主管单位:中华人民共和国教育部

主办单位:东北大学

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

创刊时间:1986年

出版周期:月刊

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控制与决策期刊

中国控制与决策会议

第33届中国控制与决策会议(CCDC 2021)于5月22-24日在昆明成功举办,现场参会代表1257人
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城市轨道交通系统主要由弓/网系统、轨道线路、车辆、车站等组成, 传统的人工巡检等方法检测效率低、劳动强度大、自动化和智能化程度不高,给城市轨道交通的运营保障和进一步健康发展带来了巨大的挑战. 机器视觉作为一种重要的检测手段, 在城市轨道交通系统状态检测领域得到了广泛的应用. 鉴于此, 针对机器视觉在城市轨道交通系统安全状态检测中的研究和应用进行综述. 首先,简要介绍城市轨道交通的基本概念和快速发展所面临的挑战与机遇. 然后,详细介绍机器视觉技术在城市轨道交通各子系统安全状态检测中的研究与应用情况; 针对弓/网系统状态检测问题, 分别重点介绍机器视觉在受电弓磨耗检测、受电弓包络线等其他病害检测、接触网几何参数检测、接触网磨耗检测以及接触网悬挂病害检测中的国内外研究现状;在轨道线路安全状态检测方面, 分别介绍机器视觉在扣件安全状态检测和钢轨表面病害检测中的应用与研究现状; 从不同检测项点角度详细介绍机器视觉在车辆状态检测中的应用与研究进展; 梳理和总结机器视觉在车站电扶梯安全监控和站台安全监控的异常行为检测中的具体应用和研究; 并重点介绍机器视觉在轨道交通司机行为监测中的具体应用和背景技术. 最后,对机器视觉技术应用于城市轨道交通系统状态检测领域的未来进行展望.
构建清洁、低碳、安全、高效和可持续的现代能源体系被列为我国国家能源发展战略. 综合能源系统(integrated energy system, IES)包含多类能源的产生、传输、转换、存储以及分配等过程,其综合管控与协同优化是在系统工艺与装备相对完备的情况下提升能源效率、降低成本、保护环境的关键技术,可为我国构建低碳可持续发展的能源运行模式, 特别是工业园区的能源管控提供技术基础. 随着大数据与机器学习技术的发展, 一系列数据驱动的方法在IES 相关研究中相继出现, 其研究重点涵盖了IES 的建模、评估以及动态调度等内容. 鉴于此, 综述数据驱动方法应用于以上几个方面的国内外研究现状, 详细分析当前研究中亟需解决的科学问题与技术挑战, 在此基础上探讨数据驱动的IES运行优化研究的未来发展方向.
近年来起源于计算神经科学的脉冲神经网络由于具有丰富的时空动力学特征、多样的编码机制、契合硬件的事件驱动特性等优势,在神经形态工程和类脑计算领域已经得到广泛的关注。脉冲神经网络与当前计算机科学导向的以深度卷积网络为代表的人工神经网络的交叉融合被认为是发展人工通用智能的有力途径。本篇综述回顾了脉冲神经网络的发展历程,将其划分为神经元模型、训练算法、编程框架、数据集以及硬件芯片等5个重点方向,全方位介绍了脉冲神经网络的最新进展和内涵,讨论分析了脉冲神经网络领域各个重点方向的发展机遇和挑战。希望本综述能够吸引不同学科的研究者,通过跨学科的思想交流和合作研究,推动脉冲神经网络领域的发展。
随着机器人技术的飞速发展, 传统的执行器(如电机、液压驱动等) 结构繁冗、体积庞大, 越来越难以满足新一代智能机器人对轻质化与柔顺性的需求. 因此, 具有更高柔顺性、更强安全性的气动人工肌肉日益受到广大学者的关注. 气动人工肌肉结构简单、材料轻便、生物适应性好, 在医疗康复、航空航天、水下作业、抢险救灾等领域均具有良好的适应性, 可方便地用于驱动机器人完成多项复杂任务. 然而, 气动人工肌肉与生俱来的迟滞、高度非线性、蠕变等特性, 为其驱动的柔性机器人精准智能控制带来了挑战. 本文首先对气动人工肌肉的工作原理、优势缺陷、建模与应用现状等进行简要介绍. 随后, 基于气动肌肉的主流模型, 对近年来单、多气动人工肌肉驱动的机器人运动控制方法研究现状与最新进展进行重点阐述. 最后, 根据当今研究现状与尚未解决的难题, 简要分析气动人工肌肉驱动的机器人未来发展趋势.
概率犹豫模糊集是在犹豫模糊集的基础上为每个隶属度添加了与之相对应的概率值。与犹豫模糊集相比,它可以更加准确和全面地表达专家给出的初始决策信息,因此基于概率犹豫模糊集的决策理论与方法也更加可靠且符合实际。本文对概率犹豫模糊决策理论与方法进行了综述。首先介绍了它的发展过程,随后分别对它的信息融合理论、偏好关系理论以及决策方法进行了阐述,最后展望了概率犹豫模糊决策理论与方法的未来研究方向。
随着可再生能源和智能电网技术的发展,能源产消者作为一类新型终端用户,已在能源优化与管理方面表现出更为主动灵活的作用,对提高社区能源效率、提升能源经济性和改善本地配电网稳定性具有重要影响.首先,总结了常见的社区能源产消者类型及其特点,指出其在智能电网需求侧实现能源优化的灵活性和潜在价值;其次,剖析了社区能量分享的典型模式,归纳了各自的基本特征、优势与局限性;然后,在此基础上探讨了社区产消者能量分享涉及的能源数据预测方法、博弈问题均衡分析及分布式优化算法;最后,对社区产消者能量分享的前瞻性难点问题进行了展望,以期为相关研究提供参考.
布尔(控制)网络是模拟基因调控网络有效的数学模型. 该模型将细胞内(或特定一个基因组内)基因和基因之间的相互作用关系量化, 系统的状态和函数直接反应基因表达、复制、转录等生命活动. 在新的数学工具矩阵半张量积的帮助下, 取得了不少优秀成果. 近些年, 国内外病毒疫情频发, 对全球各个方面造成了巨大的冲击和损失. 病毒检测技术是战``疫"中非常重要的一个环节. 鉴于此, 本文主要总结一些近年来矩阵半张量积在布尔(控制)网络的能观性和能检性方面取得的成果, 以便更多学者能够关注这类问题和方法. 本文首先回顾了能观性和能检性的发展历程. 然后, 从理论角度分析并用网络图呈现了四种能观性和三种能检性之间的关系, 整理在布尔网络和布尔控制网络中相关的一些重要成果, 包括了状态反馈、输出反馈、含干扰、含切换等多种情形. 最后通过简述能观性和能检性的一些应用现状展望了其未来发展.
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    2021年第36卷第7期 刊出时间:2021-07-20

    全选
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      综述与评论
    • 孔玮,刘云,李辉,王传旭

      2021,36(7):1537-1546, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0514

      摘要:行为识别技术具有巨大的应用前景和潜在的经济价值,广泛应用于视频监控、视频检索、人机交互、公共安全等领域.图卷积网络表现出基于图数据的依赖关系进行建模的强大功能,成为行为识别领域的研究热点.基于此,主要概述基于图卷积网络的行为识别方法.图卷积网络主要有两大方法:基于频谱的方法和基于空间的方法.首先,从不同侧面分析两种方法的优缺点,概述两种方法在行为识别领域的应用与发展;然后,根据行为识别中图网络模型和算法设计的差异,总结网络构造的关键方面,对比不同算法对模型性能产生的影响;最后,针对图卷积网络在行为识别中存在的问题,对未来图卷积网络的发展进行展望.

    • 邹国锋,傅桂霞,高明亮,彭祥,刘征

      2021,36(7):1547-1557, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0801

      摘要:行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题.近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果.已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏对度量学习方法的全面分析.同时,鉴于度量学习在提升重识别性能中的关键作用,有必要对行人重识别中度量学习研究现状进行系统梳理.基于此,从距离度量方式、度量学习算法和重排序3方面系统总结了行人重识别度量学习方法,比较了部分典型方法的实验效果,并对未来可能的研究方向作了展望.

    • 何庆,林杰,徐航

      2021,36(7):1558-1568, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1609

      摘要:由于位置更新公式存在局部开发能力较强而全局探索能力较弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优以及早熟收敛,对此,提出一种混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA).受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异算子与反向学习策略相融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好地平衡全局探索与局部开发,将均匀分布函数引入非线性控制参数c,构建新的随机调整策略.通过对12个基准函数和CEC2014函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验的方法来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,HCUGOA算法在收敛精度和收敛速度等方面都得到极大的改进.

    • 论文与报告
    • 李二超,周扬

      2021,36(7):1569-1580, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1320

      摘要:实际生活中存在很多动态多目标优化问题,一旦环境发生变化,就要求进化算法能快速地跟踪优化问题随时间移动的Pareto前沿或Pareto解集.对此,提出一种基于分类的多策略预测方法(CMSP).首先,利用优化得到的近似最优解来检测Pareto解集(PS)的变化类型:不变、平移和其他.然后,针对不同的变化类型,采取不同的应对策略:若为不变,则保留精英个体,并保证多样性;若为平移,则对最优解集的中心点建立时间序列,通过预测梯度策略更新种群,将预测的个体与从旧种群中保留下来的个体进行比较,以保证预测的准确性;若为其他,则对多个特殊点建立时间序列以预测新环境中个体的位置.最后,引入种群保留策略和记忆恢复策略,有利于更充分地利用历史信息.实验结果表明,CMSP可以很好地进行动态多目标优化.

    • 刘辉,代学武,崔东亮,俞胜平,李宝旭,李建明

      2021,36(7):1581-1591, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0992

      摘要:随着我国高铁建设成网,列车运行环境更加复杂多变,对日常行车调度的精细化提出了更高要求.对此,重点研究在大风、雨、雪等恶劣天气及设备设施故障等突发事件下造成列车运行晚点时,在不改变列车运行路径的前提下,如何通过调整高速列车行车顺序和到发时间,智能高效地恢复列车按图运行.将含有到发间隔、越行等多约束的列车运行时间调整问题建模成三维空间上的最佳路径搜索问题,提出一种改进蚁群算法来实现高速列车行车调度优化,并提出一个面向高铁调度的信息启发式因子和期望启发式因子的权重组合以及挥发因子的动态调整方法,用以提高收敛速度和维持解质量.仿真结果表明,所提出的“时间$=$空间”转换模型和权重自适应调整方法能有效提高蚁群搜索求解高铁调度问题的性能,实现高速列车行车调度优化.

    • 韩文杰,谭文

      2021,36(7):1592-1600, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1408

      摘要:线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)是不依赖于被控对象的数学模型,在工业过程中具有极大的应用前景,LADRC参数整定是其在工业过程中能否应用的重要环节.鉴于实际工业控制中大都采用PID控制器,通过对二阶LADRC结构与其状态观测器的传递函数进行分析,得到二阶LADRC与PID控制器具有较强的联系,且LADRC比PID有着更好的控制性能.提出一种通过现有PID参数直接得到LADRC参数初始值的方法,以达到更好的控制性能,并基于一阶惯性加时延模型,得到将现有PID整定方法转化为二阶线性自抗扰控制参数整定方法.最后通过基准系统仿真表明所提出方法的有效性.

    • 钟映春,祝玉杰,蚁晓虹,李芳,朱爽,戚剑

      2021,36(7):1601-1610, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1664

      摘要:采用原始的蒙皮区域卷积神经网络(Mask R-CNN)获取周围神经MicroCT图像中的神经束轮廓时存在收敛慢、精度低等问题.首先构建两个数据子集,然后提出一种密集连接型网络结构,提取神经束区域特征.此外,改进目标检测部分候选框的得分评价规则,并结合迁移学习策略改进原始算法的训练方式.采用准确率和交并比指标评价算法的准确度,精细度阈值指标评价轮廓获取的精度,并确定了精细度阈值的最佳值.实验结果表明,改进后算法在两个数据子集中的准确率和交并比均在83%和87%以上.在精细度阈值为0.85时,获得的神经束轮廓最佳.由此可见,改进后算法能够良好地实现从周围神经MicroCT图像中获取神经束轮廓的目标,为周围神经内部结构的三维可视化奠定基础.

    • 陈俊风,王玉浩,张学武,薛醒思

      2021,36(7):1611-1618, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1431

      摘要:针对现有大坝变形预测模型的预测精度不高、BP神经网络的参数和结构很难确定且容易陷入局部极值等问题,通过引入小波变换理论把原始的大坝变形序列分解成多个子序列,然后对每个子序列使用头脑风暴优化算法(brain storm optimization,BSO)优化BP神经网络的参数和结构.同时,把差分变异思想引入BSO算法,建立一种基于小波变换和差分变异头脑风暴算法优化BP神经网络的大坝变形预测模型.实验结果表明,与其他预测模型相比,所提出的预测模型具有更高的预测精度.

    • 熊红林,朱人杰,冀和,樊重俊,徐佩

      2021,36(7):1619-1626, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1446

      摘要:航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义.针对航空旅客出行情况的预测研究,首先定义一种航空旅客出行指数,通过K-means聚类方法对航空旅客出行指数进行分级;然后基于互信息与相关性原理,选取航空旅客出行情况关键影响特征因子,提出一种基于关键影响因子与航空旅客出行指数互信息的MI-SVR(mutual information-support vector regression)机器学习预测模型;最后通过上海机场旅客出行指数预测实验对模型进行验证,实验结果显示MI-SVR模型具有可行性与有效性,同时,相比传统的预测模型预测效果更优.此外,实验结果也表明,相对仅基于历史数据进行独立预测,各模型基于互信息引入影响因子进行预测误差更小,研究结果有助于提升机场建设及运营管理水平,同时也可辅助人们选择通过民航交通方式出行的时段.

    • 朱建勇,黄鑫,杨辉,聂飞平

      2021,36(7):1627-1636, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1788

      摘要:针对泡沫特征复杂繁多不利于建模控制的问题,提出一种基于稀疏化神经网络的泡沫图像特征选择方法.相较于大部分稀疏模型以线性回归模型作为损失函数的情况,选择以更为贴近实际工业过程非线性特点的神经网络模型作为损失函数,并加入$L_{2,1

    • 王英聪,肖人彬

      2021,36(7):1637-1646, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1764

      摘要:卫星舱布局是卫星总体设计的重要组成部分,其研究的是仪器设备在卫星舱内的最佳摆放方式.从空间的角度出发,卫星舱布局的一个设计方案就是不同的仪器设备在容器内占据着不同的空间,当仪器设备所占空间发生变化时,就会形成新的设计方案.因此,卫星舱布局可以看成是将容器空间合理地分配给仪器设备(分配特性),并达到某种最优指标(优化特性).在借鉴蚁群劳动分工任务分配实现卫星舱布局空间分配的基础上,进一步融合卫星舱布局的优化特性,提出一种蚁群劳动分工优化算法.在具体的实现过程中,为基本蚁群劳动分工算法设计启发式占位动作、自适应环境刺激和个性化响应阈值,同时引入禁忌搜索、跳坑策略和接收准则等优化技术,对16个代表性算例的计算结果表明,所提出算法是求解卫星舱布局的有效算法.

    • 孔祥玉,解建,罗家宇,杜柏阳,李强

      2021,36(7):1647-1654, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1402

      摘要:在工业生产中,对系统进行故障检测具有十分重要的作用.改进的偏最小二乘(modified partial least squares,MPLS)是在PLS基础上提出的一种扩展算法,在质量相关故障检测中具有良好的检测效果,但当测试数据中含有质量无关故障时,MPLS算法漏报率较高.另外,MPLS算法的阈值为固定值会导致其误报率增加,这些问题会对工业过程监控产生较大影响.鉴于此,提出一种基于局部信息增量与MPLS的质量相关故障检测方法(local information increment-MPLS,LII-MPLS).在MPLS基础上,通过使用局部信息增量技术对测试数据进行实时更新检测后,质量相关故障的漏报率明显降低.同时,过程复杂化导致静态控制限不能满足故障检测的需求,现存的动态控制限适用范围具有一定局限性,因此改进静态控制限将其推广为局部动态阈值.最后,通过田纳西伊士曼过程(Tennessee Eastman process,TEP)仿真实验验证了所提出算法的有效性.

    • 蒲明,刘鹏,熊皑

      2021,36(7):1655-1662, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1652

      摘要:首先分析现有fal函数和传统非线性扩张状态观测器中存在的6类问题,提出一种固定时间收敛的fal函数,其收敛速度快于传统fal函数,且收敛时间上界与初始误差无关;然后,分别设计基于新型fal函数的非线性扩张状态观测器、指数收敛非线性扩张状态观测器和全新结构的固定时间收敛非线性扩张状态观测器;最后,通过仿真验证这3种新型的非线性扩张状态观测器的估计总误差相对于传统非线性扩张状态观测器分别减少15.4%、16.9%和93.8%,对应的被控状态总误差分别减少13.6%、30.4%和78.3%.

    • 张国富,涂冰花,苏兆品,岳峰

      2021,36(7):1663-1671, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1582

      摘要:受损路网抢修是灾害应急响应中的一个非常重要的基础环节,主要研究如何对道路抢修队进行有效调度,以快速恢复受灾路网的交通能力,为后续顺利展开应急救援工作提供有效的保证.已有方法在路网受损严重的情形下往往难以给出有效的调度策略.为此,在已有工作的基础上,简化路网模型和决策模型,并基于动作集裁减和Q学习设计一种面向严重受损路网的抢修队调度算法.在该算法中,抢修队只能从当前可达的未修复受损路段集合中选择下一个动作,以确保Q学习的连续性.仿真实验结果表明,在节点数和受损率都较大的严重受损路网环境中,所提算法可以保证所有需求节点均可达,具有更高的稳定性和可靠性,且能够在更小的时间和修复代价内给出更优的调度方案.

    • 高哲,黄晓敏,陈小姣

      2021,36(7):1672-1678, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1418

      摘要:提出基于Tustin生成函数的分数阶卡尔曼滤波器设计方法,以解决含有相互关联的分数阶有色过程噪声和分数阶有色测量噪声的连续时间线性分数阶系统的状态估计问题.通过Tustin生成函数方法,对连续时间线性分数阶系统进行离散化,将分数阶系统的微分方程转化为差分方程.利用增广向量法,将分数阶状态方程和分数阶有色噪声作为新的增广状态向量,从而将分数阶有色噪声转化为高斯白噪声.然后,提出一种基于Tustin生成函数的分数阶卡尔曼滤波算法,有效地实现对含有相互关联的分数阶有色过程噪声和分数阶有色测量噪声的连续时间线性分数阶系统的状态估计.与基于Grddotunwald-Letnikov差分的离散化方法相比,所提出的基于Tustin生成函数的卡尔曼滤波算法得到的状态估计精度更高,状态估计效果更好.最后,通过仿真结果验证所提出算法的有效性.

