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期刊信息/Journal information
自动化学报
中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
自动化学报

中国自动化学会 中国科学院自动化研究所

王飞跃

月刊

0254-4156

aas@ia.ac.cn

010-62565763；82614566

100190

北京市海淀区中关村东路95号（北京2728信箱）

自动化学报/Journal Acta Automatica SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院主管，中国自动化学会、中国科学院自动化研究所共同主办的高级学术期刊。本刊主要刊载自动化科学与技术领域的高水平理论性和应用性的科研成果，内容包括：1）自动控制理论；2）系统理论与系统方法；3）自动化技术在国民经济各领域中的创造性应用；4）自动化系统计算机辅助设计；5）机器人与自动化；6）人工智能与智能控制；7）模式识别与图象处理；8）自动控制系统中的新概念、新原理、新方法、新设计；9）信息理论与信息处理技术等。
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    基于深度学习的群组推荐方法研究综述

    郑楠章颂刘玉桥王雨桐...
    2301-2324页
    查看更多>>摘要：群组推荐在信息检索与数据挖掘领域近年来备受关注，其旨在从海量候选集中挑选出一组用户可能感兴趣的项目。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的群组推荐方法大量涌现。鉴于此，首先介绍群组推荐问题的背景知识，然后系统综述数据获取方法，全面评述近年来基于深度学习的群组推荐算法，并进行系统分类与深入分析。此外，还归纳了适用于深度学习方法的群组推荐数据集和评价方法，对各类推荐算法进行对比实验分析与讨论。最后，针对本领域的研究难点进行深入探讨，并提出未来有待深入研究的方向。

    群组推荐推荐系统综述深度学习群组表示学习

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    多机器人协同围捕方法综述

    周萌李建宇王昶王晶...
    2325-2358页
    查看更多>>摘要：多机协同围捕作为多机器人协同领域的一项重要分支，着重研究多个机器人通过相互协作对动态可疑目标实现有效的追踪与围捕，在军事侦查、紧急救援、协同探测等领域具有重要的研究意义与实际应用价值。首先通过国内外科学引文数据库对多机协同围捕领域相关的文献进行全面检索，深入剖析目前该领域前沿技术的发展现状与研究热点。接下来从理论与技术层面分别针对多机协同围捕领域中的目标协同搜索、多机任务分配、协同围捕控制等方面进行全面总结，重点阐述各研究内容常用方法与技术的工作原理、优缺点及适用范围等。最后对该领域的发展现状进行总结，并分析探讨目前尚未解决的难点，对未来的发展方向提出展望。

    多机协同围捕协同目标搜索任务分配围捕控制

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    2024年度自动化学科国家自然科学基金项目申请与资助情况综述

    崔国增王睿刘行健赵瑞珍...
    2359-2367页
    查看更多>>摘要：为使自动化学科的科研人员了解该领域基础研究队伍、主要研究方向和发展趋势，本文统计并分析了2024年度自动化学科面上项目、青年科学基金项目、地区科学基金项目、重点项目、优秀青年科学基金项目和国家杰出青年科学基金项目的申请与资助情况。此外，本文还重点介绍了自动化学科RCC(Responsibility，Credibility，Contribution)评审机制试点工作和项目倾斜支持政策。最后进行了总结和展望。

    国家自然科学基金自动化学科申请与资助情况

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    状态相关衰落信道下异构工业物联网系统的最优无线控制

    王淑玲李沛哲朱善迎陈彩莲...
    2368-2379页
    查看更多>>摘要：随着工业4。0的发展，移动智能体系统(Mobile agent-system，MAS)与多回路无线控制系统(Wireless control sys-tem，WCS)被部署到工厂中，构成异构工业物联网(Industrial internet of things，IIoT)系统，协作执行智能制造任务。在协作过程中，MAS与WCS紧密耦合，导致状态相关衰落，两者性能相互制约。为解决这一问题，研究异构工业物联网系统的最优控制问题，满足WCS控制性能约束与MAS安全生产约束的同时，最小化系统平均通信成本。首先，利用有限域系统描述MAS在不同阴影衰落程度工作区间的转移，刻画MAS与WCS耦合下的状态相关衰落信道模型。基于此，利用矩阵半张量积理论，通过构建受限跟随者状态转移图(Follower state transition graph，FSTG)，建立最优控制问题可行性图判据，给出关于受限集合镇定的充分必要条件。其次，基于加权跟随者状态转移图的最小平均环理论，建立领航-跟随MAS最优控制序列的构造算法，并证明其最优性。最后，通过仿真验证算法的有效性。

