后验分布。仿真结果和实验验证表明，在噪声信息和状态模型不确定条件下，所提出算法具有较高的估计精度。

    交互式多模型过程噪声Skew-T分布变分贝叶斯自适应滤波时变噪声

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    基于优化RDD分区的Spark并行K-means大尺度遥感图像分割

    李玉崔书琳赵泉华
    1612-1619页
    查看更多>>摘要：大尺度遥感图像分割对单机处理方式而言是巨大挑战。Spark平台为在单机上构建用于大数据处理的分布式计算环境提供了可能。当Spark平台内置的K-means算法用于数字图像处理时，其中的Spark Shuffle弹性分布式数据集(RDD)分区一般采用缺省设置，尽管这种RDD设置简单便捷，但对大尺度图像分割任务容易造成"多分区、小数据"现象，极大影响图像分割速度。为此，采用覆盖部分上海市区的WorldView-3遥感图像为测试数据，在K-means算法初始化聚类中心阶段自定义影响RDD分区的参数spark。sql。shuffle。partitions，在迭代计算阶段调用coalesce()算子减少分区数;与串行K-means算法对比验证单机处理大数据的可行性与有效性，与优化前的Spark并行K-means算法对比实现了大尺度遥感图像快速分割，实验结果表明，在K-means算法初始化聚类中心和迭代计算阶段，将RDD分区数设置在CPU核数的1～10倍，总用时由优化前的145 s缩减到97 s，尤其在初始化聚类中心阶段的时间效率上，优化后是优化前的500～1000倍。

    Spark平台单机大数据处理大尺度遥感图像RDD优化图像分割并行K-means算法

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    基于广义资源日历约束的项目资源调配优化问题

    孔峰司戈郭金亮
    1620-1628页
    查看更多>>摘要：资源受限项目调度问题(RCPSP)是最具代表性的项目调度问题之一，针对实际情况中考虑资源投入的必要性，建立一种以资源投入为变量的基于广义资源日历约束的项目调度优化模型。首先，引入组合优先关系的概念对广义资源日历的概念和具体内容进行整合和完善，为了避免传统网络图在表示组合优先关系时出现的网络循环等弊端，使用节点表示活动开始和结束的瞬时状态改进节点网络图;其次，考虑活动优先关系、活动持续时间、不可更新资源总量和资源日历约束，以项目工期最短和项目成本最小为优化目标，运用CP优化器求解所建立的多目标优化模型;最后，通过设计仿真算例并进行数值实验验证模型的准确性和高效性。

    资源受限项目调度资源调配节点网络图约束规划广义资源日历多重时间约束

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    不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法

    王怡琳刘鹃乔非张家谔...
    1629-1635页
    查看更多>>摘要：航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节，其工序多，流程复杂，生产过程中扰动频发，如装配时间波动、不合格返工等。针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题，提出一种基于门控循环神经网络(GRU)的适应性调度方法。该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分:扰动识别模块以滑动时间窗口为周期，利用GRU神经网络进行渐近型扰动的识别;调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发，通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型，输出适配当前生产状态的新的调度规则，用以指导生成更新的调度方案。最后，以某航空发动机装配线为研究案例，对所提出适应性调度方法进行验证分析。对比实验结果表明，所提出方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能。

    适应性调度扰动识别深度学习门控循环神经网络航空发动机装配调度规则

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    启发式列生成算法求解带恶化效应的同构并行机调度问题

    孙鑫伟钱斌胡蓉张森...
    1636-1644页
    查看更多>>摘要：针对实际生产中广泛存在的一类带恶化效应的同构并行机调度问题，以最小化最大完工时间为优化目标，构建该问题的整数规划模型，并提出一种启发式列生成算法(HCGA)进行求解。在HCGA中，首先，利用Dantzig-Wolfe分解方法，将原问题分解为一个主问题(MP)和多个子问题;然后，设计启发式算法获得初始列，其中每列为一台机器上的一个调度方案，基于初始列构建限制主问题(RMP)模型;接着，设计快速有效的动态规划算法求解子问题，以得到需添加至RMP的列集，同时，考虑传统列生成算法收敛速度较慢，设计一系列方法来加速列生成过程;最后，基于所获取的MP线性松弛解，设计深潜启发式算法确定原问题的整数解。HCGA与商用求解器GUROB1的对比实验结果表明，HCGA可在较短时间内获得更优的解。