    • 刘秉政,高松,曹凯,马晓钟,徐艺,王鹏伟

      2021,36(7):1679-1685, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1562

      摘要:车辆动态行为的不确定性会造成跟随车辆控制的不确定性.传统的车辆跟随控制方法只是针对车辆的单一行为动态的不确定性进行建模,无法遍历车辆所有可能的控制输入,因而,既无法一次性提供跟随策略下完整的可行控制方案,也不足以在理论上保证对策略安全检测的可信性.为此,提出车辆跟随控制策略的状态可达集建模及验证方法.该方法将控制策略转换为能用可达集计算和表征的多级安全判定事件,利用随机可达集的状态遍历特征描述车辆控制输入的不确定性,通过对可达集交集的判断,辨识所有初始条件对应的危险与安全控制行为,为驾驶员提供完整的可选择控制方案;然后利用马尔科夫链逼近可达集,近似表达车辆行为的不确定性,依据驾驶员行为习惯统计验证策略的安全性,实现对控制策略的有效建模分析.实验结果表明,所提出的建模及验证方法不仅可以完备地表征车辆不确定行为,提供交通情形中跟随策略相应的完整控制方案,也可实现对策略安全性的精确验证.

    • 徐鹏飞,王敏,刘金平,唐朝晖,马天雨

      2021,36(7):1686-1692, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1484

      摘要:宽度学习系统(broad learning system,BLS)作为深度神经网络的替代框架,具有快速自适应模型结构选择和在线增量学习能力,被认为是知识发现和数据工程领域中一种极具前途的技术.传统的BLS主要应用于数据分 布均衡且误分类代价相同的模式分类任务,但大多数实际应用的数据是非均衡分布的,如网络入侵监测、医疗诊断、信用卡欺诈检测等.基于此,提出一种基于数据分布特性的代价敏感BLS(data distribution-based cost-sensitive-BLS,DDbCs-BLS),解决数据分布不均、误分代价不同的模式分类任务.DDbCs-BLS在充分考虑数据统计分布特性的基础上寻找代价敏感型BLS分类器的最佳分类边界,保证少数类样本信息不被丢失,从而提高BLS在各类数据集上的模式分类性能.在多种公共数据集(包括均衡和不均衡数据集)上进行大量的验证性和对比性实验,结果表明DDbCs-BLS能有效确定分类边界线的最佳位置,无论是在均衡数据集还是在不均衡数据集上均能获得更好的分类性能.

    • 钟良骥,廖海斌

      2021,36(7):1693-1698, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1703

      摘要:由于人脸表情类内变化和类间干扰因素的存在,人脸表情识别仍面临着巨大挑战.提出一种基于性别条件约束随机森林的深度人脸表情识别方法,解决人脸表情识别中噪声、性别等变化和干扰问题.首先,采用深度多示例学习方法提取鲁棒性人脸特征,解决人脸光照、遮挡和低分辨率等图像变化问题;其次,采用性别条件随机森林分类方法进行人脸表情分类器设计,解决人脸性别因素干扰问题.在公开的CK+、BU-3DEF、LFW人脸表情数据库上进行广泛实验结果表明:所提出方法在3大人脸数据库上分别达到了98.83%、90%、60.58%的识别率,与先进方法相比具有更好的性能和鲁棒性.另外,与其他先进的深度学习方法(需要大量训练数据库)相比,所提出方法只需要小量训练样本就能达到较好效果.

    • 陈佳鲜,毛文涛,刘京,张新明

      2021,36(7):1699-1706, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1809

      摘要:不同工况下轴承退化数据分布不一致导致深度学习等方法对剩余寿命预测效果有限,而已有迁移学习预测方法未能充分挖掘不同工况退化序列的内在趋势性,为此,提出一种基于深度时序特征迁移的轴承剩余寿命预测方法.首先,提出一种深度时序特征融合的健康指标构建模型,利用时间卷积网络挖掘退化趋势的内在时序特征,得到源域多轴承的健康指标;然后,提出一种最小化序列相似度的领域自适应算法,利用源域健康指标作为退化趋势元信息,选取目标域与源域之间的公共敏感特征;最后,采用支持向量机构建预测模型.在IEEE PHM Challenge 2012 轴承全寿命数据集上进行实验,结果表明,所提出方法构建的健康指标可更有效地反映退化趋势,同时明显提升剩余寿命预测的准确度.

    • 周静波,黄伟

      2021,36(7):1707-1713, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1795

      摘要:基于低秩矩阵恢复(low-rank matrix recovery,LRMR)的显著性目标检测模型将图像特征分解为与背景关联的低秩分量和与显著性目标相关联的稀疏分量,并从稀疏分量中获得显著性目标.现有的显著性检测方法很少考虑低秩分量与稀疏分量之间的相互关系,导致检测的显著性目标零散或不完整.为此,提出基于低秩矩阵恢复的显著性目标检测与细化方法来规避该限制.首先,所提方法采用ell_1范数稀疏约束和拉普拉斯正则项对初始显著图进行计算;在显著性细化阶段,由于非局部的ell_0优化可以有效地对显著性区域及其邻接区域之间的相互关系进行建模,结合初始显著图,采用非局部ell_0梯度优化,最小化显著性区域中显著值的变化,从而保证显著性目标的完整性.在4个显著性目标检测数据集上进行实验,通过实验结果验证所提算法的优越性.

    • 王建华,潘宇杰,孙瑞

      2021,36(7):1714-1722, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1773

      摘要:针对多目标柔性作业车间绿色调度问题(MO-FJGSP),建立优化目标为最大完工时间、机器总负荷和能耗最小的多目标数学模型,并设计一种基于Pareto最优解的自适应多目标Jaya算法(SAMO-Jaya)对该问题进行优化求解.算法采用两级实数编码方式实现工序排序与机器分配的编码表示,并设计一种转换机制实现将Jaya连续解空间映射至FJSP离散解空间;然后设计一种混沌序列与均匀分布相结合的混合策略以提高初始种群的质量与全局分散性;此外,在Jaya算法中嵌入自适应调整种群规模的方法以提高算法求解速度.通过10个单目标与3个多目标基准算例测试,并与7个已有算法进行对比分析,结果表明SAMO-Jaya算法能够对MO-FJGSP进行有效求解.

    • 王道平,梁思涵,王婷婷

      2021,36(7):1723-1731, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1657

      摘要:研究信息非对称下考虑制造商回收行为的闭环供应链协调问题,其中回收率随时间动态变化,制造商的再造品成本为私有信息.通过构建分散决策模型,得到制造商与零售商的最优均衡解,并引入批发价格契约以促使制造商传递真实的成本信息.运用伊藤过程刻画回收率的随机演化过程,通过数值仿真分析信息隐匿度和回收率等参数对供应链的影响.研究表明:回收率在较短时间内能够达到稳定值,并受不确定因素影响在稳定值上下波动.外部激励比外部约束措施更能提升回收率.信息隐匿会降低制造商的回收率和公开利润以及零售商利润,批发价格契约的引入可有效提高供应链成员利润,减小分散决策和信息非对称带来的损失,使供应链实现帕累托改进.

    • 江文辉,李思雯,徐菱,丁小东,李延来

      2021,36(7):1732-1742, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1552

      摘要:考虑消费者存在缺货容忍行为,研究变质品的联合订购和信用期决策问题.假设延迟订购消费者面对缺货等待时存在一个容忍期限(即在该容忍期限内零售商无需支付缺货成本),同时考虑市场需求受商业信用期的影响,库存系统允许缺货且短缺量部分延迟订购.以零售商的平均利润最大化为目标,分两种情形构建变质品的订购和信用期决策模型.从理论上证明最优解的存在性和唯一性,给出相关定理结论,并在此基础上设计一个寻找最优解的两阶段迭代算法.最后通过数值算例展示了模型和算法的应用,并完成主要参数的灵敏度分析.研究结果表明:消费者的缺货容忍行为可以有效增加零售商利润,减低产品变质损失,同时还可以激励零售商提供更长的商业信用期,进而实现买卖双方的共赢.

    • 公彦德,陈梦泽

      2021,36(7):1743-1753, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1102

      摘要:考虑制造商的公平中性和公平偏好,研究制造商公平偏好程度和企业社会责任(CSR)水平对绿色供应链决策和收益的影响.研究发现:1)制造商的公平偏好行为有利于绿色产品批发价格和零售价格的降低,提高绿色度水平、市场需求和零售商利润,但该行为会在一定程度上损害其自身经济效益,供应链系统利润随制造商公平偏好程度的变化趋势受企业CSR水平的影响;2)制造商分担的系统CSR比例越大,绿色产品的批发价格和制造商利润越低,零售商利润越高,但其CSR行为对产品零售价格、绿色度水平、市场需求、系统利润、消费者剩余及社会福利的影响会因制造商公平偏好程度的不同而不同;3)制造商的公平偏好程度和CSR水平并非越高越好,制造商需在保障自身一定企业盈利的前提下考虑实施公平偏好行为,并将自身公平偏好度与CSR水平控制在合理范围内,不仅有利于产品绿色度水平和系统效率的提高,也有助于实现消费者利益和社会总福利的最优化.

    • 马东升,宋华明,黄甫

      2021,36(7):1754-1762, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1147

      摘要:在竞争企业具有服务差异化的背景下,研究一种定价歧视策略-----基于行为的定价(behavior-based pricing,BBP).采用博弈论方法构建两周期动态定价模型,通过价格和利润的对比分析进一步探讨服务水平差异化企业最优定价策略,最后分析BBP与服务差异化的交互作用.主要研究结论如下:1)服务差异化程度和相对服务成本两大因素交互影响着企业的最优定价策略.具体地,服务差异化程度较低(高)且相对服务成本较小(大)时,竞争企业均不采用(采用)BBP;服务差异化程度较低(高)但服务提升成本较大(小)时,竞争企业存在混合战略纳什均衡,双方有一定概率采用BBP.2)混合战略纳什均衡情形下,BBP导致的激烈价格竞争并不总是损害竞争双方的利润.当服务差异化程度较低且服务提升成本较大时,高服务水平企业反而能在这种价格竞争中实现利润增加.3)当服务差异化程度较高且相对服务成本较大时,BBP与服务差异化的交互作用能够实现服务差异化企业利润的帕累托改进,实现双赢的局面.

    • 刁心薇,曾珍香,孙丞

      2021,36(7):1763-1770, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1536

      摘要:在碳交易和碳税并行的混合碳政策下,考虑由一个制造商和一个零售商组成的供应链系统,通过Stackelberg博弈方法构建供应链系统分散决策模型,确定制造商和零售商的最优减排与定价决策,并基于此分析制造商低碳转型过程中的技术选择策略,探讨低碳产品最优减排率与碳配额和碳税之间的关系,为政府制订政策提供理论依据.研究表明:制造商低碳转型过程中的技术选择主要取决于普通产品与低碳产品碳排放成本的差额,当差额小于阈值时,两种产品共同生产,否则普通产品将被停产;政府可以通过增加碳配额促进低碳产品最优减排率的提升;碳税对低碳产品最优减排率的影响较为复杂,当减排相对成本较低时,提高碳税可以促进低碳产品减排率的提升,而当减排相对成本较高时,碳税的提高会使减排率呈现先增加后下降的趋势.最后通过算例验证了上述结论.

    • 短文
    • 刘帅,赵国荣,曾宾,高超

      2021,36(7):1771-1778, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1603

      摘要:研究了数据丢包和量化约束下的随机不确定系统分布式状态估计问题.将丢包现象描述为随机Bernoulli序列,采用预测补偿机制对数据丢包进行补偿,将量化引入的误差转化为观测方程中的不确定参数,将系统的模型不确定性描述为系数矩阵受到随机扰动;利用固定时域内的所有观测值构造代价函数,将状态估计问题建模为带不确定参数的鲁棒最小二乘优化问题,并通过将矢量优化问题转化为单峰函数的标量优化问题,实现了鲁棒滚动时域局部估计器的快速求解;对局部估计器的稳定性进行研究,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件.应用协方差交叉(CI)融合算法进行加权融合,得到了分布式融合估计器.最后通过仿真验证了所提算法的有效性.

    • 罗党,张慧慧,孙德才

      2021,36(7):1779-1785, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1621

      摘要:针对决策者在实际决策过程中表现出参照依赖和损失规避的现象,提出一种考虑决策者心理行为的灰色多属性群体决策方法.首先,利用“奖优罚劣”变换算子对原始决策信息进行规范化处理,以充分反映“奖优罚劣”思想;其次,依据决策群体信息,计算两两方案关于属性相比较时收益和损失的优势度,整合得到备选方案的全局优势度;再次,根据极大熵准则和群体意见一致性原则构建决策者权重优化模型,求出备选方案的综合价值并对其排序择优;最后,通过案例分析验证所提方法的可行性、合理性和实用性.

    • 谭春桥,李尽展,周丽

      2021,36(7):1786-1792, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1638

      摘要:基于共享单车租赁所具有的随机性特点,构建随机环境下共享单车企业在寡头市场中关于租赁定价与投放数量联合决策的二维Bertrand博弈模型,研究差异定价与协同定价两种情形下共享单车企业的最优策略组合,分析市场潜在需求量和用车区域覆盖难度系数对企业策略以及经营利润产生的影响.研究表明:在差异定价情形下,当用车需求具有概率性特点时,共享单车企业之间的博弈存在唯一的纳什均衡解,且低价企业对市场价格的影响力升高有利于竞争双方利润增加;在协同定价情形下,共享单车市场的平均租赁价格较低,且随市场潜在需求量的增大而增大,但与差异定价情形相比增速较小;协同定价有利于维持共享单车企业在市场规模较小时的盈利,差异定价有利于抑制共享单车企业在市场规模扩大时的过度投放.

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    • 金丹, 吴麒, 陈博, 俞立

      优先出版日期:2021-06-18  DOI:

      摘要:本文针对动态模型未知的信息物理系统在拒绝服务(DoS)攻击下的安全控制问题, 提出了无模型的H∞控制方法, 其中DoS攻击具有代价约束且连续攻击次数是有界的. 首先, 利用量测数据设计丢包情形下的Smith预估器对当前状态进行预测, 并给出了量测反馈H∞控制器的结构形式. 其次, 利用博弈论将H∞控制问题转化二人零和博弈问题, 从而给出了控制器增益的设计方法. 进一步, 基于Q-learning方法设计了模型未知下的控制器增益在线求解算法, 实现了系统的安全H∞控制. 最后, 通过雕刻机平台的仿真和实验验证了所提方法的有效性.

    • 秦浩翔, 韩玉艳, 陈庆达, 李俊青, 桑红燕

      优先出版日期:2021-06-17  DOI:

      摘要:混合流水车间调度是制造业领域的前沿方向,而研究带有阻塞约束的问题更具有现实意义。针对阻塞混合流水车间调度问题(blocking hybrid flow shop scheduling problem, BHFSP),本文以最小化最大完工时间为优化目标建立了BHFSP的数学模型并详细阐述了其计算过程,在零缓冲区特性的基础上设计了一种双层变异策略的迭代贪婪(iterated greedy algorithm with double level mutation,IGDLM)算法来求解BHFSP。本文分析了传统IG算法中的优势和不足,针对阻塞特性提出了双层变异策略来提高解的多样性,进一步平衡所提算法的全局探索和局部搜索能力。通过100个测试算例的数值仿真以及与5种代表算法的统计比较,验证了所提出的双层变异策略与IG融合的算法能够得到更好的目标值,并为中大规模的BHFSP提供更优的调度方案。

    • 高存璋, 谷海涛

      优先出版日期:2021-06-17  DOI:

      摘要:路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分,规划路径的优劣,很大程度上决定了机器人执行任务的效果. 传统的路径规划算法,例如基于图搜索的dijkstra算法和其改进后的A^*算法,以及基于采样的RRT算法和其改进后的RRT*算法,仅仅考虑避障问题;基于插值曲线的算法,可以产生较为光滑的轨迹,基于数值优化的算法可以将机器人速度、加速度等加入损失函数,通过优化求解,产生动力学特性较好的轨迹. 然而,面对当前越来越精确、丰富的先验地形信息,鲜有算法可以充分利用他们.本文基于海底数字高程地图(DEM),提出了扩展A*算法及FM算法改进算法,能够利用先验地形信息,提高路径规划的效果.通过仿真分析,对比了三种算法:扩展A*算法、TC FM和TC FM*算法,仿真表明,扩展A*算法求解速度更快、局部规划能力更强. TC FM、TC FM*算法求得路径更短、更光滑.

    • 都海波, 葛展展, 张金锋, 谢枫

      优先出版日期:2021-06-17  DOI:

      摘要:为了提高电力系统的自动化水平,减轻电力工人在检修高压输电系统时的劳动强度,同时保障电力工人人身安全, 设计并提出一种可以攀爬电力铁塔的六自由度关节式机器人. 并针对该构型进行运动学分析与求解.为解决传统的解析法用于机械臂逆运动学求解过程中存在操作繁琐和奇异点无法逆运算等问题 提出一种基于改进天牛须算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法.对电力攀爬机器人进行DH建模,得到正运动学方程。使用正运动学方程与目标位姿建立代价函数, 采用改进天牛须算法对代价函数优化, 并使用MATLAB实现此算法进行仿真验证.对比传统的天牛须算法、改进遗传算法、改进粒子群算法 ,基于改进天牛群算法的电力攀爬机器人运动学逆解算法具有较好的收敛性,求解精度高.

