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期刊信息/Journal information
系统仿真学报
系统仿真学报

李伯虎 赵沁平

月刊

1004-731X

simu-xb@vip.sina.com

010-88527147

100039

北京市海淀区永定路50号院

系统仿真学报/Journal Journal of System SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《系统仿真学报》是中国系统仿真学会会刊，是中国系统仿真技术领域具有权威性及代表性的学术刊物。其宗旨是报道我国仿真技术领域具有国际、国内领先水平的科研成果, 刊登创新性学术见解的研究论文。《系统仿真学报》由中国系统仿真学会及中国航天科工集团706所联合主办，以中文编辑形式出版，同时附有英文摘要，供国外学者和检索系统引用。本刊始创于1989年，月刊，每期300页左右。《系统仿真学报》的国内影响力逐年提高，据2005年版《中国科技期刊引证报告》统计，《系统仿真学报》的总被引频次为867，在1608种科技期刊中列第188位，在信息科学与系统科学类中列第2位。据《中国学术期刊综合引证年度报告（2005）》统计结果，《系统仿真学报》被列入“科技与生产/技术/自动化”类中的高均值计量指标期刊，总被引频次为1123，影响因子为0.538，Web下载率52.4%，居同类期刊之首。我学报的国际影响力也越来越高，《英国科技文摘SA/INSPEC》连续多年全部收录我学报。2005年《美国工程索引EI数据库》收录我学报814篇论文，收录率为99%。我学报4次获得到中国科协及国家自然基金委的择优性资助。
正式出版
收录年代

    面向移动机器人大视角运动的图神经网络视觉SLAM算法

    刘金辉陈孟元韩朋朋陈何宝...
    1043-1060页
    查看更多>>摘要：针对移动机器人在大视角运动下光照变化剧烈或遭遇纹理稀疏场景易出现特征点提取困难,极端角度下特征难以匹配导致对极几何计算误差较大问题,提出一种融合改进图神经网络的视觉SLAM算法.基于先验位置估计的特征提取网络,通过先验位置估计实现图像特征点快速均匀检测与描述,构建真实准确的特征点信息.基于图注意力机制的特征匹配网络,通过消息传递图神经网络聚合特征点信息,使用自我与联合注意力机制对前后图像帧分权重特征匹配.将特征提取与匹配图神经网络与ORB-SLAM2系统后端非线性优化、闭环修正、局部建图模块融合,提出一个完整的单目视觉GNN-SLAM系统.实验结果表明:该算法在KITTI数据集上与ORB-SLAM2算法相比,绝对轨迹误差降低37.59％,相对位姿误差降低19.67％.

    同步定位与地图构建大视角运动图神经网络图注意力机制移动机器人

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    基于Transformer网络多模态融合的密集视频描述方法

    李想桑海峰
    1061-1071页
    查看更多>>摘要：针对目前的密集视频描述模型大多使用两阶段的方法存在效率较低、忽略音频及语义信息,描述结果不全面的问题.提出了一种基于Transformer网络多模态和语义信息融合的密集视频描述方法.提取自适应R(2+1)D网络提取视觉特征,设计了语义探测器生成语义信息,加入音频特征进行补充,建立了多尺度可变形注意力模块,应用并行的预测头,加快模型收敛速度,提高模型精度.实验结果表明:模型在2个基准数据集上性能均有很好的表现,评价指标BLEU4上达到了 2.17.

    密集事件描述Transformer网络语义信息多模态融合可变形注意力

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    高速公路立体复合扩容设计的仿真模型研究

    丘建栋唐易暨育雄刘恒...
    1072-1080页
    查看更多>>摘要：针对传统交通仿真技术在高速公路立体复合扩容场景存在评估精度不足、应用效果甚微的问题,提出了一种面向高速公路立体复合扩容设计的仿真模型构建方法.选取深圳市机荷高速改扩建工程为研究对象,梳理路网设施、交通需求数据、驾驶行为模型参数等3大仿真模型建模要素,提出仿真建模的技术流程;对包含互通立交、收费站、上下匝道等重点基础设施的全路网进行仿真建模,基于交通量预测模型获取项目范围的出行OD矩阵,完成交通需求建模;引入驾驶模拟仿真技术,构建高速公路立体复合扩容的驾驶模拟场景,设计并开展驾驶模拟实验,采用K均值聚类算法将驾驶行为划分为激进、保守、正常3个类别,并分别分析驾驶行为特征,据此对仿真驾驶行为模型参数进行标定,提升仿真模型精度.仿真结果表明:该模型构建方法,可以有效标定期望速度、车头时距、临界间隙等参数,从而提升仿真模型分析精度.

    高速公路立体复合扩容设计仿真模型VISSIM驾驶模拟

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    改进哈里斯鹰算法的仓储机器人路径规划研究

    雷旭陈静夷陈潇阳
    1081-1092页
    查看更多>>摘要：为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization,HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algorithm based on Tent chaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning,TCLHHO).通过Tent 混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力.根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验.结果表明:该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性.