    并行机恶化效应最大完工时间列生成动态规划深潜启发式

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    深度还是广度?知识分布与群体结构对群组绩效的影响

    唐明廖虎昌
    1645-1653页
    查看更多>>摘要：研究在解决复杂系统决策问题时，群组的知识分布与群体结构两种关键特征对群体智能涌现的效果，即群组绩效的影响。提出基于群组合作网络的结构特征测度和基于决策要素的知识分布测度，群组结构主要包括链接强度以及网络的层次化或扁平化程度;知识分布根据知识的深度或广度衡量群组成员的构成类型:专才型群组、通才型群组以及混合型群组。采用基于适应度景观理论的连续时间马尔科夫链模拟群组解决复杂决策问题的能力。群组成员在自我利益(即对个体适应度提升的追求)和社会影响(即寻求与周围个体意见一致以达成共识)两种驱动因素下改变观点。研究表明:不平衡的知识分布会削弱群组绩效;群体结构会调节知识分布的影响作用;通才型群组在解决更加复杂问题时的表现明显优于专才型群组以及混合型群组;群组不应过分追求意见的一致性。

    群组绩效知识分布群体结构合作网络共识深度与广度

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    碳交易政策下基于技术投资的供应链纵向合作动态减排研究

    王道平常敬雅郝玫
    1654-1664页
    查看更多>>摘要：在碳交易政策背景下，以投资碳减排技术的制造商和投资区块链技术的零售商组成的供应链为研究对象，建立基于技术投资的集中决策模型、分散决策模型和纵向合作决策模型，运用微分博弈的方法研究供应链的技术投资决策与纵向合作策略问题，并设计双向成本分担契约来协调供应链。研究结果表明:只有当零售商的边际利润满足一定条件时，零售商才会选择与制造商纵向合作，且碳交易政策的存在会使纵向合作的条件变得更加严格;纵向合作能够实现供应链"减排增效"的双重红利;当碳交易价格高于某一阈值时，消费者绿色偏好和绿色信息敏感度的增加会降低供应链成员的技术投资水平;在一定条件下，双向成本分担契约能够完全协调供应链。

    碳交易政策碳减排技术投资区块链技术投资纵向合作动态减排

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    考虑消费者质疑的电商供应链销售模式及区块链应用决策

    姚锋敏闫颍洛王雨霏李永华...
    1665-1674页
    查看更多>>摘要：区块链技术能够有效缓解线上销售导致的消费者对绿色产品的质疑，而不同销售模式会影响制造商的区块链应用决策。基于此，分别在转销和代销模式下，构建制造商未应用/应用区块链的4种电商供应链决策模型，分析消费者质疑下的制造商销售模式选择及区块链应用策略，以及区块链应用对环境及社会福利的影响。研究发现，电商平台拓展市场能力及消费者环保意识的增强，均有利于减弱因消费者质疑以及区块链应用成本增加导致的消极影响。制造商与电商平台仅在佣金率适中时同时倾向代销模式，且消费者质疑与区块链应用成本的增加均会使得双方共同偏好代销模式的可能性变小。只有当区块链应用成本较小或消费者质疑程度较高时，制造商与电商平台才能从区块链应用中获益，并且转销模式下双方获益的阈值区间始终更大。即使制造商应用区块链能够提高产品绿色设计水平及其利润，也不一定能起到减弱产品环境总影响以及增加社会福利的作用。

    电商供应链消费者质疑区块链绿色设计转销模式代销模式

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    应急环境下双重大规模行为主体知识融合方法及在方案排序中的应用

    徐选华周鋆洁
    1675-1686页
    查看更多>>摘要：针对突发事件的复杂性、风险性、特殊性、行为主体知识结构的差异性以及有限性，将大群体智慧引入应急决策中，提出一种应用新的融合主体知识水平的方案选择方法。首先，在公众层面基于偏好序列向量和改进的知识测量公式确定公众的知识水平，依据分歧矩阵和控制者进行公众聚类并对子群间的知识水平标准化，形成基于公众行为知识水平的方案排名矩阵;然后，在专家层面基于多粒度二元语义和灰色关联模型确定专家的知识水平和属性权重，通过聚合算子得到专家对方案的评估信息并形成专家对方案排名的支持矩阵;接着，引入参考公众共识阈值，形成融合上述双重主体的共识矩阵，并进行方案排序;最后，通过Covid-19案例和对比分析验证所提出方法的有效性和合理性。

    应急环境大规模行为主体双重主体知识水平共识达成

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