    • 俞胜平, 韩忻辰, 袁志明, 崔东亮

      优先出版日期:2021-06-17  DOI:

      摘要:高速铁路以其运输能力大、速度快、全天候等优势,近些年来取得了飞速蓬勃的发展。而恶劣天气等突发事件会导致列车延误晚点,更甚者延误会沿着路网不断传播扩散,其带来的多米诺效应将造成大面积列车无法按计划运行图运行。目前依靠人工经验的动态调度方式难以满足快速优化调整的实际要求。因此,本文针对突发事件造成高铁列车延误晚点的动态调度问题,设定了所有列车在各站到发时间晚点总和最小为优化目标,构建了高铁列车可越行情况下的混合整数非线性规划模型,提出了基于策略梯度强化学习的高铁列车动态调度方法,包括交互环境建立、智能体状态及动作集合定义、策略网络结构及动作选择方法和回报函数建立,并结合具体问题对REINFORCE算法做了误差放大与阈值设定两种改进。最后对算法收敛性及算法改进后的性能提升进行了仿真研究,并同Q-Learning算法进行了比较,结果表明本文提出的方法可以有效的对高铁列车进行动态调度,将突发事件带来的延误影响降至最小,从而提高列车的运行效率。

    • 梁慧慧, 吴炜, 楼旭阳, 贾佳佳, 崔宝同

      优先出版日期:2021-06-17  DOI:

      摘要:基于滑模控制理论, 本文研究了二维桥式起重机的控制器设计问题. 考虑小车端受到外界干扰的情况以及利用一些等价变换, 本文首先得到一个四阶桥式起重机动力学模型. 进一步地, 根据得到的动力学方程, 本文分别设计了一种比例微分滑模控制器和一种比例微分积分滑模控制器, 进而通过构造李雅普诺夫函数的方法证明了两种控制器下滑模面的可达性及系统的稳定性.最后, 本文设计了一组对比仿真实验和一组在自制的桥式起重机实验平台上的验证性实验. 实验结果表明, 本文设计的两种滑模控制器均可以使桥式起重机达到给定的控制目标.

    • 刘丽, 韩同银, 金浩

      优先出版日期:2021-06-17  DOI:

      摘要:考虑时间因素对产品绿色度和品牌商誉的影响,引入微分博弈方法在动态框架下研究绿色供应链上下游企业的经营模式选择与营销策略问题。分别建立转售模式和平台模式下企业采取独立营销和联合营销两种营销策略的微分博弈模型,求解并分析相应的均衡结果。研究表明,不管采用转售模式还是平台模式,联合营销均是制造商和零售商的最优营销策略;当制造商和零售商对联合营销达成一致时,平台模式是零售商的最优策略,而对制造商而言,经营模式的选择与平台模式的佣金比例有关。具体来说,当佣金比例较低时,制造商倾向于选择平台模式,当佣金比例较高时,制造商倾向于选择转售模式。综合来看,制造商和零售商的博弈结果为低佣金比例的平台模式且联合营销。

    • 杜峥, 刘孟凯, 周建勋, 张端金

      优先出版日期:2021-06-17  DOI:

      摘要:本文研究了高速采样的情况下,含有网络攻击的信息物理系统多目标故障检测问题. 考虑系统同时存在时变时延、执行器网络攻击和传感器网络攻击,基于Delta算子对上述系统进行离散化处理,建立了在高速采样的条件下,故障与攻击并存的离散时间模型. 构造了H_/H-infinity故障检测滤波器,使系统具有对随机扰动的鲁棒性,且具有对检测信号的高灵敏性. 采用Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式的方法,提出了系统具有渐近稳定性以及H_/H-infinity性能的充分条件. 仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性.

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    • 王雪松, 荣小龙, 程玉虎, 陈正升

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0179

      摘要:利用一阶谱图卷积探索类别标签间关系是目前多标签图像识别常用的手段。但是,较多的图卷积层数易于出现过度平滑现象,因此用一阶谱图卷积直接探索标签相关性具有局限性。为此,提出一种基于自适应多尺度图卷积网络的多标签图像识别方法,主要思路为:采用块Krylov子空间形式的谱图卷积来挖掘类别标签间的相关性,在每个图卷积层中拼接多尺度信息并扩展到深层结构,并在自适应标签关系图模块所构建的关系图上学习分类器,从而更加有效地进行多标签图像识别。两个公开数据集PASCAL VOC 2007和MS-COCO 2014上的实验结果验证了所提方法的有效性。

    • 钱惠敏, 陈纬, 马宜龙, 施非, 项文波

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0136

      摘要:针对自动驾驶场景下行人检测任务中对中、小尺寸目标和被遮挡目标的检测需求,以及现有深度学习模型的不足,本文提出基于ResNet34_D的改进YOLOv3模型:通过改进残差网络的卷积块结构,提出ResNet34_D,并作为YOLOv3的主干网络,以降低模型尺寸和训练难度;在ResNet34_D的3个尺度卷积特征图之后,增加SPP层和DropBlock模块,以提高模型的泛化能力;基于k-means 聚类算法确定自适应的多尺度锚框尺寸,提高对大、中、小三种尺寸行人目标的检测能力;引入DIoU损失函数,提高对被遮挡目标的识别能力。本文提出模型的消融实验验证了各个改进部分在提高模型检测准确率上的有效性。实验结果表明,本文提出的基于ResNet34_D的改进YOLOv3模型具有较好的准确率和实时性,在BDD100K-Person数据集上的AP50 达到了69.8%,检测速度达到了130帧/秒。由本文方法与现有目标检测方法的对比实验可知,本文方法对小目标和遮挡目标的误检率更低,速度更快,具有一定的实际应用价值。

    • 刘婷婷, 杨轩, 黄丽琼

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0092

      摘要:研究模型依赖平均驻留时间(MDADT)切换信号下一类齐次度为1切换非线性正系统的有限时间稳定问题. 首先, 通过构造恰当的切换最大分离Lyapunov函数, 借助于Dini导数, 基于MDADT切换信号, 给出切换非线性正系统有限时间稳定的充分条件. 与已有的指数稳定性结果相比, 进一步说明有限时间稳定和指数稳定的区别. 其次, 将所得结论应用到切换线性正系统中, 得到切换线性正系统在MDADT或平均驻留时间(ADT)切换信号下有限时间稳定的充分条件. 最后, 给出两个仿真算例验证所得结论的有效性.

    • 郝现志, 黄金杰, 潘晓真

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0091

      摘要:本文利用模型依赖的平均驻留实际策略研究了离散异步切换线性系统的指数$H_{\infty}$滤波问题.考虑到在实际问题中,所设计的模型依赖的全阶滤波器的切换往往会滞后于其相应的子系统,因此将子系统的运行区间划分为与滤波器匹配的区间和不匹配的区间.针对两种工作模态,利用模型依赖的平均驻留时间切换策略和μ依赖的多Lyapunov泛函方法来完成滤波器的设计,并使得增广得到的异步滤波误差系统全局一致指数稳定且满足指数$H_{\infty}$性能指标.该滤波器存在的充分条件在文中以线性矩阵不等式的形式给出.最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性.

    • 张珂, 于宝森, 石怀涛, 佟圣皓

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0003

      摘要:桥式起重机是一种广泛应用的大型搬运设备,在实际工作过程中,台车运动时会产生伴有初始负载摆角的负载摆动,影响工作效率并带来安全隐患.针对这种情况,设定期望的台车误差轨迹与摆角误差轨迹,将桥式起重机动力学模型转换为误差跟踪动力学模型,提出一种基于能量分析方法的桥式起重机防摆控制策略.通过LaSalle不变性原理和Lyapunov方法对闭环系统的稳定性进行了理论分析.仿真与实验结果表明,所提防摆控制方法的控制性能几乎不受初始负载摆角的影响,可以保证桥式起重机在无初始负载摆角和带有初始负载摆角的情况下都能取得良好的控制效果,能够驱动台车准确到达目标位置,有效抑制并快速消除负载摆角,同时对外部扰动具有很强的鲁棒性.

    • 鲁亮亮, 代冀阳, 应进, 赵玉坤

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1818

      摘要:无人机航迹规划,是指在环境威胁与自身约束条件下,规划一条安全可行的航迹,是实现无人机自主化飞行的关键技术之一.为实现无人机在不同城市环境下能够快速规划一条安全可靠的航迹,本文提出了一种基于自适应粒子群差分进化—最小捕捉(Adaptive Particle Optimization and Differential Evolution- Minimum Snap, APSODE-MS)算法的无人机航迹规划方法.首先,建立城市环境航迹规划数学模型,以航程距离、威胁约束、违背约束代价三者的加权和作为目标函数;其次,在PSO算法中引入自适应非线性惯性权重,根据粒子偏离全局最优解的程度分配不同的搜索模式, 结合动态DE算法加快粒子的收敛速度, 引入改进的正态扰动提高跳出停滞与早熟现象的能力;最后,筛选关键航迹点,并采用MS算法对航迹进行光滑处理.仿真结果表明,所提出的APSODE-MS航迹规划方法能够在不同城市仿真环境下较好地完成规划任务,并能获得更优的航路,从而验证了算法的有效性与鲁棒性.

    • 赵嘉, 陈文平, 肖人彬, 王晖

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1812

      摘要:萤火虫算法在处理多峰优化问题时,易陷入局部最优。针对该问题,本文提出了一种自主学习萤火虫算法。算法将粒子按适应度划为自主学习粒子和普通粒子,自主学习粒子从种群中随机选择一个粒子并随机选择一个维度使用三种学习策略产生三个候选解,并在自身以及候选解中选择最好的解;普通粒子同时选择两个优于自身的粒子进行学习。自主学习粒子能够维持算法对多个极值空间的探索并提高算法优化精度;普通粒子以两个粒子的混合信息为指引,使算法跳出局部最优。此外,使用淘汰机制,让算法舍弃对劣质极值空间的维护,进而提高对优质极值空间的开发。实验结果表明,本文算法在处理多峰优化问题时具有高效的性能。

    • 韩瑜, 徐海燕, 陈璐

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1804

      摘要:依据现有四种基本稳定性能够获取冲突均衡解, 但该过程通常假设决策者具有相同的行为模式. 为了研究各个决策者行为模式的差异性对冲突演化分析与求解的影响, 本文提出一种决策者组合行为冲突分析方法. 首先, 基于冲突分析图模型四种稳定性概念, 通过预见力和风险态度两项指标识别不同决策者的行为模式. 接着, 定义规范化的组合均衡解概念, 以此反映决策者不同行为模式对冲突决策的影响. 然后, 给出基于矩阵行为模式分析函数的组合均衡求解方法, 以此提高均衡解的计算效率. 最后, 运用新方法来解决企业员工体面劳动保障制度实施冲突问题. 研究表明: 本文方法能够较好地提高冲突分析图模型理论的战略解析能力和决策水平.

    • 张雯, 吴志彬, 徐玖平

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1787

      摘要:二氧化碳排放量的发展趋势作为能够反映各国减排措施的指标之一, 近些年来受到了广泛关注. 为了缓解碳排放数据的非线性和波动性对预测精度造成的影响, 本文提出了一种高效的分解集成预测方法用于预测二氧化碳的年排放量. 碳排的原始序列数据被经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD) 方法分解为不同频率的振动模块和残差项, 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 优化后的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM) 用于预测每个分解模块. 本文选取了世界上12 个国家的真实碳排数据进行实例验证. 预测结果表明:1) EMD 方法能够有效提高碳排预测的精准度? 2) 和其他预测模型相比, 分解集成预测方法能够将平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE) 的均值最少提高49.69%, 最多提高90.68%, 能够将平均Pearson 相关系数(Pearson correlation coefficient, PCC) 值最少提高13.43%, 最多提高49.02%.

    • 唐华, 罗之沁, 郭松波, 艾兴政, 何浩嘉

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/ j.kzyjc.2020.1785

      摘要:本文讨论了竞争环境下硬件平台的激励合同选择问题,旨在研究竞争环境下硬件平台的三部定价激励合同与传统接入费合同的表现,识别硬件平台激励合同竞争模式的动态演变过程,并对最终市场均衡进行分析。首先,建立硬件平台竞争博弈模型,研究两个平台均提供传统接入费合同、均提供三部定价合同、以及分别提供三部定价合同和传统接入费合同这三种情况下的博弈均衡和绩效情况。接着,比较上述三种情况下硬件商和软件商的利润,分析了三部定价激励合同与传统接入费合同的不同表现。最后,从硬件商和软件商同时实现帕累托改进的角度,识别竞争性硬件平台的激励合同博弈演化过程并分析最终博弈均衡。结果表明,硬件平台竞争博弈最终会收敛到两个硬件商均使用激励合同的纳什均衡,而这在某些情况下反而会使各平台陷入利润的囚徒困境。

    • 刘玉杰, 万兵, 苏析超, 郭放

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1767

      摘要:舰载机有序、高效着舰是确保舰载机舰面保障计划如期进行的必要前提,为提高舰载机着舰效率并减轻传统人工着舰排序的负担,研究了一种舰载机着舰调度算法。首先,以加权着舰完成时间和为优化目标,构建舰载机着舰调度的数学模型。其次,提出一种改进的人工蜂群算法用于模型求解。算法在基本人工蜂群算法额基础上引入遗传算法中的交叉算子、精英策略以及一系列自适应局部搜索策略,以增强算法的全局搜索性能,提高算法收敛速度。最后,通过着舰调度案例仿真和算法对比,表明改进的人工蜂群算法具备更强的优化性能和更好的鲁棒性,可以求解大规模舰载机着舰调度问题,具有工程实际应用价值。

    • 王玉, 周国清, 尤号田

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1752

      摘要:为了探究各特征在SAR影像分割中的作用规律,提出一种贝叶斯框架下基于曲波特征加权的SAR影像分割方法. 首先, 利用曲波变换提取像素的多尺度光谱特征, 构成像素特征矢量; 为了探究提取的多尺度光谱特征在SAR影像分割中的作用规律,赋予该矢量中的每个特征分量不同的贡献权重; 利用上述特征和贡献权重定义特征加权影像. 然后, 划分影像域,并在贝叶斯框架下构建基于曲波特征加权的SAR影像分割模型. 再利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法和最大期望值(Expectation Maximization, EM)算法实现影像分割和权重估计. 最后,利用提出方法和四种对比方法对SAR影像进行分割实验,通过其定性及定量评价结果验证提出方法不仅能自适应地确定特征在影像分割的作用, 还能有效提高SAR影像分割精度,以及提出方法在SAR影像多特征分割中的优势.

    • 顾昊伦, 赵国荣, 王兵, 高超

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1695

      摘要:针对带宽受限和网络拓扑随机切换约束下组网导航系统(NNSs)的分布式位姿状态估计问题,建立上述网络约束综合作用下的离散组网滤波增广系统模型,提出一种分布式有限时域FIR融合估计算法。目标节点从邻节点集合中接收经量化效应和饱和效应处理后的普通数据包和跟踪数据包,在给出无偏约束条件的前提下,以使得状态估计值的估计误差满足最小方差为准则,充分考虑有色噪声的影响,设计有限时域FIR估计器及其差分形式,通过普通数据包得到目标节点状态的区域估计值,建立系统本地状态估计的统一机制。同时,考虑网络约束,将跟踪数据包引入系统的融合过程,在以均方准则确定时变加权矩阵的前提下,给出最优权值所满足的线性代数方程以及融合误差协方差的差分形式,将目标节点状态的区域估计值与各邻节点随机发送的协作估计值加权融合,得到目标节点状态的全局融合估计值。最后通过算例仿真验证算法的有效性。

    • 白世贞, 王永干

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1671

      摘要:研究风险规避的农户和风险中性的销售商组成的农产品供应链,在集中式决策和分散式决策下绿色投资的最优决策问题.考虑两类成本共担契约,分别为一般成本共担契约和考虑谈判权力的讨价还价的成本共担契约;同时,分析风险规避和谈判权力对相关决策变量的影响.结果表明:在分散式供应链中,风险规避与绿色投资水平负相关,而在两类契约中,两者正相关.两类契约都有利于供应链绿色投资水平和期望效用的提高.在双方谈判的成本共担契约中,成本分担比例和绿色投资水平分别与谈判权力和风险规避正相关;在满足一定条件时,供应链绿色投资水平高于集中式供应链的相应值;供应链绿色投资水平和期望效用可同时高于一般成本共担契约中的相应值.投资成本系数对供应链绿色投资水平和期望效用有负向影响.

    • 张萌, 孙秉珍, 楚晓丽, 同思蓉

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1631

      摘要:辅助诊疗是未来推荐系统在医疗领域的主要应用,其通过分析患者数据与历史病例库进而推荐检查项目等辅助医生诊疗。在临床实践中,医疗推荐可能存在数据多源异构和推荐项目多准则的问题,考虑到医疗推荐的这些特征,本文定义了异构信息系统上不同数据类型的距离测度,实现了多源异构数据的有效处理。同时根据两个对象之间的混合距离得到异构信息系统中的二元关系,并构建了异构信息粗糙集模型。接着将多准则推荐与多准则决策方法(multiple criteria decision making MCDM)相结合,运用灰色关联分析(grey relational analysis GRA)聚合每个项目下多准则评分将其转化为单评分推荐。最后在异构信息粗糙集模型的基础上引入三支决策,同时基于协同过滤方法实现三支推荐,考虑了推荐过程中的决策成本。在医疗应用部分采用临床数据实验,验证了本文提出的模型能够为临床诊断提供知识支持,有效降低推荐决策成本,提高推荐的准确性。

    • 王建芳, 文茜琳, 张秋玲, 杨许

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1626

      摘要:在推荐系统中,基于知识图谱的神经网络与传统神经网络相比,以图形作为输入,可以很好地将节点信息和拓扑结构相结合进行推理和推荐.然而现有的基于图神经网络的推荐算法,面临着知识表示不准确以及信息融合单一的问题.本文将图神经网络与注意力机制相结合,提出一种基于偏差的图注意力神经网络推荐算法.该方法采用翻译模型对知识图谱信息进行特征表示的嵌入,获取节点在同一投影空间下的三元组信息,考虑到在三元组中预测值和真实值之间存在误差,以及邻居节点在信息传播时权重的差异,采用基于偏差的注意力计算机制以便能够更好地捕获节点间高阶连通性.其次,在神经网络的传播训练过程中,通过多通道融合机制对节点和邻居信息进行聚合以提高模型的健壮性.最后,在两个真实数据集上与经典算法进行对比,验证了本文所提的算法有效性.

    • 李悄然, 丁进良

      优先出版日期:2021-05-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1063

      摘要:为了解决深度确定性策略梯度算法探索能力不足的问题,本文提出了一种多动作并行异步深度确定性策略梯度(Multi-actions Parallel Asynchronous DDPG)算法,用于在强化学习中具有确定性策略的连续控制。该算法使用多个actor网络,进行不同的初始化和训练,大大的增加了不同程度的探索,同时通过扩展具有确定性策略梯度结构的评论家体系,揭示了探索与利用之间的关系。该算法使用多个DDPG代替了单一DDPG,可以减轻一个DDPG表现不佳的影响,提高了学习稳定性,同时通过使用并行异步结构,提高了数据利用效率,加快了网络收敛速度,最后actor通过影响critic的更新而得到更好的策略梯度。结果证明了在选矿操作任务中,MPADDPG相对于DDPG算法的性能提升。

    • 马鑫, 陈庆, 柴榕敏, 崔明亮, 王友清

      优先出版日期:2021-04-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0067

      摘要:传统故障诊断方法多是针对单一故障类型, 然而实际工业中多种故障会同时出现, 即复合故障. 针对复合故障诊断问题, 一些学者引入了多标签学习思想, 多标签K 近邻算法(ML-KNN)就是其中之一. 然而ML-KNN算法作为一阶算法, 忽略了标签间的联系. 本文提出了一种分级多标签学习算法, 名为分层多标签K近邻算法(HML-KNN). HML-KNN算法将机械的退化阶段和故障类型分为两级, 将第一级得到的标签信息进行转化, 转化后的信息作为新特征放入第二级进行判断.HML-KNN算法是一种高阶算法, 考虑了全局的标签信息. 通过在XJTU-SY数据集上的验证, 体现了HML-KNN 算法在处理复合故障诊断问题上的优越性.

