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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

    具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化综述

    郭戈康健
    2113-2124页
    查看更多>>摘要：多智能体系统分布式优化由于其高效性、灵活性和可靠性等特点吸引了大量学者的关注,在多机器人协同控制、无线传感器网络、能源系统等领域具有广泛的应用前景.分布式优化的基本目标是利用智能体的个体目标函数梯度、自身及其邻居状态信息设计分布式控制协议,驱动所有智能体的状态或输出到全局目标函数的最优解,系统动力学是影响智能体状态演化的重要因素.鉴于此,在回顾现有连续时间分布式优化算法的基础上,根据系统动力学分类,尽可能全面地评述具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化问题的最新研究进展,并对未来发展方向进行展望.

    分布式优化多智能体系统信息物理系统连续系统线性系统非线性系统

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    多模式下的车辆和无人机联合配送模型与优化算法

    贾兆红王少贵刘闯
    2125-2132页
    查看更多>>摘要：无人机已广泛用于物流配送,具有快速投递和低成本的优势.针对远离仓库中心、交通受限制客户的需求,在车机并行配送模式上引入车载无人机以服务该类客户,提出多模式下的车辆和无人机联合配送模型及其路径优化问题.该模型融合了车机协同配送模型和并行配送模型,包括搭载无人机的卡车和独立的无人机舰队.在此基础上建立以最小化交付时间为优化目标的混合整数规划模型,并设计基于知识学习策略的多算子遗传算法来提高搜索效率.实验结果表明,与传统交付方式相比,车辆与无人机联合配送模型可显著减少交付时间.在大规模数据集上,改进的遗传算法表现出更好的性能.该研究成果可为解决物流配送中的复杂动态的"最后一公里"问题提供指导和参考.

    卡车无人机联合配送路径优化无人机遗传算法最后一公里

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    基于模型预测控制与改进人工势场法的多无人机路径规划

    鲜斌宋宁
    2133-2141页
    查看更多>>摘要：模型预测控制(model predictive control,MPC)已成功地应用于无人机集群的路径规划.但其存在计算量大及单步运算时间长等不足,在实时运行中往往难以获得较高的控制频率.而离线的MPC需要准确的地图信息,难以处理地图中无法预测的动态障碍物.对此,提出一种结合离线MPC全局规划与在线改进人工势场法局部规划的方法.在利用MPC方法生成安全、平滑轨迹的同时,提高无人机在动态障碍物影响下的避障能力.通过引入调节力来处理传统人工势场法的局部极小值问题,并将目标与无人机的相对距离引入斥力函数,同时改进引力函数,以改善无人机在目标点处低速徘徊的问题.此外,设计一种事件触发的无人机轨迹变更与轨迹恢复策略,使无人机仅在必要时实施动态避障行为.在此基础上,最大化利用原来的规划轨迹.仿真验证结果表明,所提出的路径规划方法能够使无人机集群安全飞行至目标点,并且具有良好的动态避障能力.

    多无人机模型预测控制人工势场路径规划动态障碍物事件触发

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    考虑多车场出退勤的城轨交通乘务任务配对模型及算法

    杨静石俊刚张玉清熊立龙...
    2142-2150页
    查看更多>>摘要：针对多个出退勤车场的城市轨道交通线路,研究乘务任务配对问题的数学模型和算法,在满足各车场出退勤任务守恒的前提下,尽可能提高整体值乘效率.首先,考虑出退勤约束、轮换约束、用餐约束和工作量约束,构建任务段衔接网络有向图,并设计广度搜索算法搜寻满足各班种要求的候选任务池.然后,在此基础上,以乘务总值乘费用最小为目标,构建乘务任务配对问题的集覆盖模型.接着,为了提高大规模问题的求解效率,设计基于列生成思想的启发式求解算法.最后,以南昌地铁1号线为例,通过实例验证发现:所提出方法能够合理安排早班和夜班任务的出、回场方式,很好地满足了各车场夜、早任务守恒需求;相对于现行方案,有效减少了两个乘务任务,且任务段平均衔接时间减少了 1分17秒;所提出模型和算法能够满足多车场出退勤需求,且保证了值乘效率,能够为实际运营提供决策支持.

    城市轨道交通乘务任务配对多车场出退勤集覆盖模型列生成算法

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    基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法

    潘杰郑学驰邹筱瑜
    2151-2160页
    查看更多>>摘要：卷积神经网络的表征与预测能力往往依赖结构合理性,但其主流结构均由人工设计,存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题.如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前的研究重点.目前,基于部分通道连接的可微分结构搜索算法,以其高效的显存利用率在搜索速度和分类性能上表现良好.然而,其针对通道的随机采样策略易造成重要信息丢失,当通道连接不足时性能明显下降.为此,提出一种基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法,利用注意力机制提取通道重要性系数,并以此对通道进行排序采样.此外,考虑到预热阶段导致搜索不充分,产生较大离散化误差,在结构权重连续化的过程中设计温度正则化系数,提升权重差异.实验表明,所提算法能够在节约计算资源的基础上搜索出更优的卷积神经网络结构.