    异构工业物联网系统状态相关衰落信道无穷时域最优控制矩阵半张量积

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    基于偏好的原油移动路径多目标优化

    王舒涵堵威唐漾钟伟民...
    2380-2391页
    查看更多>>摘要：原油移动路径规划是原油调度中至关重要的子任务，直接影响到生产过程中原油供给的稳定性和付油的高效性。由于此任务需要考虑大规模罐区内复杂的设备条件，并受到严格的工业生产约束，同时需要兼顾途径阀门数量与泵机组运力，导致目前依然倚重调度人员的人工经验来制定路径规划方案，对传统算法和进化算法的应用提出了挑战。据此，本研究基于有向图结构对大规模原油罐区进行细致数学建模，并提出一种基于偏好的原油移动路径多目标优化(Preference-based multi-objective optimization for crude oil movement path，PB-MOO)算法，突破了过去高度依赖人工方法的局限性，为原油移动路径规划提供智能化解决方案。实验证明该算法能够在满足实际约束的条件下，找到复杂任务的高质量候选解，验证了其在此领域的可行性和有效性。

    大规模原油调度路径规划多目标优化偏好策略

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    性能约束下的四旋翼无人机协同吊挂系统分布式避碰跟踪控制

    陈谋刘伟张鹏
    2392-2406页
    查看更多>>摘要：针对存在未知扰动的多四旋翼无人机协同吊挂系统(Multi-quadrotor cooperative supension system，MQCSS)，提出一种具有避碰和性能约束的分布式自适应积分反步跟踪控制(Distributed adaptive integral backstepping tracking control，DAIBC)方法。首先，设计新型的有限时间性能函数(Finite time performance function，FTPF)和人工势函数分别用于处理负载的跟踪约束和四旋翼无人机(Quadrotor unmanned aerial vehicle，QUAV)之间的避碰问题。然后，构造一种积分型的辅助变量并结合动态面技术设计反步控制器，实现四旋翼无人机的分布式编队运输负载。同时，将动态面技术与自适应调节机制相结合，对系统存在的未知干扰进行抑制。接着，给出严格的Lyapunov稳定性分析，证明闭环系统所有信号的最终一致有界。最后，通过数值对比仿真和实飞实验结果验证了所提方法的有效性。

    预设性能自适应控制人工势场分布式编队积分反步控制

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    基于动态视觉传感器的铝基盘片表面缺陷检测

    马居坡陈周熠吴金建
    2407-2419页
    查看更多>>摘要：现有视觉缺陷检测技术通常基于传统电荷耦合器件(Charge-coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(Com-plementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)相机进行缺陷成像和后端检测算法开发。然而，现有技术存在成像速度慢、动态范围小、背景干扰大等问题，难以实现对高反光产品表面弱小瑕疵的快速检测。针对上述挑战，创新性地提出了一套基于动态视觉传感器(Dynamic vision sensor，DVS)的缺陷检测新模式，以实现对具有高反光特性的铝基盘片表面缺陷的高效检测。DVS是一种新型的仿生视觉传感器，具有成像速度快、动态范围大、运动目标捕捉能力强等优势。首先开展了面向铝基盘片高反光表面弱小瑕疵的DVS成像实验，并分析总结了DVS缺陷成像的特性与优势。随后，构建了第一个基于DVS的缺陷检测数据集(Event-based defect detection dataset，EDD-10k)，包含划痕、点痕、污渍三类常见缺陷类型。最后，针对缺陷形态多变、纹理稀疏、噪声干扰等问题，提出了一种基于时序不规则特征聚合框架的DVS缺陷检测算法(Temporal irregular feature aggregation framework for event-based defect detection，TIFF-EDD)，实现对缺陷目标的有效检测。