    • 陈志旺, 王莹

      优先出版日期:2021-04-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0148

      摘要:本文基于IoU网络提出一种IT-AWCR(IoU network tracking with adaptive weighted characteristic responses)目标跟踪算法.首先,根据目标运动速度设计了目标搜索区域确定策略,通过理论分析使用ResNet50的Block3、Block4卷积块的输出分别作为目标的浅层和深层特征表示;其次,以目标定位准确度和滤波模型抗干扰能力为评价指标通过优化算法自适应计算目标深、浅特征响应加权权重,然后从加权融合响应中获取目标粗略位置和边界框,经扰动操作获取多个候选边界框输入IoU调制-预测网络预测IoU值,取最大IoU对应边界框为最终预测目标边界框;最后,根据训练样本的相关学习权重和样本间相似度更新生成样本集,基于样本集采用稀疏优化策略实现了滤波模型更新.OTB2015和VOT2018标准数据集上的实验结果验证了本文算法的有效性.

    • 潘伟

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0319

      摘要:遗传算法可以较好地解决复杂的组合优化问题,但也存在两方面不足,一是搜索效率比其它优化算法低,二是容易过早收敛,陷入局部最优。针对这些问题,本文提出一种混沌“微变异”遗传算法。利用混沌优化算法具有随机性和遍历性的特点,解决了遗传算法容易陷入局部最优解的早熟问题,使得新算法同时具有较强的局部搜索能力和能够完成全局寻找最优解的能力。同时,对遗传算法的选择算子增加了混沌扰动,交叉算子和变异算子进行了自适应调整,对适应度函数进行改进,使遗传算法整体性能得到提高。最后,通过经典函数验证,混沌“微变异”遗传算法要比一般的混沌遗传算法和经典遗传算法的进化速度更快,搜索精度更高。

    • 张卓伦, 张文新, 李铁克, 王柏琳

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0183

      摘要:加热炉生产是影响热轧机组利用率和轧制计划质量的重要环节之一。通过分析加热炉对热轧生产的影响,抽取出板坯标准在炉时间和出炉温度这两个关键因素,建立了热轧板坯轧制计划的整数规划模型,并提出了自适应邻域搜索算法。在算法中设计了约束满足策略、自适应搜索策略和反向学习邻域搜索策略,其中约束满足策略针对目标特征和加热炉因素设计了两种值选择规则,用于生成高质量初始解;自适应搜索策略能够自主选择邻域结构和终止邻域搜索,有效优化邻域结构选择方式和算法收敛速度;反向学习邻域搜索策略基于反向学习技术增强解空间多样性,提高全局搜索能力。基于实际生产数据设计了多种规模的实验,验证了算法的有效性。

    • 郭冬梅, 闵华松

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0132

      摘要:书法机器人将书法创作与机器人技术相融合,通过控制机械臂模拟人的书写行为和书法创作,再现艺术魅力。机器人书法作为机器人运动规划的典型应用,对传统书法文化的传承和教育具有重要深远的意义。按照书法机器人的研究脉络,回顾分析了书法机器人的发展历程。首先介绍笔画分离与提取关键技术,总结虚拟笔刷建模的两种经典笔触模型,然后详细阐述书写轨迹涉及到的核心技术,应用不同的书写轨迹规划控制书写路径。在此基础上分析目前书写评价指标,讨论了书法机器人的评价模型。最后回顾总结已有的研究进展及流程,对比了传统书法机器人和智能书法机器人各自的优缺点,提出将传统的书写轨迹路径、笔触模型融入到智能书法机器人训练模块中,以弥补其在笔画书写顺序方面的不足。同时,展望书法机器人未来的研究方向和发展趋势,指出未来书法机器人可围绕深度神经网络、深度神经进化、深度强化学习等开展研究。

    • 赵亮, 高升伦, 陈俊英, 李佳佳

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0124

      摘要:混凝土内部损伤破坏形态具有明显的离散性和随机性,内部损伤特征检测是混凝土细观研究的重要内容,针对已有混凝土结构内部损伤特征检测模型精度低的问题,本文提出一种特征共享双头Cascade R-CNN模型对混凝土CT图像的损伤特征进行检测。首先为了有效识别损伤特征的空间信息,构建具有空间敏感性的fc-head(fully connected head)和空间相关性的conv-head(convolution head)相结合的Cascade R-CNN网络模型。其次通过特征共享的方法将检测网络各层级分类信息进行融合,提升低IOU(Intersection over Union)阈值(0.5-0.7)ROI(Regions of Interest)检测任务的精度。实验结果表明,所提方法在检测混凝土CT图像的损伤特征中平均精度达到91.31%,比原始的Cascade R-CNN提高3.04%,低IOU阈值(0.5-0.7)ROI平均精度提高1.49%。该模型可以较好地从混凝土CT图像中检测出细观损伤部分,具有精度高、运算简单、易于工程实现等特点。

    • 郭非, 汪首坤, 王军政

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0052

      摘要:地面移动机器人已经在资源勘探和灾难救援等多领域得到广泛应用,轮足复合机器人能够结合轮式运动速度快、平稳性高和足式运动的高越障性能等多方面优势,在理论创新和工程技术方面均有重要的研究价值。对近年来国内外轮足复合机器人的机械结构进行分析和比较,将轮足机构复合方式主要分为四类进行列举和总结。针对多模态运动的优势展开分析,列举轮足复合机器人主要采用的运动建模、规划和控制策略,不仅涉及单独的足式运动和轮式运动,同时涉及足端越障、变构型避障、轨迹规划的轮足复合运动。在运动规划关键技术总结和展望时,指出轮足复合移动机器人后续的发展方向、研究思路和面临的挑战。

    • 李楠, 胡蓉, 钱斌, 金怀平, 于乃康

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0022

      摘要:针对现实中广泛存在的一类模糊需求下多时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with multiple time windows under fuzzy demand, VRPMTW_FD), 即车辆配送前客户需求模糊但车辆到达客户后其需求变为确定的多时间窗车辆路径问题(Vehicle routing problem with multiple time windows, VRPMTW), 以最小化总成本为优化目标, 构建基于模糊可信性理论的模糊机会约束规划模型, 并提出一种两阶段混合优化算法(Two-stage hybrid optimization algorithm, TSHOA)进行求解. 首先, TSHOA的第一阶段设计改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimization algorithm, IGWO)求解车辆配送前客户需求模糊的VRPMTW, 以获得VRPMTW_FD的预优化路径. 然后, TSHOA的第二阶段设计最优点重调度策略(Optimal point rescheduling strategy, OPRS)对预优化路径进行动态调整, 从而确定合适的返回点降低因预优化路径故障产生的额外配送成本. 通过不同规模问题上的仿真实验和算法比较, 验证了TSHOA可有效求解VRPMTW_FD.

    • 于明, 李学博, 郭迎春

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1844

      摘要:域泛化的行人再识别能够在源数据集训练并在目标数据集进行测试,具有更广泛的实际应用意义。现有域泛化模型往往由于专注解决光照和色彩变化问题而忽略对细节信息的有效利用,导致识别率较低。为了解决上述问题,本文提出了一种融合注意力机制的域泛化行人再识别模型。该模型首先通过叠加卷积层的瓶颈层(Bottleneck Layer)设计提取出包含不同视野域的多尺度特征,并利用特征融合注意力模块对多尺度特征进行加权动态融合;然后通过多层次注意力模块挖掘细节特征的语义信息;最后将包含丰富语义信息的细节特征输入到判别器进行行人再识别。此外,设计了风格正则化模块(Style nomalization module)用于降低不同数据集图像明暗变化对模型泛化能力的影响。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上进行的对比和消融实验,证明了本文方法的有效性。

    • 孔玮, 刘云, 李辉, 王传旭, 崔雪红

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1841

      摘要:为了规划合理的路径以规避行人,行人轨迹预测的研究具有广泛的应用价值。基于手工特征的传统方法难以预测复杂场景下的行人轨迹。深度学习以人工神经网络为架构,具有强大的学习能力,在各个领域取得了显著的效果。基于深度学习的行人轨迹预测方法已逐渐发展为一种趋势。为了宏观把握基于深度学习的行人轨迹预测的研究状况,首先,对不同方法进行组织与分类,比较了不同方法的优缺点,讨论了不同方法在行人轨迹预测领域的应用与发展。其次,根据行人轨迹预测模型的设计差异,对比了不同算法对模型性能产生的影响。最后,针对行人轨迹预测中存在的问题,对基于深度学习的行人轨迹预测方法的未来发展进行了展望。

    • 姚志洪, 顾秋凡, 徐桃让, 蒋阳升

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1834

      摘要:为研究时延对交通流稳定性的影响,本文构建了考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型。首先,分析并确定了混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值。然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值来区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件。最后,以智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)为例,通过设计数值实验,分别讨论了智能网联汽车的渗透率、驾驶员的感知时延和车辆通信时延对混合交通流稳定性的影响。结果表明,智能网联汽车能够提高混合交通流的线性稳定性,而驾驶员的感知时延和车辆通信时延均不利于混合交通流系统平衡;与人工驾驶汽车相比,自动驾驶汽车(Automated Vehicles, AV)对混合交通流稳定性影响仍较小,这表明智能网联汽车能在一定程度上减缓对混合交通流系统的干扰。

    • 徐建明, 胡松达, 董建伟, 俞立

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1826

      摘要:针对机器人操作充电枪寻孔过程,研究一种基于接触状态识别的寻孔策略。基于以接触力为基本特征点的支持向量机(SVM)的线性分割算法,提出一种寻孔接触状态识别方法。针对端面接触状态、两点接触状态和三点接触状态,分别给出了充电枪插头坐标系下的向心力方向、侧向力方向和扭矩方向的寻孔速度轨迹规划方法,提出了一种跟踪Z方向寻孔装配力与XY平面寻孔速度轨迹的力/位混合控制方法,最后基于6自由度协作机器人、充电枪插头及插座的实验平台,通过寻孔操作实验验证了所提方法的正确性和有效性。

    • 张凯, 周彬

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1807

      摘要:本文针对输入受限离散系统分别设计了静态和动态的增益调度事件触发和自触发控制算法. 首先, 设计了一种基于离散参量Lyapunov方程的静态增益调度事件触发控制算法. 该算法通过事件触发机制更新控制增益 使得在增大闭环系统收敛速率的同时还节约了通讯资源. 为了避免对采样状态和测量误差的连续监测, 设计了相应的静态增益调度自触发控制算法. 与此同时, 为了进一步增大触发间隔, 还分别设计了相关的动态增益调度事件触发和自触发控制算法. 本文不仅建立了设计参数与最小触发间隔之间的关系, 还给出了可以避免triviality 现象发生的条件. 最后, 将所提出的算法应用于航天器交会系统的控制器设计, 并直接在原始非线性模型上进行仿真. 仿真结果验证了设计算法的有效性.

    • 孙超利, 李婵, 秦淑芬, 张国晨, 李晓波

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1798

      摘要:在实际工程和控制领域中, 许多优化问题的性能评价是费时的, 由于进化算法在获得最优解之前需要大量的目标函数评价, 因此无法直接应用其来求解这类费时问题. 引入代理模型以辅助进化算法是求解计算费时优化问题的有效方法, 然而, 如何采样新个体对其进行真实的目标函数评价是影响代理模型辅助的进化算法寻优性能的重要因素. 本文利用径向基函数神经网络作为代理模型来辅助进化算法, 并且提出了一种新的不确定度计算方法, 同时结合模型估值构造了一种新的填充采样准则来自主地选择新的采样点, 从而引导算法在评价次数有限的情况下尽可能地找到目标函数值较好的解. 本文提出的算法与近年来针对计算费时问题的优化算法在 7 个高达 100 维的基准问题上进行了测试比较, 实验结果表明本文算法在相同评价次数下可以获得更好的优化结果.

    • 曹宇

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1792

      摘要:为解决能源供应问题,偏远海岛可构建风-光-海水抽蓄型微电网。本文主要研究该结构的离网型海岛日前调度综合评价问题。首先,考虑经济、环保、技术和可靠性等因素,提出了一套海岛调度的评价指标体系。其次,利用改进博弈组合赋权模型,将直觉模糊层次分析法的主观权重与改进熵权法的客观权重融合为最优权重。再其次,构建基于合作博弈与改进累积前景理论的灰色关联分析-逐次逼近理想解法的组合评价模型,并从实际运行出发,考虑多重决策心理对评价结果的影响。最后,以EI Hierro海岛为算例,验证了评价模型的可行性和有效性,对海岛微电网的工程实践具有指导意义。

    • 吴祥, 董辉, 俞立, 张文安

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1749

      摘要:服装生产工业中服装裁剪分床计划是工艺流程的第一个步骤,对生产管理和成本控制起决定性作用,而大批量不规则多色服装裁剪分床是关键难题,其本质是一个NP难的非线性优化问题.针对该问题,本文提出一种基于NSGAII的复合优化算法,首次将多目标进化算法应用于裁剪分床计划问题中.首先,建立多色服装裁剪分床多目标进化优化模型,以生产过剩量最小和分床数量最少为优化目标;其次,采用岭回归解耦策略将分床优化问题中的尺码组合方案和铺布层数方案进行线性解耦,从而提高求解精度;同时,采用实数编码方式对分床方案进行编码,提高算法运行效率.最后,通过实际应用案例和算法对比实验,表明了本文算法在求解精度和效率上相比传统启发式算法和优化软件工具优势明显.因此,所提算法能有效优化裁剪部门生产管理,减少布料浪费和生产设备投入,具有很好的应用价值和参考意义.

    • 伍国华, 张雯菲, 宋艾娟, 毛成辉

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1735

      摘要:压缩感知理论为处理大规模信号数据提供了有效支持。压缩感知中信号的稀疏表示和稀疏重构问题本质是一个稀疏优化问题,该问题是要从满足欠定方程组约束的无穷多解中找到稀疏度最大的解。本文提出了一种基于变量约简来求解压缩感知中稀疏优化问题的算法(VRSO),变量约简从欠定方程组约束中挖掘出变量关系,并将变量分为核心变量和约简变量,且用核心变量来表示约简变量,通过设置核心变量中元素为0,将求解整个变量解空间上的最小化问题简化为求解约简变量解空间上的最小化问题。该算法通过原子与观测信号的内积大小来对核心变量集合进行迭代更新,并找出优化问题的一组稀疏解。根据实验结果,该算法的重构误差和稀疏度误差要优于匹配追踪算法、正交匹配追踪算法、迭代硬阈值算法等5种所选的对比算法,所求解的信号精度更高、稀疏度更好。

    • 陈南凯, 王耀南, 贾林

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1714

      摘要:本文针对大型变电站巡检作业效率低的问题,利用改进的生物激励神经网络算法与优先级启发式算法,结合基于变切线长的无障碍物区域分割法,提出了一种多移动机器人协同全区域覆盖巡检以及多任务点协同巡检的方法.首先分析了生物激励神经网络算法的不足,如规划的路径曲折、转角大等问题,并提出了一种改进方法.利用改进的算法与Hungarian算法实现对多任务点的巡检,之后设计了一种变切线法把电站区域分解成若干不含障碍物的子区域,各移动机器人分别在子区域内利用优先级启发式算法选择路径,然后利用改进的生物激励神经网络算法跳出死区,从而完成多机器人的协同全区域巡检任务.仿真实验表明,改进的神经网络算法相比于原始算法与A*算法在路径长度与转向次数等方面具有明显的优化作用,仿真实验验证了该多机器人协同巡检方案的可行性.

    • 陈实, 肖敏, 陈功

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1712

      摘要:本文考虑非线性的饱和发生率,建立了一种刻画信息物理融合系统中恶意病毒传播的SIRS(Susceptible-Infected-Recovered-Susceptible)模型.为了避免因Hopf分岔的产生致使恶意病毒传播扩散,本文采用参数调节法和状态反馈法相结合的混合分岔控制策略,研究信息物理融合系统的Hopf分岔控制问题,建立了受控系统的稳定性条件和分岔判据.探明了控制增益参数对Hopf分岔点和分岔极限环幅值的影响规律,并给出了分岔阈值与增益参数间的关系图.数值仿真的结果表明,本文提出的混合分岔控制策略不仅能够改变Hopf分岔点的位置,而且可以有效调节极限环幅值的大小,使得信息物理融合系统产生预期的动力学行为,有效降低恶意病毒传播的危害.

    • 张洪, 盛永健, 黄子龙, 刘晨, 曹毅

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1708

      摘要:针对实际工况中被测对象多处于正常状态而导致故障样本稀缺、故障类别识别准确率不高的问题,基于深度学习理论,提出了一种将DenseNet和加权交叉熵损失函数相结合的故障诊断模型,实现了不平衡样本的故障诊断。首先,介绍了密集卷积神经网络模型;其次,在损失函数中为不同类别样本添加惩罚系数实现不平衡样本误差的加权平均;然后,结合两者提出了基于DenseNet的不平衡样本故障诊断模型W-DenseNet;最后,为验证模型的有效性,使用不同平衡度的减压阀数据集进行了分类性能实验,并与传统卷积神经网络和密集卷积神经网络进行了对比验证。实验结果表明:W-DenseNet模型相较于其他两种模型在不降低整体分类准确率的前提下能显著提升少数类样本的分类准确率。

    • 杨建华, 刘淞

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1706

      摘要:将消费者对乳制品新鲜度的参考效应引入第三方物流(Third Party Logistics,简称 TPL)服务商参与的双渠道乳制品供应链中,考虑到乳制品新鲜度受到制造商加工水平和 TPL 服务商物流服务水平的共同影响,构建分散式、集中式以及引入基于二部定价的成本共担契约下的微分博弈模型,求解并比较三种情形下供应链成员的最优均衡策略。研究表明:一定条件下,基于二部定价的成本共担契约能够使制造商加工水平、TPL 服务商物流服务水平以及供应链整体收益均达到集中式决策下的情形,而且制造商、零售商和 TPL 服务商的收益相较于分散式决策都能得到帕累托改善,供应链能够实现完美协调;线上或线下渠道乳制品的零售价与该渠道所占的市场份额及渠道间的价格替代系数正相关;消费者的参考效应能够激励制造商和 TPL 服务商提高各自的努力水平,使供应链收益增加。

    • 康守强, 刘旺辉, 王玉静, 王庆岩, V.I. MIKULOVICH

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1686

      摘要:针对变负载条件下滚动轴承源域与目标域中相同状态的数据特征分布差异性较大,目标域数据按照序列方式在线获取时,数据更新需重新训练模型的问题,提出一种深度在线迁移的CNN-ISVM(Convolutional neural networks-incremental support vector machine, CNN-ISVM)变负载下滚动轴承故障诊断方法.该方法运用短时傅里叶变换得到不同负载下滚动轴承振动信号的频谱图并构建数据集;使用源域数据建立CNN-ISVM预训练模型并保存模型参数;利用迁移学习将源域共享模型参数迁移至目标域CNN-ISVM模型训练过程中,快速建立分类模型;分类模型中的ISVM分类器在保留已学到知识的基础上,在线处理目标域新增数据,无需重新训练.经实验验证,所提方法可实现数据按照序列方式采集的变负载下滚动轴承多状态在线分类,并具有较好的稳定性及较高的准确率.