    移动机器人路径规划哈里斯鹰优化算法栅格地图多策略改进

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    基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法

    刘万军程裕茜曲海成
    1093-1106页
    查看更多>>摘要：针对现有去雾模型使用合成有雾图像数据集训练后容易出现过拟合的问题,提出了一种融合生成对抗网络的图像自增强去雾算法.在结合两个生成对抗网络的同时估计图像的深度信息.第一个GAN利用清晰图像学习图像加雾过程,将其生成的有雾图像作为第二个GAN的输入,指导第二个GAN如何正确去雾.为了减少图像处理前后的差异,利用一致性损失函数来优化两个网络.在图像加雾部分添加场景深度估计模块,并对散射因子进行随机采样,实现图像自增强功能,更加真实地模拟现实世界中不同浓度的雾气.该算法无需使用合成有雾图像数据集的成对信息,进一步避免过拟合问题.实验结果表明:所提算法能够取得较好的去雾效果,在主观视觉质量和客观评价指标上均有良好表现,优于同类算法.

    图像处理机器视觉生成对抗网络光学模型图像去雾

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    基于Python的面向对象弹塑性有限元方法实现与数值模拟

    李恒辉肖映雄
    1107-1117页
    查看更多>>摘要：随着有限元应用领域的不断扩大,对有限元的可扩充性提出了更高的要求.为克服传统有限元的缺陷,基于Python提出了一种简单、易扩充的面向对象弹塑性有限元程序框架,结合Python的特性,设计了前处理类、后处理类、线性求解类、应力积分类、分析类等有限元类.通过将程序框架应用于几类典型弹塑性问题的有限元分析与模拟,并与ABAQUS计算结果进行了对比,验证了基于Python的面向对象弹塑性有限元程序的准确性和有效性.

    面向对象编程弹塑性有限元程序框架数值模拟Python

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    信息共享条件下多MIMO对象的协同与优化控制

    邵炯颉新春武猛
    1118-1129页
    查看更多>>摘要：针对信息物理系统(cyber-physical system,CPS)中多个MIMO对象存在协同效率低、控制算法收敛速度慢的问题,提出一种在信息共享条件下多个MIMO对象协同优化控制策略.利用一种仅有物理层与信息层的新型网络控制系统结构,实现了多个MIMO对象的状态变量、控制和检测信息实时共享.在信息共享的条件下,n个MIMO对象通过CPS分配的性能指标和各对象间的物理约束,采用极小值原理设计的协同控制器实现了系统间的自主协同控制,并利用特征值方法证明了多个MIMO对象在控制器自主协同作用下能够实现子系统与CPS性能整体稳定.通过3个相互存在物理约束的双输入双输出对象进行仿真,验证了控制策略的有效性.

    信息物理系统MIMO对象优化控制信息共享物理约束自主协同

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    基于梯度的深度强化学习解释方法

    王远徐琳宫小泽张永亮...
    1130-1140页
    查看更多>>摘要：DQN等深度强化学习方法的学习过程与工作机制不透明,无法感知其决策依据与决策可靠性,使模型做出的决策饱受质疑,极大限制了深度强化学习的应用场景.为了解释智能体的决策机理,提出一种基于梯度的显著性图生成算法(saliency map generation algorithm based on gradient,SMGG).使用高层卷积层生成的特征图梯度信息计算不同特征图的重要性,在模型的结构和内部参数已知的情况下,从模型最后一层入手,通过对特征图梯度的计算,生成不同特征图相对于显著性图的权重;对特征重要性进行正向和负向分类,利用有正向影响的权值将特征图中捕获的特征进行加权,构成当前决策的正向解释;利用对其他类别有负向影响的权值将特征图中捕获的特征进行加权,构成当前决策的反向解释.二者共同生成决策的显著性图,得出智能体决策行为的依据,实验证明了该方法的有效性.

    深度强化学习显著性图可解释性智能体梯度

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    多机任务分配与路径规划协同优化法研究

    肖鹏谢锋倪海鸿张敏...
    1141-1151页
    查看更多>>摘要：针对多无人机执行多目标协同侦察的任务需求,提出了多机多目标任务分配与路径规划的协同优化方法.以单亲遗传算法(partheno genetic algorithms,PGA)为基础,基于Dubins曲线构建了与实际路径代价相结合的代价函数;为进一步减小计算量,提出了基于无人机探测距离的聚类算法,将生成的聚类点作为无人机新的航路点.仿真结果表明:在考虑禁飞区域以及侦察点繁多情况下,该算法能够有效完成无人机的侦察任务分配并同时形成初步航路,提高了任务分配的合理性和收敛速度,并降低了全局代价.

    多机协同单亲遗传算法任务聚类任务分配航路规划协同优化

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    层级引导的增强型多目标萤火虫算法

    赵嘉赖智臻吴润秀崔志华...
    1152-1164页
    查看更多>>摘要：针对多目标萤火虫算法在求解过程中易产生振荡和聚集现象,导致开发能力较弱、求解精度不佳的问题,提出一种层级引导的增强型多目标萤火虫算法(hierarchical guided enhanced multi-objective firefly algorithm,HGEMOFA).构建层级引导模型,利用非支配排序获得不同层级个体,用优势层个体引导劣势层个体进化,明确引导方向,解决了进化过程中出现的振荡,减少了聚集现象的出现,增强了算法收敛性;引入莱维飞行扰动最优层个体,增强算法的全局搜索能力;每代进化完成后,对当前种群采用变异机制,增强算法的局部开发能力;把变异后的种群和前一代种群合并进行环境选择,筛选出和前一代种群规模相同的子代,避免优势解丢失.实验结果表明:HGEMOFA能有效增强解的收敛性和多样性.

    多目标优化萤火虫算法层级引导莱维飞行变异

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