    卷积神经网络可微分结构搜索通道注意力通道排序离散化误差温度正则化系数

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    面向空间视觉目标检测的对抗攻击与防御算法

    周栋孙光辉吴立刚
    2161-2168页
    查看更多>>摘要：随着航天航空技术的发展,空间目标视觉检测技术作为航天器智能在轨服务的重要技术支撑,获得了国内外研究学者的广泛关注.考虑到太空中恶劣的光照条件以及未知的动态场景,空间目标视觉检测的鲁棒性问题亟待深入研究.首先,提出一种黑盒迁移实例攻击方法,将图像识别领域的对抗样本攻击方法应用于空间目标检测任务,实现对EfficientDet目标检测模型的欺骗攻击;同时,提出一种协同防御策略,将对抗训练和SRMNet去噪器相结合,有效增强目标检测模型的鲁棒性.实验结果表明,所提出防御策略不仅能够成功抵御对抗样本攻击,还能取得高于原始空间目标检测模型的检测精度.

    空间目标视觉检测黑盒迁移实例攻击对抗训练SRMNet

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    基于多种群与协同量子化的哈里斯鹰优化算法

    李岩钱谦
    2169-2176页
    查看更多>>摘要：哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)存在探索能力和开发能力平衡性不足等问题,导致算法收敛速度较慢,寻优精度较低,容易陷入局部最优.针对这些问题,引入多种群策略解决初始化种群单一的问题,提出基于多种群的多能量策略模拟两只体能不同的猎物的逃跑过程,使两个种群向不同的方向进化,以提高探索阶段与开发阶段的搜索能力.此外,协同量子化策略的加入在迭代前期可避免算法陷入局部极值,在迭代后期可提高算法的寻优精度.最后,通过对测试函数的优化结果进行分析可以得出,与其他一些经典或最新的算法相比,改进后的算法可大大提高最优解的收敛速度和寻优精度,同时具有更强的跳出局部最优的能力.

    哈里斯鹰优化算法多种群多能量策略量子化协同群优化

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    面向遮挡行人检测的自适应收缩非极大值抑制方法

    李翔何淼罗海波
    2177-2185页
    查看更多>>摘要：基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向.如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能.行人检测任务中最大的挑战在于目标之间互相遮挡的现象,而严重重叠的目标使得传统的基于固定阈值的非极大值抑制方法难以在高召回率与低虚警率之间取得平衡.针对以上问题,提出一种根据重叠度自适应收缩预测框的非极大值抑制方法.根据对应目标的重叠度将预测框进行自适应的收缩,以降低预测框之间的重叠度.对收缩后的预测框进行非极大值抑制,可避免高重叠预测框对处理结果的影响.此外,指向性不明确的预测框将影响本算法的性能,为此提出一种中心点排斥损失函数,通过在重叠框的中心点之间施加排斥力来减少介于两目标之间的指向性不明确的模糊预测框数量,增强自适应收缩非极大值抑制算法的效果.仿真实验结果表明,所提算法可以有效提升基于锚框的检测器对重叠行人目标的检测性能.

    非极大值抑制遮挡行人检测目标检测深度学习计算机视觉机器学习

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    时变输出约束非线性系统的量化反馈自适应终端滑模控制

    杨启尧彭冬亮蔡建平
    2186-2194页
    查看更多>>摘要：针对一类复杂非线性系统,提出一种新型自适应快速非奇异终端滑模控制(IAFNTSMC)方法,用以解决其在输出时变约束及量化输入情形下的轨迹跟踪问题;利用鲁棒自适应方法处理扰动不确定性,并结合反演策略和终端滑模策略设计控制器;构造一种新型的时变约束障碍Lyapunov函数,用于实现对系统的输出误差进行随时间变化的幅值约束;为提高闭环系统的误差收敛速度,提出一种新型的滑模面构造方案.所提控制方法能够保证闭环系统的输出跟踪误差快速收敛到约束边界内,并确保闭环系统所有信号有界.数值仿真验证了所提方法的有效性.

    自适应控制终端滑模控制输出约束量化输入非线性系统反演控制

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    一种基于应力矩阵的无人机集群队形变换控制方法

    李欣蔡光斌吴彤杨芊...
    2195-2204页
    查看更多>>摘要：针对复杂环境下无人机集群队形变换与编队控制问题,提出一种可抑制外部干扰的无人机集群队形变换策略,设计基于滑模的编队控制方法.首先,考虑无人机集群中存在多个领导者,提出一种"双层领导者-跟随者"无人机集群协同队形变换控制策略,实现障碍环境下的编队队形变换;然后,基于图论、一致性理论和滑模控制理论设计针对无人机集群存在外部干扰条件下的从机时变编队控制律,能够实现无人机编队按几何参数和几何图案连续变化;其次,通过构造Lyapunov函数证明在扰动条件下多领导者无人机集群系统队形变换的稳定性;最后,利用数值仿真验证所提出队形变换控制方法的有效性.

    无人机集群编队控制队形变换应力矩阵滑模控制

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