    • 段书晴, 陈森, 赵志良

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1572

      摘要:本文研究了一类具有未知外部干扰的一阶多智能体系统的分布式优化问题. 在分布式优化任务中, 每个智能体只被容许利用自己的局部目标函数和邻居的状态信息, 设计一个分布式优化算法, 使全局目标函数取得最小值, 其中全局目标函数是所有局部目标函数之和. 针对该问题, 本文首先提出了由扩张状态观测器和优化算法组成的自抗扰分布式优化算法. 其次, 在Lyapunov稳定性的基础上发展了新的方法对闭环系统的收敛性和稳定性进行严格的证明: 当外部干扰为常值时, 所设计的优化算法能使所有智能体的状态指数收敛到全局目标函数的最小值; 当外部干扰为有界干扰时, 通过调整扩张状态观测器的增益参数, 所设计的优化算法能使所有智能体的状态收敛到全局目标函数最小值的任意小的邻域内. 最后, 仿真结果验证了该优化算法的有效性.

    • 陈庆超, 韩松, 毛钧毅

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1568

      摘要:为提升基于卷积神经网络(CNN)的电力系统暂态稳定预测精度并呈现暂态稳定类别、程度等更全面的预测结果,本文提出了一种基于多层次特征融合空间金字塔池化网络(multi-level feature fusion based SPP-net, MSPP-net)的暂态稳定多任务预测方法。首先,通过同步相量测量装置(phasor measurement units, PMUs)获取故障清除后各发电机功角、机端母线电压幅值及相角数据,进而构造出一个三维输入数据矩阵。其次,在CNN的基础上采用空间金字塔池化层提取高层特征不同尺寸信息,并通过跳跃链接获取不同卷积层特征信息,进而得到丰富的多尺度、多层次融合特征。最后,通过硬参数共享机制建立一个涉及分类与回归的CNN多任务学习模型,以实现电力系统暂态稳定性判断、临界发电机识别和稳定裕度预测。借助MATLAB R2020a和PST 3.0软件,案例分析在一个IEEE 10机39母线系统和一个IEEE 50机145母线系统中展开。与主要传统浅层网络和深度学习方法的比较结果表明了本文所提方法的有效性和更优的预测性能,并验证了所提方法在噪声环境或PMUs非100%覆盖条件下的适用性。

    • 张红斌, 熊其鹏, 蒋子良, 石皞炜, 周娟, 武晋鹏

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1559

      摘要:材质图像识别具备广阔的应用前景,如衣物识别、机器人拾取、工业检测等.受光照强度、拍摄角度等影响, 材质图像易发生变化. 而挖掘鲁棒、高效的图像特征是应对该变化的关键. 提出SECF2模型:抽取SENet中具有良好互补性的异构层特征; 改进聚类典型相关性分析模型, 实现异构层特征融合, 生成刻画材质图像的深层视觉语义, 它是一种判别性更强且鲁棒的新特征; 采用深层视觉语义训练分类模型并执行集成学习, 完成材质图像识别. 实验表明: SECF2模型在两个材质图像数据集上都有效, 其中Fabric上的识别精准度较最强基线提升8.85%.SECF2模型还具备较强通用性, 在图像情感分析基准数据集上取得了优异的表现.此外, SECF2仅需两个特征和一次融合, 模型复杂度降低且实时效率优良.

    • 王拥兵, 苗妙

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195 /j.kzyjc.2020.1532

      摘要:本文针对现有的犹豫模糊熵存在的不足,提出了指数型犹豫模糊熵,并基于熵权法给出犹豫模糊多属性决策模型.首先,给出犹豫模糊熵的公理化定义,构造指数型犹豫模糊熵测度公式,证明指数型犹豫模糊熵满足犹豫模糊熵的公理化定义基本准则.在此基础上,引出犹豫模糊集的熵定义和熵测度公式.再将指数型犹豫模糊熵与现有的犹豫模糊元熵测度公式进行对比分析,结果表明,所提的指数型犹豫模糊熵更能完整的确定犹豫模糊元的模糊性.最后,将指数型犹豫模糊熵测度公式运用到基于熵权法的犹豫模糊多属性决策模型,并通过具体案例分析了指数型犹豫模糊熵的有效性和实用性.

    • 文新宇, 王震, 张文康, 孙金刚

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1517

      摘要:本文提出了一种基于对偶观测器的标准正弦信号提取方法.将受到谐波干扰的信号通过一种辅助滤波器,得到与谐波频率相关的可测变量,然后利用对偶关系将受干扰信号分解为已知函数和受到标准正弦信号驱动的待估项.构造观测器估计未知参数,直接对标准正弦信号进行重构.该方法可以将谐波信号表示为关于辅助变量的参数形式,直接建立频率和干扰谐波之间关系,实现标准信号和干扰谐波的分离.由于只需要估计受标准正弦信号驱动的未知参数,很大程度上降低了计算复杂度.利用李雅普诺夫稳定性理论证明当不存在有界噪声时,这种观测器可以渐近跟踪标准频率信号;在多源干扰环境下,观测器误差动态满足一致最终有界特性.仿真验证了该对偶观测结构的有效性.

    • 罗俊海, 王芝燕

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1507

      摘要:无人机的任意使用对公共安全和个人隐私构成了极大的威胁,因此近年来反无人机已成为一个非常重要的新兴领域,越来越多的研究希望通过更精确的无人机探测跟踪技术和引进新机能、新概念技术来更好地反制无人机,从而保证国防安全、公共安全和个人隐私等.基于此,本文对国内外反无人机技术进展进行分析总结,首先对基于雷达,光电,无线和声传感器以及多传感器信息融合算法的无人机检测和分类方法的研究工作进行了全面的综述.之后我们对现有反无人机技术体系的组成及相关系统的优缺点进行了综述,其中讨论了现有的反无人机技术、典型的反无人机系统以及无人机集群对抗技术.最后我们对反无人机领域的研究前景进行展望,为解决低空安全问题奠定了基础.

    • 苑红星, 卓雪雪, 竺德, 刘辉

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1371

      摘要:决策粗糙集模型是当前粗糙集理论最为重要的研究分支之一。然而,由于现实环境下数据类型的复杂多样以及数据的动态更新,使得传统的决策粗糙集模型面临着一定的局限和不足,针对这一问题,提出一种混合型信息系统的邻域决策粗糙集模型,并设计出一种矩阵方法的邻域决策粗糙集增量式更新算法。文中首先将传统的离散型决策粗糙集模型在混合型信息系统下进行推广,提出一种邻域决策粗糙集模型,使得该模型可以直接处理混合型的数据,然后利用矩阵的方法去重新表示了该邻域决策粗糙集模型,同时,针对混合型信息系统对象增加和对象减少时的情形,通过矩阵研究了邻域决策粗糙集模型的增量式更新,理论证明了这种增量式方法的高效性,最后基于矩阵的增量式更新方法,提出了混合型信息系统邻域决策粗糙集的增量式更新算法。实验分析表明所提出的增量式更新算法具有一定的有效性和优越性。

    • 王青松, 何德峰, 韩平

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1330

      摘要:考虑约束非线性系统经济型最优控制问题, 本文提出一种关于经济性能输入到状态稳定的经济型模型预测控制(Economic model predictive control, EMPC)策略. 通过离线计算系统的最优经济稳态点, 构建关于该稳态点跟踪的稳定最优控制问题. 在此基础上,利用稳定最优控制问题的最优值函数和关于经济性能函数的松弛量构造EMPC优化问题的收缩约束, 再结合不变集原理和输入到状态稳定性(Input-to-state stability, ISS)定理,建立EMPC的递推可行性和闭环系统关于经济性能函数的ISS结果. 最后采用非线性连续搅拌釜控制的仿真比较结果验证本文策略的有效性.

    • 杨心, 张广军, 李学仁

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1182

      摘要:本文研究了两个具有耦合时滞的分数阶复杂网络的延迟投影同步与参数辨识的问题。首先建立了具有耦合时滞以及模型参数不确定分数阶复杂网络模型,并给出了驱动网络与响应网络的延迟投影同步误差模型。其次设计了有效的控制器以及参数自适应律以实现两个网络之间的延迟投影同步与参数辨识,给出了实现延迟投影同步与参数辨识的充分条件,对该充分条件给出了严格的数学证明。并通过一个数值仿真实例验证了文中提出方法的有效性和可行性。然后,还对文中三种特例进行了讨论,并得到了实现同步的充分条件,这三种情况分别为具有耦合时滞的延迟同步、具有耦合时滞的投影同步和没有耦合时滞的延迟投影同步,说明本文的研究更具有普遍性。最后,讨论了模型中耦合强度,时滞因素,以及投影比例对同步的影响。

    • 何雨辰, 王云, 刘涛, 项剑, 顾德, 王玉琦

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0947

      摘要:工业机器人运行状态直接影响到最终产品质量,因此有必要对设备运行过程开展监控。本文着重对工业机器人运行数据中存在的不同阶次信息以及多模式等复杂数据特性展开讨论。针对过程中存在的不同阶次信息问题,本文首先通过引入最大交互熵展开与偏最小二乘方法,将原始空间信息分解为高阶和低阶信息,并构建相应隐空间模型来提取高阶与低阶质量相关关系;其次,针对过程中存在的多模式运行问题,本文提出公共—特有信息提取算法,并结合高阶—低阶信息结构,将原始空间信息进一步分解,并构建相应隐空间模型;再次,本文设计在线监控算法,可有效判断过程中存在的模式切换或故障,提高了多模式过程监控算法效果;最后,相关算法在实际工业机器人运行环境中进行了验证,结果表明,本文所提出的算法在设备多模式运行状态监测中的效果相比传统方法有较大优势。

    • 吴涛, 商慧丽, 张煜葵, 周颖

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0869

      摘要:本文应用了一种改进的黑洞多目标进化算法(Multi-Objective Black-Hole),实现了对圆筒型无槽无铁芯直线永磁同步电机(Linear Permanent Magnet Synchronous Machine)的多目标优化设计,黑洞进化算法在不同Pareto区域的收敛速度、种群多样性、种群收敛性和亚种群获取等方面具有良好的性能.本文在分析无槽无铁芯圆筒直线电机的电磁解析模型和MOBH算法基础上,建立电机推力、推力体积比、铜损(效率)多目标优化模型.与三个目标对应的Pareto占优解空间提供更加全面和直观的最优解空间.可以根据应用需求和目标函数实际物理值分布范围来综合选取最终最优解,探讨了单一目标函数情况下Pareto占优解分布与主要设计变量的关系.最后通过样机实验验证主要设计指标的计算的准确性.

    • 徐选华, 余紫昕

      优先出版日期:2021-04-26  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1789

      摘要:针对社会网络环境下复杂大群体应急决策中决策属性信息难以获得问题,提出了社会网络环境下公众行为大数据驱动的大群体应急决策方法。首先,通过挖掘社交平台上的公众行为大数据,利用TF-IDF、Word2vec技术进行关键词提取、聚类及其影响力分析,从大量行为数据中挖掘大群体决策属性信息以辅助专家决策,使决策结果具有更高的科学性和有效性。其次,构建决策者间基于信任关系和观点相似度的社会网络,采用同时考虑信任和相似度的聚类方法对决策者进行聚类,并基于社会网络分析获得决策者权重;然后,提出基于决策者间信任关系的共识调整方法进行共识调整以获得最终群体决策矩阵和方案排序,通过引入决策者客观自信度以避免个别决策者过分自信行为的影响。最后,通过一个新冠疫情案例分析说明了方法的可行性和有效性。

    • 周托, 刘全利, 王伟

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1758

      摘要:研究有向切换拓扑下线性多智能体系统的事件触发一致跟踪问题.\;大多数存在的工作研究了固定拓扑下的事件触发控制,然而,当智能体间联系随时间发生改变或通信拓扑随时间发生变化时,该控制策略失效,在考虑切换拓扑的基础上提出了一种基于积分型事件触发的控制策略.\;首先,当拓扑图包含一棵生成树且领导者是根节点时,利用Lyapunov稳定性理论,代数图论和矩阵变换,基于积分型事件触发协议,在切换拓扑下多智能体系统达到领导跟随一致性.\;其次,当存在多个领导者时,基于设计的触发机制,在切换拓扑下多智能体系统实现包含控制.\;同时,在上述两种情况下,闭环系统都不存在Zeno 现象.\;最后,仿真结果验证了控制策略的有效性.

    • 孙子文, 洪涛

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1738

      摘要:工业信息物理系统(ICPS)与基础设施的连接越来越密切,同时通信网络易受到环境干扰和虚假数据注入攻击的影响.本文研究基于多信道传输框架和minimax控制器,提高ICPS在攻击、环境和噪声干扰下的弹性.通过设计minimax控制器,以增强ICPS在噪音和干扰下的弹性;基于多信道传输框架,建立发射机和攻击者之间的攻防博弈模型,其通过多信道上的攻防博弈策略,来实现整个ICPS的弹性防御策略.通过OPNET和Matlab的联调仿真,模拟数据注入攻击下基于多信道传输框架的ICPS控制系统的性能.仿真结果表明,minimax控制器和多信道传输框架组成的弹性防御策略,在提升系统在环境干扰下的稳定性的同时,能有效降低数据注入攻击对ICPS的影响.

    • 张佳唯, 邢立宁, 张玮, 钱凤臣

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1718

      摘要:对于大量的卫星和地面站资源,随着观测任务与日俱增,如何高效安排对应的一体化成像数传活动成为了提升卫星管控效能的关键。在综合考虑实际约束的基础上,文章建立了数学模型来详细描述成像卫星联合任务规划问题,通过采用统一资源编码的思想设计了一种简单且易于理解的个体表示方法,并利用任务有效执行期的潜在冲突关系提出了相互冲突任务集的概念来降低问题求解的时间复杂度,由此生成了相应的算法框架。最后运用多个测试实例验证了该框架的有效性,同时突出了其面对大规模算例时可在有限时间内获得高质量解的能力。

    • 崔涛, 李凤鸣, 宋锐

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1716

      摘要:针对机器人在多类别物体不同任务下抓取决策问题,提出了基于多约束条件的抓取策略学习方法。该方法以抓取对象特征和抓取任务属性为机器人抓取策略约束,通过映射人类抓取习惯规划抓取模式,并采用物体包围盒(OBB)建立机器人抓取规则,建立多约束条件的抓取模型。然后利用径向基(RBF)网络模型结合减聚类算法(SCM)实现抓取策略的学习,两种算法的结合旨在提高学习鲁棒性与精确性。搭建以Reflex 1灵巧手和AUBO六自由度机械臂组成的实验平台,对多类别物体进行抓取实验。实验结果表明,本文提出的方法使机器人有效学习到对多物体不同任务的最优抓取策略,具有良好的抓取决策能力。

    • 华长春, 陈传虎, 陈健楠, 张宇

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1652

      摘要:本文针对受外界干扰的水下机器人,提出了一个预定性能控制器。首先针对水下机器人的外界干扰,设计了一个干扰观测器并且估计误差在有限时间内收敛至零。然后利用干扰观测器进行前馈补偿,基于一种指数型障碍李雅普诺夫函数设计了一个非奇异快速积分终端滑模控制器,使得水下机器人的轨迹跟踪误差在有限时间内收敛至零并且满足预定的性能要求。最后严格的证明了控制系统的稳定性,并通过仿真实例验证了所提出方法的有效性。

    • 潘昌忠, 崔臣臣

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1617

      摘要:针对欠驱动水平TORA (Translational oscillators with rotating actuator)系统,提出一种基于生物启发模型的有界输入控制方法,实现系统在执行器存在饱和约束情况下的镇定控制。首先根据水平TORA系统的动力学模型分析系统的无源特性,进而给出系统的控制目标;接着基于无源特性构造一种新颖的Lyapunov函数,在此基础上设计一种结构简单的非线性状态反馈控制器;然后考虑执行器的饱和约束条件,引入受生物启发建立的神经动力学模型,利用该模型的有界平滑输出特性,设计一种改进的状态反馈控制器;最后根据LaSalle不变性原理对系统的稳定性进行严格的数学分析与证明。与其他方法相比,所提方法不仅考虑了执行器的饱和约束问题,而且设计的控制算法简洁高效,易于工程实现。仿真与对比结果表明所提方法具有更好的控制性能。

    • 孔祥玉, 杨治艳, 刘佑民, 罗家宇, 王晓兵

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1583

      摘要:独立成分分析(Independent component analysis, ICA)是一种多变量统计分析方法, 常被用于非高斯过程监测. 它能够有效利用信号的高阶统计信息(三阶以上)提取相互独立的独立成分, 在工业过程监测中得到了广泛的应用, 是当前国际过程监测领域的研究热点. 对此, 本文介绍了经典ICA模型、改进ICA模型及其在工业过程的过程监测技术. 首先, 对经典ICA模型进行了介绍, 在此基础上对经典ICA模型进行分类并指出其优缺点. 其次, 针对经典ICA模型存在的缺陷, 从ICA自身存在的问题、噪声和离群值三方面梳理了改进ICA模型的发展. 然后, 以工业过程为主要应用背景, ICA的过程监测技术从简单工业过程衍变至复杂工业过程. 面向工业过程运行数据的单一特性和混合特性, 综述了ICA及其扩展模型在工业过程监测中的研究现状. 最后, 探讨了该研究领域亟需解决的问题和未来的发展方向.