    缺陷检测动态视觉传感器高反光表面不规则特征提取时序融合事件相机

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    基于深度强化学习的四向协同三维装箱方法

    尹昊陈帆和红杰
    2420-2431页
    查看更多>>摘要：物流作为现代经济的重要组成部分，在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。物流中的三维装箱问题(Three-dimensional bin packing problem，3D-BPP)是提高物流运作效率必须解决的关键难题之一。深度强化学习(Deep rein-forcement learning，DRL)具有强大的学习与决策能力，基于DRL的三维装箱方法(Three-dimensional bin packing method based on DRL，DRL-3DBP)已成为智能物流领域的研究热点之一。现有DRL-3DBP面对大尺寸容器3D-BPP时难以达成动作空间、计算复杂性与探索能力之间的平衡。为此，提出一种四向协同装箱(Four directional cooperative packing，FDCP)方法:两阶段策略网络接收旋转后的容器状态，生成4个方向的装箱策略;根据由4个策略采样而得的动作更新对应的4个状态，选取其中价值最大的对应动作为装箱动作。FDCP在压缩动作空间、减小计算复杂性的同时，鼓励智能体对4个方向合理装箱位置的探索。实验结果表明，FDCP在100 × 100大尺寸容器以及20、30、50箱子数量的装箱问题上实现了1。2％～2。9％的空间利用率提升。

    三维装箱问题组合优化问题深度强化学习四向协同装箱

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    城市固废焚烧智能算法测试与验证模块化半实物平台

    汤健王天峥夏恒崔璨麟...
    2432-2461页
    查看更多>>摘要：城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration，MSWI)过程因工业现场的安全要求和控制系统的封闭特性导致离线研究的各类智能算法难以在线验证。此外，已有的实验室仿真平台难以模拟领域专家基于多模态数据进行智能感知、认知、决策和控制的工业实际。针对上述问题，首先，在综述现有面向工业过程的仿真平台研究现状和所面临挑战的基础上，描述面向MSWI过程智能算法测试与验证平台的需求，提出并构建由多模态历史数据驱动系统、安全隔离与优化控制系统和多入多出回路控制系统组成的模块化半实物平台。然后，在实验室环境中完成平台硬件搭建、工业软件开发、仿真功能实现和典型场景验证，并移植部分模块至工业现场进行应用。最后，总结与展望模块化半实物平台的研究方向。

    城市固废焚烧多模态数据算法测试与验证模块化半实物平台安全隔离工业软件

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    基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化

    蒙西侯启正乔俊飞
    2462-2473页
    查看更多>>摘要：城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration，MSWI)技术因兼具减量化、无害化、资源化等特点，已成为治理固废污染的主要方式。由于城市固废成分复杂，含水率、热值动态波动，固废燃烧、余热利用、烟气净化等环节耦合冲突，实际工业过程难以高效运行。为此，本文提出了一种基于多目标粒子群算法的城市固废焚烧过程智能操作优化方法，以期实现燃烧效率和烟气净化效率的协同优化。首先，设计自组织径向基函数(Self-organizing radial basis function，SORBF)神经网络建立运行指标模型，实现城市固废焚烧过程运行性能的在线评价;其次，引入区域拥挤度指标提出了一种改进的多目标粒子群优化算法，以获取操作变量的Pareto解集;然后，利用熵权法确定操作变量最佳设定值，实现城市固废焚烧过程高效运行;最后，通过北京某城市固废焚烧厂的实际运行数据对所提方法进行验证，实验结果表明基于多目标粒子群算法的智能操作优化方法可以实现燃烧效率与脱硝效率的协同提升。

    城市固废焚烧过程燃烧效率NOx排放运行指标模型多目标粒子群算法

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