    • 王晔, 任玉红, 唐加福

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1553

      摘要:作为以人为中心的赛汝生产系统,如何合理的配置多能工是系统构建的主要问题.针对赛汝生产系统构建的基本问题,本文考虑工人技能组合的可选择性和工人技能水平的差异性,以最小化最大完工时间和最小化工人工作时间差异为目标,建立赛汝生产系统多能工配置的多目标优化模型.针对模型和解空间的特征,开发并采用基于NSGA-II的多目标优化算法进行求解.通过数值实验证明模型和算法的准确性和有效性,并分析了工人标准工序数与工人效率系数的差异对系统最大完工时间、工人工作时间差异、工人人均掌握技能数和构建单元数量的影响.

    • 潘卫平, 樊治平, 黄敏

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1552

      摘要:针对矩形件无约束二维板材剪切排样问题,提出一种新的四块排样方式及其生成算法。该排样方式将板材划分成四个块,对每个块,按照递归方式进行排样。选择一行同种矩形件放置在块的左下角,沿着这行矩形件的上边界和右边界将该块剩余部分划分成两个更小的子块以待进一步递归考察。首先,构造动态规划算法一次性生成所有可能尺寸的块中矩形件的递归排样方式;然后采用隐式枚举算法确定板材的最优四块划分,得到矩形件在板材上的最优四块排样方式。采用文献基准例题和符合实际情况的随机例题,将本文算法与几种典型的文献算法进行对比,实验结果表明本文算法时间复杂度在低于或等于文献算法的前提下,排样方式价值比文献算法高。

    • 汤国林, 杨文栋, 刘培德

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1536

      摘要:考虑到区间二型模糊数在描述高度不确定性信息方面的优势,把区间二型模糊数拓展到决策粗糙集中,提出两种区间二型模糊三支决策方法。在没有类标签的区间二型模糊信息系统中,解释损失函数与确定条件概率是需要解决的两个关键问题。首先,根据区间二型模糊数的性质,把其引入决策粗糙集中,为损失函数提供了一种新的解释。其次,基于贝叶斯决策过程,构造了区间二型模糊决策粗糙集的基础模型。然后,选取区间二型模糊数的组合排序与可能度排序,设计两种策略来推导区间二型模糊决策粗糙集的决策规则。对于条件概率,利用灰色关联分析方法对其评估。在此基础上,给出两种在区间二型模糊信息系统下的基于区间二型模糊决策粗糙集的三支决策方法。这两种方法不仅考虑了决策风险,而且给出了方案的排序结果和客观分类结果,补充完善了灰色关联分析的决策结果。最后,将通过算例分析佐证所提方法的有效性。

    • 顾秋阳, 吴宝, 梁海燕, 池仁勇

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1519

      摘要:随着近年来信息技术的不断发展,社交网络已然成为用户相互沟通、发表自身观点的重要场所。社交网络信息具有传播速度快、影响力强等特征,且不同主题舆情信息间还可能存在共振或互斥,故对社会稳定与网络安全造成负面影响。基于此,本研究提出了一种考虑多主题和预算约束的MTBC舆情传播控制问题。首先,找到一组节点,使得在成本较小的情况下,对负面舆情信息进行有效控制和阻塞。其次,提出了一种近似比为1-√e的IGA近似贪婪算法,并针对大型社交网络数据集提出了一种IGEA扩展算法,利用树状数据结构实现快速更新与目标函数计算。最后,利用真实社交网络数据集实进行了实验,结果表明:本文所提算法较现有的舆情传播控制算法具有更高的效率与精确度,且IGEA算法适用于大规模社交网络数据集。

    • 董丽薇, 黄敏, 匡韩斌

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1516

      摘要:最后一公里分销网络可以帮助企业达成高响应性的供应链管理目标,集成最后一公里四方物流网络设计问题成为网络设计的一个重要研究方向.解决该问题需要对分销中心的位置,三方物流的选择、分配以及其车辆路径规划进行决策.本文在满足车辆路径规划,流守恒等约束条件下以最小化网络构建费用为目标建立了混合整数规划模型.由于该问题的NP-难特性,本文将该问题分解成两个子问题并设计了两阶段启发式算法,该算法迭代地解决两个子问题.在数值实验中,将启发式算法分别与CPLEX和粒子群优化算法求出的解进行比较,实验结果验证了启发式算法的有效性;同时,将提出的启发式算法成功地应用到实际规模的问题中,也说明本文提出的算法能够为解决集成最后一公里四方物流网络设计问题提供有效的工具.

    • 张梓琪, 钱斌, 胡蓉, 王凌, 向凤红

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1475

      摘要:针对低碳分布式装配置换流水车间调度问题 (LC_DAPFSP), 建立以同时最小化总能耗和总完工时间为优化目标的问题模型, 进而提出一种多维分布估计算法 (MEDA) 进行求解. 首先, 采用随机方法和启发式算法共同生成初始化种群; 其次, 建立基于矩阵立方体的概率模型, 用于合理学习并积累优质解的块结构信息和序关系信息, 同时设计有效采样机制对概率模型采样以生成新种群, 从而可合理引导算法搜索方向并发现解空间中的优质解区域. 然后, 为平衡算法的全局探索与局部开发能力, 提出基于问题特性的变邻域局部搜索方法, 可对全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索. 最后, 仿真实验与算法对比验证MEDA是求解LC_DAPFSP的有效算法.

    • 崔建双, 尚天泽, 杨帆, 蔚婧文

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1470

      摘要:本文设计并实证研究了一种基于多标签k近邻方法(Multi-Label k-Nearest Neighbor, ML-kNN)推荐元启发式算法的实现框架.应用多标签k近邻分类学习技术,实现了最佳元启发式算法的排名推荐.为了验证效果,以多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)为优化对象,选取不同规模的数百个算例分别提取地标特征和问题基本特征;选用遗传、蚁群、粒子群、蜂群和禁忌搜索5种元启发式算法;使用ML-kNN建立元推荐模型;利用海明损失、单错误率、覆盖率、排位损失和平均准确率5个指标对推荐效果做出分析和评价.实验结果表明基于ML-kNN方法推荐元启发式算法效果突出.其中基于地标特征的单错误率指标为18.4%,平均准确率达到88.9%.相对于kNN方法, ML-kNN取得了更好的推荐结果.此外, ML-kNN方法可实现对所有备选算法的排名推荐.该研究结论有望推广应用到其他组合优化问题的优化算法推荐.

    • 方一鸣, 阎淑雅, 李建雄, 赵晓东

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1462

      摘要:针对平方和双指数加权移动平均(SS-DEWMA)图数据监控结果受其参数影响较大的问题, 本文提出一种SS-DEWMA图的多目标优化(MO-SS-DEWMA图)数据监控方法, 并将该方法用于非线性系统的输出传感器故障检测. 首先, 基于系统输出和控制输入数据,采用复合嵌入式均方根容积卡尔曼滤波器(CESCKF)对系统状态进行估计, 并产生残差; 其次, 通过对SS-DEWMA图的平滑参数和控制宽度与残差评价(数据监控)指标漏报率(MDR)和误报率(FAR)关系的分析, 以MDR和FAR同时最小为优化目标, 利用多目标粒子群优化(MO-PSO)算法对平滑参数和控制宽度进行离线优化; 其中, 采用小波分析算法对SS-DEWMA 图进行多尺度分解、阈值去噪和重构, 削弱噪声对系统的影响, 再将优化后的SS-DEWMA图(MO-SS-DEWMA图)输出值与阈值比较、在线判断输出传感器是否存在故障. 最后, 针对伺服电机驱动的连铸结晶器振动位移跟踪系统进行仿真验证, 并与现有残差评价方法对比, 结果表明, 本文所提出方法能够更精准地检测输出位移传感器故障, 并能有效降低故障检测的漏报率和误报率.

    • 苏博, 王洪斌

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1419

      摘要:本文研究了多AUVs编队控制过程中存在的外部未知扰动, 模型参数摄动, 和节约控制器传输网络能耗的问题, 提出了一种抗扰动的固定时间相对阈值事件触发编队控制方法. 首先, 提出了自适应固定时间积分滑模干扰观测器(AFISMDO), 在固定时间内用来估计系统的复合扰动. 基于所设计的AFISMDO, 将非线性滤波器引入到反步算法中, 解决反步法多次微分求导造成计算量大的问题; 其次, 为了节约网络传输资源, 降低控制器能耗, 将相对阈值事件触发机制引入到多AUVs编队控制中, 结合虚拟轨迹概念, 设计固定时间分布式编队控制器, 使得闭环系统是固定时间收敛的, 且系统收敛时间仅取决于控制器设计参数, 并通过理论推导排除Zeno 现象; 仿真实验结果表明, 所设计的控制器是合理有效的.

    • 张志强, 杨清宇

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1418

      摘要:针对传统稀疏滤波网络缺乏多尺度特征提取能力, 难以充分挖掘故障信息的问题, 提出一种多尺度稀疏滤波网络. 该网络包括五层: 多尺度粗粒度层获取多尺度信号; 样本分段层对每个尺度的信号分段; 局部特征提取层计算每个片段的特征向量; 特征平均化层将单个尺度下所有片段的特征向量池化以得到输入信号在该尺度下的表征; 特征堆叠层将所有尺度下的表征堆叠成一个长向量, 作为输入信号最终的特征向量. 采集三个齿轮数据集进行实验验证, 可视化和聚类结果表明多尺度网络从齿轮振动信号中提取的特征比原始网络提取的特征更具区分性和判别性. 用Softmax对这两种网络及三种传统多尺度方法提取的特征进行分类, 结果显示, 多尺度稀疏滤波网络对每种故障的识别精度均最高. 同时, 本文多尺度稀疏滤波网络的性能与两种其它框架下的多尺度网络相比非常有竞争力. 所提出的多尺度稀疏滤波网络可广泛用于机械故障诊断的特征提取阶段, 能自动从大量无标注样本中挖掘有用的故障信息.

    • 黄金杰, 宫煜晴, 郝现志

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1399

      摘要:本文提出一种基于平稳切换策略的LPV系统状态反馈$H_{\infty}$控制器设计方法,以克服子系统切换带来的瞬态响应.将时变参数变化范围划分为有限个具有重叠区域的子空间.应用Lyapunov函数和投影定理,对子空间设计相应的状态反馈控制器,并在非重叠区域调用,在重叠区域内,加权调用相邻子空间的控制器,结合平均驻留时间方法,使系统满足全局一致指数稳定.此外,提出一种重叠率可变的的子空间划分方法.最后,通过数值仿真验证所述方法的有效性.

    • 周涵婷, 程龙生, 乔佩蕊, 宫粲然, 彭宅铭

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1393

      摘要:故障预测研究因应用对象广泛、技术理论先进和实用价值高而备受关注。本文从“文献追踪”视角,挖掘故障预测的知识结构、分布脉络和研究热点,这是对故障预测综述类研究的一个新尝试。研究发现:(1)知识结构方面,故障预测与状态监测、健康管理间存在较强的耦合关联性。模型驱动、知识驱动、统计驱动、概率推理方法、机器学习和深度学习是故障预测关键主要技术类别。(2)热点迁徙方面,故障预测研究主要经历了理论奠基期、内涵延伸期、技术涌现期和方法融合期四个阶段。本文归纳了阶段成果、面临困境及发展贡献,并指出阶段间衔接关系。探明了故障预测理论发展轨迹和实践成效,并实现故障预测领域的阶跃式发展提供明确的方向,即提高大数据收集质量、在线预测和跨工况的迁移学习。

    • 刘建刚, 杨胜杰

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1390

      摘要:本文研究了具有对抗交互的一类非线性多智能体系统的二分一致性跟踪控制问题,借助有向符号图来刻画智能体之间 的通信关系,并假定符号图是结构平衡的. 进一步,借助符号图网络对二分一致性跟踪问题进行公式化描述.基于最近邻原则, 结合拉普拉斯矩阵、牵制矩阵、符号函数、耦合增益参数等,设计了分布式控制律. 借助Barbalat引理, 利用李亚谱诺夫函数证明整个闭环系统的渐近稳定性,在保持闭环系统稳定的条件下推导出了耦合增益的下界. 借助仿真验证了所提出方法的有效性.

    • 董豪, 李少波, 杨静, 王军, 段仲静

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1382

      摘要:复杂未知环境下智能感知与自动控制是目前机器人在控制领域的研究热点之一,而新一代人工智能为其实现智能自动化赋予了可能.近年来,在高维连续状态-动作空间中,尝试运用深度强化学习进行机器人运动控制的新兴方法受到了相关研究人员的关注.本篇综述首先回顾了深度强化学习的兴起与发展,将用于机器人运动控制的深度强化学习算法分为基于值函数和策略梯度2类,并对各自典型算法及其特点进行了详细介绍;其次,针对仿真至现实之前的学习过程,简要介绍了5种常用于深度强化学习的机器人运动控制仿真平台;然后根据研究类型的不同,综述了目前基于深度强化学习的机器人运动控制方法在自主导航、物体抓取、步态控制、人机协作以及群体协同等5个方面的研究进展.最后,对其未来所面临的挑战以及发展趋势进行了总结与展望.

    • 李金海, 贺建君

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1365

      摘要:多粒度形式概念分析是数据挖掘与知识发现的重要工具,但现有的多粒度形式概念分析理论中并未提出选择最优形式背景的标准,这导致只能对多个单粒度形式背景逐一研究其知识发现问题,因而无法应对含有多个粒度属性的形式背景. 本文通过对多粒度形式背景的粒度树上的属性块进行组合,将信息熵作为组合形式背景优劣的判别标准以评价最优粒度选择的性能. 首先,基于粒度树提出广义介粒度剪枝形式背景,它既能实现属性块内部跨粒度组合,又能实现属性块之间跨层组合;其次,给出广义介粒度剪枝形式背景的信息熵,以评价广义介粒度剪枝形式背景的优劣,并设计出了最优粒度选择算法;然后,利用信息熵度量了多粒度剪枝类属性块和粒度树的重要性;最后,实验分析表明基于信息熵的最优粒度选择和粒度树重要性度量方法是有效的.

    • 许万, 杨晔, 余磊涛, 朱力

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1354

      摘要:针对传统RRT*全局路径规划算法在多障碍物复杂环境中搜索效率低、占用内存过大、搜索的路径不平滑等问题,本文提出了一种基于简化地图的区域采样RRT*算法(Simplified Map-based Regional Sampling RRT*, SMRS-RRT*), 首先简化处理全局栅格地图,在简化后的全局栅格地图的基础上寻找到从起点到目标点的最优路径点集合,并将该路径作为引导路径,通过智能采样因子扩大引导路径,得到智能采样区域,不断在智能采样区域中迭代搜索,得到一条从起点到目标点的代价小、无碰撞路径,最后结合最小转弯半径约束的路径修剪和基于B样条曲线的路径优化,生成一条路径平滑且曲率连续的优化路径,从而使移动机器人沿着该全局优化路径快速、平稳、安全的到达目标点。仿真实验表明,该算法有效的提高了传统RRT*搜索效率、加快了收敛速度、降低了内存消耗。

    • 梁开荣, 李登峰

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1303

      摘要:针对收益为三角模糊数的双边链路网络形成问题,本文提出了一种新的三角模糊非合作-合作两型博弈,由节点(局中人)、链接方式(策略选择)、网络形成(联盟形成)和信息流量(联盟收益)四个要素组成,包括三角模糊非合作博弈和合作博弈两部分。三角模糊非合作博弈部分的支付值未事先给定,而是由三角模糊合作博弈部分通过计算新定义的三角模糊Banzhaf值分配确定,进而求解三角模糊非合作博弈纳什均衡解。文中还提出并证明了三角模糊非合作-合作两型博弈存在纳什均衡解的一般性条件。数值算例说明文中所建模型与方法的有效性、可应用性和复杂性,可为同时解决节点(局中人)策略设计与节点链接(联盟形成)及收益分配问题提供新途径。

    • 董津, 王坚, 王兆平

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1298

      摘要:当前, 智能制造面临的许多问题都具有不确定性和复杂性, 单纯地利用专家经验和机理模型难以有效解决. 本文面向跨层跨域的复杂制造系统网络化协同控制机制, 提出一种基于本体的人机物三元数据融合方法, 研究复杂制造环境下的人机物三元数据融合建模. 在抽取三元组时, 区别于传统的流水线式抽取方式, 提出一种基于实体-关系联合抽取的模型ErBERT. 该模型首先经过预训练模型BERT进行词序列化, 经过最大池化、全连接和Softmax等操作后, 完成实体识别和关系分类任务, 得到抽取完毕的人机物三元组. 将抽取好的三元组按照规则映射至OWL文件, 最终存储在图数据库中, 实现本体模型的构建. 经实验证明, 经过ErBERT抽取出的三元组有较好的准确率, 达到了通过本体来融合人机物三元数据的目标, 并为实现制造企业人机物三元协同决策与优化提供技术支撑.

    • 耿焕同, 许可, 戴中斌, 徐小涵

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1284

      摘要:针对多目标混合算子进化算法中各算子有效选择的自适应问题,提出了一种基于双重贡献分配的多目标混合算子进化算法(DCA-MOEA/D).首先采用两种现有的进化算子与两种基于方向引导的差分进化组成算子池,每代个体以轮盘赌的方式从中选择一种进化算子产生子代;然后根据子代的表现,结合两种方法来为各算子分配贡献值,从而确定算子的选择概率;接着引入外部归档集,根据支配关系与拥挤度策略来对其进行维护;最后将整个进化过程划分为5个阶段,以达到算子选择中"探索"与"探究"之间的平衡.通过与其他4种多目标进化算法在23个测试函数上的对比,以IGD与HV为性能评价指标,表明所提出算法在收敛性与分布性上具有显著优势.

    • 赵小强, 蒋红梅

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1241

      摘要:针对现有的基于对抗学习的领域适应算法未能充分挖掘样本的可转移特征导致泛化能力较差和分类精确度较低的问题,本文提出基于特征和类别对齐的领域适应(FCDA)算法。首先,针对最大均值差异(MMD)度量准则存在的不足,改进得到一种新的MID(Maximizes the Intra-domain Density)度量函数,分别度量具有相同标签的源域样本特征间的分布散度、相同标签的目标域样本特征间的分布散度,实现最大化域内同类样本的类密度,从而降低类的错分率;其次,为了能更深层次的学习目标样本的抽象的、可转移的特征,从而减小域间差异,在特征提取网络后加入残差校正块,深化基础网络,提高其特征的可迁移性;最后,将获取的特征经过联合判别网络,通过对抗损失函数同时实现在类级和域级的对齐。本文算法在数据集Office-31上平均准确率为88.6%,在数据集ImageCLEF-DA上平均准确率为89.7%,并与其它算法相比,验证了本文算法具备良好的泛化能力,可以实现较高的分类性能。

    • 高夏翔, 李相俊, 杨锡运

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1234

      摘要:集中式超大规模储能电站与其控制系统逐渐发展成为信息物理系统(cyber physical system,CPS),信息技术和监控系统能够使超大规模储能电站应对多样化场景和满足不同的需求,但也带来也一定程度的安全运行风险。本文首先提出了超大规模储能电站的信息物理模型和网络拓扑结构,然后构建了基于元件失效,传输延迟的超大规模储能电站CPS可靠性模型。最后,采用非序贯蒙特卡洛方法分别对超大规模储能电站的信息层和物理层元件进行抽样,并分析了信息层在多种拓扑结构下,信息层元件的强迫故障率和传输延迟对超大规模储能电站CPS可靠性的影响,仿真结果可为超大规模储能电站规划和运行提供有效技术支撑。

    • 冯治东, 井石滚

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1170

      摘要:在复杂多变的矿山开采环境下,计划难以执行问题突出,如执行过程中发现生产计划方案不可行或工序流程欠合理,未在预警下的突发事件频繁,生产执行结果尚未达到预期效果等,是长期以来矿山企业面临的关键困难之一。因此,提出“先时变计算实验再精准过程执行”的智能开采新范式。首先根据基本需求初始化生产计划方案或工序流程;其次,对计划方案进行时变计算实验,即借助多代理方法构建基于计算机的人工系统,利用各简单代理自主推演和基于订阅感知的多代理互动涌现进行计算实验或试验,评估方案的合理性和可靠性,预测生产现场可能发生的突发状况,包括人员、设备、环境的属性状态和整体系统的经济、空间及安全状态,根据实验结果调整方案后再次实验,直到具有稳定的预期结果为止;最后,以优化后的最优方案和工序流程进行现场执行,同时对执行过程进行实时感知、仿真及纠正,实现按计划控制。在物联网数据驱动下,这种低成本、高效率、零风险和快速度的事前预演手段及精准过程控制方法,对于辅助计划制定及安全高效生产意义重大。

    • 赵俊男, 佘青山

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1144

      摘要:针对危险驾驶行为引起的交通安全事故频发的现状,本文提出一种基于MobileNetV3和ST-SRU的危险驾驶行为识别系统。首先,修改MobileNetV3的网络结构使其用于人体姿态估计,输出关节点的热力图和偏移量图,用来估计 个关节点的坐标位置;其次,定义了ST-SRU动作识别算法,利用动作的骨架序列数据,对动作进行分类。实验结果表明,MobileNetV3姿态估计算法在自建的AI Challenger上肢姿态数据集上测得PCP值(Percentage Correct Parts)达到95.6%,测试1000次速度仅为5.03秒。利用自建的危险驾驶行为数据集,将训练好的姿态估计和动作识别模型移植到嵌入式平台,实现了实时的危险驾驶行为识别系统。

    • 陈亮, 郭婷, 刘韵婷, 杨佳明

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1139

      摘要:多智能体系统在进行协作或竞争时,会面临联合信息空间扩大,智能体间信息提取效率降低的问题。本 文采用增加过滤机制来筛选信息的多智能体强化学习策略方法(FMAC),以此来增强智能体间信息交流能力。该 方法通过找到彼此相关联的智能体,根据相关性计算智能体的信息贡献,过滤掉无关智能体信息,从而实现在合 作、竞争或者混合环境下智能体间有效的沟通。与此同时,采用集中训练分散执行的方式解决环境的非平稳性问 题。本文通过对比算法进行实验,验证了改进算法提高了策略迭代效率以及泛化能力,并且智能体数量增多时仍 可保持稳定的效果,有助于将多智能体强化学习应用到更广泛的领域。

    • 王娜, 张玉林

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0814

      摘要:考虑政府征收碳税及再制造专利保护,建立了原制造商和第三方再制造商不同决策情形的博弈模型,探讨 了碳税、碳减排对制造/再制造决策的影响.研究结果表明:碳税使原制造商收益受损,当再制造产品接受度大于再 制造碳排放比率时,碳税使再制造商利润增加;碳减排使新产品产量增加,原制造商利润增加;碳减排使再制造专利 许可费提高,不利于废旧产品回收,再制造商利润不一定增加;集中决策下废旧产品的回收率和供应链总利润均高 于分散决策,当满足碳税促进再制造的条件时,集中决策具有更好的环境绩效;针对分散决策的效率损失,原制造商 收取适当专利许可费,再制造商分担部分减排成本,能够实现闭环供应链的协调.最后,运用数值仿真验证了以上结 论,并进一步分析了碳税和碳排放比率对减排率的影响.

    • 雷德明, 杨海

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0775

      摘要:针对具有预防性维修(PM)和顺序相关准备时间(SDST)的不相关并行机调度问题, 提出了一种多群体人工蜂群算法(MABC)以同时最小化完工时间和总延迟时间. 该算法将雇佣蜂分割成s个雇佣蜂群, 除最差雇佣蜂群外,每个雇佣蜂群都对应一个跟随蜂群. 结合两个目标函数、PM和SDST的特征设计了三种邻域搜索, 采用全局搜索和邻域搜索的不同组合实现雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段, 并引入了两种淘汰过程. 通过大量实验测试MABC新策略与搜索性能, 计算结果验证了新策略的有效性和MABC的搜索优势.

    • 郭戈, 徐涛, 韩英华, 赵强

      优先出版日期:2021-04-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1736

      摘要:摘要:电动汽车的出现正在引领交通电气化的变革,电动汽车随机的运输与充电行为将促进交通网与电网的深度耦合。本文结合大数据分析、电车-路网、电车-电网等领域的最新成果,系统地论述了交通电气化进程的现状与进展。首先,总结了耦合系统的数据预测方法,归纳了各自的基本特征、优势与局限性;其次,探讨了交通网络中电动汽车的调度问题,兼顾电动汽车的续航安全与运输服务;然后,围绕充电站选址、充/放电负荷管理等方面分析了电网负载平衡及电车并网优化;最后,对交通电气化进程中存在的问题与挑战进行了总结,并对其未来发展指明了方向。

    • 申晓宁, 陈庆洲, 潘红丽, 游璇, 黄遥

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1616

      摘要:提出一种用于求解多目标组合优化问题的三阶段混合蛙跳框架。该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘三个阶段。在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索扩展阶段,进一步提升解的精度并让种群均匀地分布在前沿上;在极值挖掘阶段,搜寻各目标上的边界极值,增强分布性能。对于不同阶段的不同模块,采用不同的策略以提升框架的求解性能。所提框架对于多目标组合优化问题具有良好的通用性,在解决不同类型的问题时仅需设计相应的编码方式、个体生成算子和约束处理机制。采用经典的多目标背包问题作为测试问题,与五种已有算法进行对比,结果表明,所提框架具有良好性能,基于该框架设计的混合蛙跳算法具有更好的收敛性与分布性。

    • 姚远, 佟佳蓉, 高军, 王姝, 宋圣军

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 0.13195/j.kzyjc.2020.1614

      摘要:本文针对工业过动态性及非线性强等特点提出了一种基于动态局部保持主成分分析法的过程监测方法,该方法通过构造扩展矩阵来解决动态过程中各采样点间相关性强的问题,并将LPP与PCA结合从而实现提取流形结构的最大方差信息。在此基础上针对复杂工业过程变量复杂多变呈不同特性的特点,提出了基于分层分块DLPPCA-SVM(Dynamic Locality Preserving Principal Component Analysis-Support Vector Machine,DLPPCA-SVM)的过程监测及故障诊断方法,该方法针对不同的特性的子块分别采用DLPPCA和PCA进行建模,并利用支持向量机进行故障诊断。将该方法用于TE过程和发电机组的在线监测和故障诊断,仿真结果验证了所提方法的有效性。

    • 郑伟, 姚远, 刘炎, 王福利, 卜齐杰, 高军

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1602

      摘要:火力发电承担着我国电能供应的重要任务, 实时掌握火力发电过程运行状态, 对提高煤炭资源利用率, 实现综合经济效益的提升具有重要意义. 本文针对火力发电过程, 提出一种新的基于分层分块状态相关独立成分分析的运行状态评价方法. 该方法将火力发电全流程进行纵向和横向的层次结构划分. 在利用分层分块状态相关独立成分分析建立评价模型时, 不仅能够有效提取子系统内部与过程运行状态密切相关的特征信息, 还能够提取不同子系统之间的相关关系和相互作用对全流程运行状态的影响. 本文所提方法能够降低评价模型的复杂度, 改善评价结果的可解释性. 当过程运行状态非优时, 根据子系统的评价结果和变量贡献率精准定位非优原因. 最后, 以某火力发电过程为背景验证所提方法的有效性.

    • 张国富, 陆淑君, 苏兆品, 潘刚

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1597

      摘要:化工园区应急物资分配是开展危化品事故应急救援的基础.已有研究大都局限于单目标优化,且过于强调应急响应的时效性而忽视了物资消耗的连续性.为此,本文首先构建了一种面向多储备站、多种应急物资、单事故点的应急物资多目标分配模型,并分析推演了满足物资连续消耗的约束条件,然后基于非支配排序遗传算法和启发式策略设计了一种化工园区应急物资多目标分配算法.最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法同时兼顾了化工园区应急响应的连续性和时效性要求,可为危化品事故应急救援提供更多更好的应急物资分配方案.

    • 刘鑫蕊, 孙浩楠, 曹传超, 孙秋野

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1565

      摘要:光伏并网逆变器的直流侧电压在光照强度、温度等外界环境的影响下通常是波动的,这会对弱电网下光伏并网系统的稳定性产生影响。针对这一问题,在传统控制系统中引入基于功率前馈的电压控制回路,并给出其结构和参数的设计过程。在此基础上,对光伏并网逆变器的输出阻抗进行建模,并分析不同控制器下对应的输出阻抗的频率特性,又利用奈奎斯特稳定性判据,分析了弱电网下光伏并网系统的稳定性。最后,通过仿真验证本文提出控制策略的有效性。

    • 苏宇, 吴云凯, 付俊, Gorjan Nadzinski

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1557

      摘要:作为CRH(China Railway High-speed)高速列车的重要组成部分, 悬挂系统的可靠性对列车的安全运行和乘坐舒适性具有重要意义. 本文利用悬挂系统传感器数据, 提出了一种基于数据驱动的早期故障检测方法. 首先, 根据系统动态搭建列车悬挂系统Simpack模型, 其中作动器的主动控制力作为系统输入, 轨道不平顺由不平顺功率谱模拟产生激励信号, 并作为系统的扰动信号. 然后, 在悬挂系统离散模型的基础上, 通过传感器的输出构建数据模型, 并构造输入输出数据矩阵. 最后, 通过数据矩阵构造残差量,并依照离线和在线的故障检测方案,实现对故障的指示. 仿真结果表明, 所提出的故障检测方案对悬挂系统执行器和传感器的早期故障具有较高的灵敏度.

    • 王海, 刘根锋, 侯忠生

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1543

      摘要:本文针对高速列车运行控制中的牵引/制动力约束和执行器故障问题, 提出了一种基于偏格式动态线性化的无模型自适应容错控制(PFDL-MFAFTC)算法. 首先, 利用无模型自适应控制框架下的伪梯度概念, 将难以精确获取参数(列车质量、阻力以及执行器故障等)的高速列车动力学模型转化为偏格式动态线性化数据模型. 然后, 利用径向基函数神经网络(RBFNN)处理执行器故障引起的非线性. 其次, 通过压缩映射方法对算法进行了严格的收敛性证明, 保证了算法的收敛性. 最后, 通过高速列车仿真验证了PFDL-MFAFTC算法的有效性和容错能力.

    • 鲁树武, 伍小龙, 韩红桂

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1535

      摘要:围绕城市污水处理过程数据存在连续噪声和缺失的问题,文中提出一种基于动态融合局部异常因子(Dynamic fusion local outlier factor, DFLOF)的污水处理过程数据清洗方法。首先,设计了一种基于滑动窗口的数据动态分段方法,通过计算每个子段数据的均值、最大值和峰值区间信息,获得数据异常属性值。其次,建立了一种基于DFLOF的数据可信度评价模型,利用基于动态融合局部异常因子算法评估数据的可信度,保证异常数据检测和剔除的准确率。最后,提出了一种基于径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络的数据补偿方法对缺失数据进行补偿,实现污水处理过程数据的清洗。将该数据清洗方法应用于实际污水处理过程中,实验结果表明:基于动态融合局部异常因子的数据清洗方法能够实现污水处理过程中异常数据的清洗,提高了数据质量。

    • 李二超

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1518

      摘要:多目标优化算法的主要目标是实现好的多样性和收敛性。传统的高维多目标优化算法,在目标维数增加的时候,选择方式难以平衡种群的收敛性和多样性。针对这个问题,本文提出了一个基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法。在环境选择中,首先计算种群中两两个体的指标 作为第一选择标准,然后提出一种自适应边界选择策略,利用种群进化信息对超平面系数进行模糊预测,后近似计算待选个体到超平面的范式距离作为第二选择标准。最后将所提算法与4种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明,算法处理复杂Pareto前沿高维多目标优化问题时,能在平衡收敛性和多样性的同时,更好的维护多样性。

    • 岳彩通, 梁静, 瞿博阳, 于坤杰, 王艳丽, 胡毅

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1509

      摘要:随着工业生产和日常生活需求的多样化,单个解决方案已经无法满足生产生活的需求. 多模态优化可以为决策者提供多个可行方案,但是早期对多模态优化的研究局限在单目标优化中. 在多目标优化中,也存在多模态优化问题,这些问题存在多个全局或局部帕累托最优解集,找到这些最优解集具有重大的理论和实际意义. 本文首先介绍了多模态多目标优化问题的特点和求解难点;然后综述了求解此类问题的主要方法,总结了这些方法的优缺点;为了说明求解多模态多目标优化问题的整体流程,文章给出了典型算法的求解过程,总结了此类算法的一般框架;随后介绍了常用的多模态多目标优化标准测试函数集和性能评价指标;最后给出了多模态多目标优化的应用领域及未来研究方向.

    • 郭方洪, 易新伟, 徐博文, 董辉, 张文安

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1469

      摘要:成功地检测隐匿虚假数据入侵(False Data Injection, FDI)攻击是确保电力系统安全运行的关键. 然而,大多数工作通过建立FDI攻击模型来模拟真实的入侵行为,所得到的模拟数据往往与真实数据存在一定的差异,导致基于机器学习的检测方法出现较差的学习效果. 为此,针对源域中模拟样本数据量大而目标域中真实样本标记少的特点,提出了基于深度信念网络(DBN)和迁移学习的检测算法, DBN中的受限玻尔兹曼机(Restrict Boltzmann Machine, RBM)能对目标域大量无标签样本进行特征自学习,而基于模型的迁移学习方法克服了数据之间的差异性,同时解决了有标签真实样本稀缺的问题. 最后,在IEEE 14-bus电力系统模型上验证了所提方法的优点和有效性.

    • 李凯, 肖巍, 朱晓曦

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1464

      摘要:在共享制造背景下, 设备制造商可以通过两种方式向消费者提供服务: (i) 直接出售生产型设备给消费者; (ii) 通过云平台提供制造服务. 在购买模式下, 讨论了消费者的决策行为以及设备制造商的最优定价策略. 在服务模式下, 采用逆向归纳法分别求解了基于商业性云平台(最大化自身收益)和基于公益性云平台(最大化社会总效益)的多阶段动态博弈问题. 通过比较两种模式下设备制造商的利润, 给出了其选择不同商业模式的条件. 同时, 还研究了云平台普及率对消费者效用和设备制造商利润的影响, 以及两种不同商业模式的环境效益. 对于公益性云平台, 设计了返利机制来协调供应链效率. 研究表明, 当云平台将收益全部返利给消费者时, 社会总效益最大. 本文从充分利用社会资源, 提高社会经济、环境效益的角度进行了分析, 为供应链各参与方提供了决策参考.

    • 帅茂杭, 熊国江, 胡晓, 陈锦龙

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1440

      摘要:针对粒子群优化算法种群多样性不足,易陷入局部寻优的问题,本文提出了一种基于改进多目标骨干粒子群优化算法(improved bare-bones multi-objective particle swarm optimization, IBBMOPSO)的电力系统环境经济调度的求解方法。IBBMOPSO采用一种搜索权重非线性递减策略改进骨干粒子群的位置更新模式,并在不同搜索阶段对最差粒子设计不同的位置更新策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。IBBMOPSO根据粒子拥挤距离选择全局最优解,采用距离评价指标来选择折衷最优解。最后对6机IEEE30节点的标准测试系统进行仿真计算,并与其他算法进行对比分析,结果显示IBBMOPSO在解决电力系统环境经济调度问题上优于其他算法,具有良好的可行性和有效性。

    • 张晓平, 纪佳慧, 王力, 何忠贺, 刘世达

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1428

      摘要:作为计算机视觉的重要分支,异常行为识别与检测技术已在智能安防、医疗监护、交通管控等领域获得了广泛应用.然而对异常行为的界定及判别方法与场景因素紧密相关, 针对不同应用场景特点, 适当选择特征提取及异常行为识别与检测方法, 进而保证预警准确率, 在实际应用中至关重要.基于此,本文对基于视频的人体异常行为识别与检测方法进行综述, 首先给出了人体异常行为的定义、特点及分类; 其次, 对特征提取方法进行了总结, 特征提取方法的选取及提取特征的好坏直接影响后续判别结果; 之后, 从异常行为识别和异常行为检测两个角度对异常行为判别方法进行了分析和讨论, 并给出了常用异常行为检测数据集及相关算法表现. 最后,对本领域未来研究方向提出了展望.

    • 盛敏, 夏安琦, 王可林, 查红丽, 吴红霞, 苏本跃

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1404

      摘要:传统的意图识别方法所用传感器数量及种类较多, 特征向量维数偏高, 统计特征对短时样本具有不稳定性. 本文将关节角表示的几何特征与加速度、角速度表示的物理特征有机融合并应用于智能下肢假肢的运动意图识别. 首先, 利用惯性测量单元于健侧大腿、小腿处采集的摆动相前期短时时序数据解算膝关节角, 以获取大腿、小腿绕关节轴的转动特性. 其次, 对物理特征提取均值、方差以反映短时数据的平均水平及离散程度, 对几何特征提取最值斜率以反映短时数据的局部变化率并弥补统计特征的不稳定性. 最后, 将几何特征与物理特征融合, 采用支持向量机对13种日常行为进行分类. 实验结果表明, 对5类稳态模式: 平地行走、上楼、下楼、上坡和下坡的识别率达到96.9%, 对8类转换模式的识别率达到97.1%, 对13 种模式的识别率为94.3%. 本文仅用健侧两个传感器数据, 通过特征融合构成25维的混合特征, 实现了快速降维, 降低了算法复杂度.

    • 周兰, 姜福喜, 潘昌忠, 廖常超

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1377

      摘要:针对一类含有非匹配状态相关不确定性和外界干扰的伺服系统, 提出一种基于降阶扩张状态观测器的重复控制方法, 通过对不确定性和扰动进行实时估计和主动补偿, 实现对周期性参考输入信号的高精度跟踪. 首先, 利用系统可测输出和控制输入信号设计降阶扩张状态观测器, 对系统的不可测状态以及包含不确定性和外界干扰的总扰动进行估计. 其次, 通过选择合适的扰动补偿增益, 构造基于扰动动态补偿的复合重复控制规律, 消除总扰动对系统输出的影响, 保证系统输出对周期性参考信号的准确跟踪. 然后, 基于小增益定理推导出系统稳定性条件和控制器参数设计算法. 最后, 通过数值仿真实例和实验验证所提方法的有效性与优越性.

    • 陈正升, 王雪松, 程玉虎

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1335

      摘要:针对机械臂控制过程中由于扰动与输入饱和造成的控制精度低的问题,提出一种连续非奇异快速终端滑模控制算法。首先,针对输入饱和问题,设计了饱和补偿系统以消除输入饱和特性;其次,为避免滑模控制的抖振问题,设计了二阶模型不确定与扰动估计器对扰动项进行估计;同时,为进一步提高控制精度,采用自适应方法对扰动估计误差进行控制;在此基础上,设计基于二阶模型不确定与扰动估计器及输入饱和补偿的自适应连续非奇异快速终端滑模控制算法,并采用Lyapunov函数证明该算法的有限时间收敛特性;最后,以3自由度并联机械臂为控制对象进行仿真,并开展了算法对比研究。仿真结果表明,该方法可以实现考虑扰动与输入饱和时的机械臂高精度有限时间轨迹跟踪控制。

    • 任璇, 黄辉, 于少伟, 封硕, 梁工谦

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1315

      摘要:随着无人机技术的成熟,无人机配送成为近几年工业界和学术界共同关注的热点。由于目前无人机仍存在续航不足、空中管制等限制,车辆与无人机组合配送具有较大的发展空间。研究了车辆与无人机组合配送问题的5种运行模式,包括车辆与无人机协同配送、车辆与无人机并行配送、车辆支持无人机配送、无人机支持车辆配送,以及混合模式配送。根据不同运行模式的特性和应用场景,从运载工具、道路网络、节点构成、弧段约束和优化目标等方面,分析了车辆与无人机组合配送问题的经典要素;并从速度比、无人机单程配送量和停靠策略等方面研究其拓展要素。介绍并对比了求解车辆与无人机组合配送问题的方法,梳理了常用的测试数据集。最后指出车辆与无人机组合配送问题未来可能的发展趋势。

    • 陈强, 朱健宏, 陶玫玲

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1304

      摘要:针对带有系统不确定性的航天器姿态控制系统, 提出一种基于两相幂次趋近律的姿态控制方法. 在趋近律设计中, 根据滑模变量值的变化调整趋近律的幂次值, 确保滑模变量在远离滑模面和接近滑模面时均具有更快的收敛速度. 同时, 通过分别计算两个趋近阶段的收敛时间, 可直接获得较为准确的滑模变量收敛时间表达式. 此外, 在控制器设计中采用鲁棒项补偿未知不确定性与外界扰动的影响, 从而增强系统的鲁棒性. 最后, 基于Lyapunov函数方法证明系统的稳定性, 并给出仿真对比验证所提控制方法的有效性.

    • 向竹, 杨志伟, 杨克巍, 夏博远

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1285

      摘要:无人机集群凭借其成本低、态势感知能力强、可协同执行任务等特点得到飞速发展,针对无人机集群自主协同的研究也受到世界各国的广泛关注。本文针对同质无人机集群功能单一而无法执行复杂任务的缺陷,重点研究面向异质无人机集群的“分布式”协同作战问题,首先,对异质无人机“分布式”协同作战方式进行描述;然后设计了基于异质无人机能力的协同度计算模型;接着基于稳定匹配思想,以最大化全局协同度为目标,提出了异质无人机“分布式”协同作战的线性优化模型,并给出了对匹配方案协同效果的评价方法。最后通过三组实验,验证了本文所提出的模型与方法的有效性,相较于基准算法具有更高的运算效率和效果,同时在大规模算例中也有良好的匹配效果。

    • 杨佳楠, 孙秉珍

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1269

      摘要:为提高电动汽车公共充电站服务质量和遭遇突发事故时的应急能力、降低应急响应运营成本,本文结合充电站选址问题,考虑到充电站选址用户需求量的不确定性和突发状况的复杂性特点,以充电站选址服务效益最好、充电站风险最小以及“预选址-增建选址”两阶段经济成本最低为目标,基于传统p-median模型和多目标应急选址模型,构建了两阶段多目标区间p-median模型.第一阶段在需求和设施损坏存在不确定因素的情况下,基于不确定需求模型模拟充电站遭遇突发情景下的不同需求量,构建出基于p-median的“预选址”模型;第二阶段针对瘫痪情景发生后的信息,建立了一种反应式修复调整策略的“增建选址”模型.引入区间模糊集理论对模型进行转换,利用免疫优化算法对模型进行求解分析,得到充电中断情景下的充电站选址最优方案.最后,以西安市某区域为例,验证模型的可行性与有效性,为充电中断情境下电动汽车充电站科学选址提供了必要的决策参考和支持.

    • 陈强, 叶艳, 孙明轩, 胡轶

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1228

      摘要:针对一类不确定离散时间系统, 提出一种新型两相幂次吸引律, 能够直接反映误差的动态性能. 在吸引律设计中, 将跟踪误差收敛过程划分为两个不同阶段, 且各收敛阶段设计的吸引律幂值不同, 从而增加误差每步收敛的幅度和提高误差收敛速度. 为了有效补偿系统干扰, 构造离散形式的扩张状态观测器, 并基于观测值设计两相幂次形式的离散时间控制器, 提高系统鲁棒性和减小稳态误差. 此外, 推导出跟踪误差的绝对吸引层和稳态误差带的具体表达式, 并给出了最大收敛步数分析, 以此刻画系统稳态和瞬态性能. 仿真结果验证了所提方法的有效性.

    • 黄智力, 陈青兰

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1075

      摘要:对于属性权重未知的区间数型不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对可能度的基础上给出了区间数比较相对可能度关系理论,并得到一些相关性质;其次借鉴离差最大化模型算法建立基于比较相对可能度关系确定属性权重的区间数型决策对象相对可能度关系模型(IN-DMORPRM),然后通过集结与融合供选决策对象间两两优势比较测定出的相对可能度关系矩阵信息,得到各决策对象比较的总体相对可能度值并对供选对象集实施优劣选择和判定,以此给出一种新的区间数多属性决策对象的相对可能度关系模型算法。最后利用算例验证了所给模型算法的有效性和实用性。

    • 李豪, 蒋禄欢, 彭婷

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1061

      摘要:针对消费者转移和等待两种购买行为下的易逝品销售市场,构建了两阶段双寡头零售商降价和匹配定价模型,讨论了模型的简化运算方式,分析了两种行为构成比例对零售商决策的影响,并进一步论证了降价和匹配定价策略的有效性。研究表明,消费者异质购买行为下,转移和等待消费者的构成比例是零售商决策的重要因素,对零售商的期望收益具有双向影响;当消费者延迟购买程度适中时,低需求零售商应主动采取价格匹配策略,并辅以更大程度的降价形成与高需求零售商“不直接对话”的协调,实现市场帕累托改进,否则降价策略是其唯一的可选策略。高需求零售商也可主动采取两周期价格匹配策略,在消费者延迟购买意愿强烈的情况下缓解与低需求零售商的竞争,实现期望收益的增加。

    • 范利蓉, 王芳, 周超, 王坤

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1046

      摘要:本文研究了有向通信图下非线性多智能体系统的一致控制问题. 首先, 通过引入性能函数, 使输出误差满足预定性能. 其次, 采用障碍Lyapunov函数, 保证所有状态满足约束条件. 结合李雅普诺夫-克拉索夫斯基(Lyapunov-Krasovskii, LK)泛函和杨氏不等式消除状态时延的影响, 利用径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Networks, RBF NNs)逼近未知非线性函数. 再次, 设计自适应事件触发控制器, 实现所有智能体的输出一致性. 基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统半全局一致有界稳定. 最后, 通过对比仿真验证所设计控制策略的有效性.

    • 高炳霞, 张波涛, 王坚, 吴秋轩

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1035

      摘要:在基于概率地图的移动机器人目标搜索规划中, 目标在工作环境中的存在概率通常被设置服从离散均匀分布, 进而采用路径长度指标优化搜索任务的全局路径。然而,真实工作空间中的概率分布绝大多数并不服从均匀分布,这将导致所获搜索策略并非预期的最短时间。针对该问题,本文根据实际工作环境构建了概率测算模型,并基于该模型构建概率地图,进而提出了一种以预期最短时间为优化指标的机器人目标搜索路径规划方法。该方法采用了分层规划模式,在上层拓扑地图中进行拓扑点序列规划,而在下层特征地图中进行拓扑点间局部路径规划。实验结果表明该方法可显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间, 更适用于目标不服从均匀分布的工作环境.

    • 宋锐, 李凤鸣, 权威, 李贻斌

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0925

      摘要:机器人的装配策略受装配对象特性、装配工艺和装配控制方法的约束,针对装配过程接触阶段的位姿不确定性问题,本文提出了一种装配姿态调整技能自学习的方法。首先描述多约束条件下的机器人装配技能问题,建立基于力/力矩、位姿、关节角度等多模信息描述装配系统模型;然后构建融合竞争架构的机器人决策网络与策略优化网络,通过与环境的不断交互,进行装配姿态调整技能的学习;最后,在低压电器塑料外壳卡合装配实验平台上进行测试验证。结果表明,在工件特性、装配工艺、控制规律约束下,机器人采用技能学习的方法获得了末端姿态调整的策略,完成了卡合装配,比基于DQN的算法成功率提高了7.4%。

    • 王文隆, 翟晓娜, 张涑贤

      优先出版日期:2021-03-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0720

      摘要:随着网络购物的普及和消费者低碳偏好的增强,同时考虑到公平关切对竞争供应链最优决策的影响,本文构建了普通制造商、低碳制造商与电商平台组成的平台型供应链决策模型,分析了普通制造商不具有公平关切、具有有利不公平厌恶和不利不公平厌恶情形下的均衡决策,在不利不公平厌恶下提出了服务成本共担契约来改进供应链。研究发现:①低碳制造商的低碳水平随着消费者低碳偏好的增大而提高,随着电商平台佣金率的增大而降低。②制造商的利润受消费者低碳偏好的影响,当消费者低碳偏好低于某一临界值时,普通制造商的利润高于低碳制造商;反之,普通制造商的利润低于低碳制造商。③普通制造商考虑有利不公平厌恶会提高低碳水平以及供应链整体绩效。④虽然普通制造商考虑不利不公平厌恶会降低低碳水平以及供应链整体绩效,但是通过服务成本共担契约可以同时实现低碳水平、制造商和电商平台利润的帕累托改进。

    • 余德建, 潘天行, 李登峰

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1603

      摘要:为了全面分析直觉模糊领域的研究概况、知识结构、知识扩散路径以及活跃研究子领域,本文基于主路径方法,结合知识图谱工具,对中国知网(CNKI)数据库中收录的与直觉模糊研究相关的文献进行了系统分析。研究结果表明,直觉模糊领域已进入到成熟阶段,且2007年与2014年的研究成果受到了广泛关注;从直觉模糊领域的知识结构来看,直觉模糊集合、直觉梯形模糊数以及区间直觉模糊集的研究为该领域的发展奠定了坚实的理论基础;知识扩散路径表明,研究重点已由理论研究转向应用研究,尤其是多属性决策应用,且近年来开始与其它决策理论、管理理论以及计算机算法广泛结合;活跃研究子领域主要围绕信息集成、直觉模糊推理、双边匹配问题、Choquet积分以及直觉正态模糊数展开。本文研究有利于研究人员挖掘该领域的知识结构,有效把握该领域的发展脉络并识别最新的研究动态。

    • 王思鹏, 杜昌平, 郑耀

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1574

      摘要:针对扑翼飞行器机动性能弱的问题,提出了一种在未知环境下,示教学习辅助的强化学习局部路径规划算法(IL-PPO2)。首先,基于扑翼飞行器的受限视角的双目感知系统,提出了一种心形避障算法,降低避障时对扑翼飞行器控制精度的要求,提高避障鲁棒性;其次,根据心形避障算法的特性,提出了一种U型障碍的避障策略;最后,提出了一种示教学习辅助的强化学习局部路径规划算法,将心形避障算法与局部路径规划算法相结合,实现扑翼飞行器的局部路径规划。仿真结果表明,与TD3fD强化学习算法相比,IL-PPO2算法缩短了模型训练时间,路径规划效率与成功率明显高于TD3fD算法;与动态窗口法(DWA)相比,IL-PPO2算法提高了路径规划的成功率,并且有效融合了心形算法,提高了路径的平滑程度。

    • 董颖超, 张宏立, 王聪

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1558

      摘要:针对基本状态转移算法(State transition algorithm,\,STA)搜索效率低和易陷入局部最优的不足,本文对不同算子求解特定优化问题的效果差异性展开统计研究,提出一种带有策略自适应的状态转移算法(SaSTA).首先,定义了成功率和下降率两个指标,并在3个测试函数上进行统计研究,以证明不同算子对算法搜索能力的影响,设计了一种综合成功率和下降率的评价指标对最优算子进行自适应选择;其次,采用一种非线性控制参数策略来平衡算法的探索和开发能力;最后,将所提算法应用于15个基准测试函数(100维、300维和500维).仿真结果表明,所提算法在求解精度、收敛速度和稳定性方面都明显优于其他对比算法.

    • 高学金, 孟令军, 高慧慧

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1538

      摘要:为考虑发酵过程的动态特征对阶段划分的影响,提高模型预测精度,本文提出一种基于注意力LSTM的多阶段发酵过程质量预测方法。首先,将原始三维数据沿批次展开,对每个时间片矩阵进行偏最小二乘(partial least squares,PLS)分析得到表征过程变量的得分矩阵和表征质量变量的得分矩阵,采用仿射传播(affinity propagation,AP)聚类算法将联合得分矩阵进行聚类,实现第1步划分;然后,采用encoder-decoder模型将表征过程动态性的动态特征提取出来,采用AP算法对其进行第2步划分;最后综合分析两步划分结果,将生产过程划分为不同的稳定阶段和过渡阶段,对划分后的各个阶段分别建立注意力LSTM集成质量预测模型;以青霉素发酵仿真数据和大肠杆菌生产数据进行实验测试,结果表明所提方法的可行性和有效性。

    • 师海燕, 魏淳, 张志强, 刘宝亮, 温艳清, 肖海燕

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1487

      摘要:复复杂设备常会经历自然磨损和外力影响,外力致使磨损量突然增大。在工程实践中,很多高可靠性、长寿命的设备,由于不易获得足量的失效数据,须使用专家的经验数据来评估设备的寿命分布和可靠性指标。然而专家的经验数据往往不是精确的常数,而是一个限定范围。为了处理这种人为认知引起的不确定性,引入不确定理论,用不确定变量刻画专家的经验数据,同时分布函数中的参数也具有不确定性,并用不确定变量描述。利用不确定理论的方法计算,设备经历了相依竞争失效过程的确信可靠度,参数为不确定变量情形下,系统的确信可靠度高于参数为常数的情形,并用微电子机械系统为例验证了模型的有效性。

    • 谷振宇, 陈聪, 郑家佳, 孙棣华

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1445

      摘要:针对交通流预测模型中路网空间结构刻画和交通流时空特性挖掘不充分的问题,构建了一种新型的有向时空图,通过定义节点相对临近度来表征路网结构关系,通过学习邻域节点对预测节点的影响权重来表征节点间时空维度的作用关系,从而能更好表达交通流的时空特性.将时空图作为预测模型的输入,采用图卷积获取交通流数据空间依赖关系,采用门控循环神经网络获取交通流数据的时空依赖关系,建立一种基于时空图卷积循环神经网络的交通流预测模型(Spatiotemporal Graph - Convolutional Recurrent Neural Network, STG-CRNN).在美国公路交通数据集上对模型预测效果进行验证,其结果表明:STG-CRNN模型的预测结果在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差方面,均优于自回归移动平均模型、门控循环单元模型,以及扩散卷积循环神经网络模型.

    • 孙文娟, 宫华, 许可

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1355

      摘要:对具有多个客户订单的比例流水车间调度问题,在考虑有交货期及提前和拖期惩罚下,以客户支出成本为优化指标,在客户通过合作结成联盟的方式下,以联盟内成员进行重新调度所获得的最大成本节省为联盟的价值,建立合作博弈模型. 证明了该合作博弈是具有无外部性的平衡博弈,从而有非空核. 考虑到客户对提前加工和延迟加工的迫切程度不同,提出了基于提前及拖期惩罚的beta 规则分配方法,证明了该方法能得到带有交货期的比例流水车间调度合作博弈的一个核分配. 设计了混合差分进化算法求解最优调度顺序,实验结果验证了基于合作博弈模型的调度方法及成本分配方法的有效性.

    • 王英聪, 刘军辉, 肖人彬

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1346

      摘要:针对人工蜂群算法中探索与开采的不平衡以及由此导致的求解精度低、收敛速度慢等问题,提出一种基于刺激-响应分工机制的人工蜂群算法。将探索和开采看成两种不同的搜索任务,令蜜蜂在雇佣蜂阶段执行探索,在跟随蜂阶段执行开采。根据种群多样性设计搜索任务的环境刺激,根据搜索成功率设计蜜蜂个体的响应阈值。在刺激-响应分工机制下,蜜蜂在雇佣蜂和跟随蜂之间灵活转换,从而实现探索和开采的平衡。采用22个基准函数进行仿真实验,实验结果表明了所提算法的有效性。

    • 林森, 迟凯晨, 唐延东

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1336

      摘要:针对水体对光的吸收与散射作用,导致水下拍摄图像存在雾化现象、色彩失真等问题,提出一种基于复原 结构与增强纹理融合的水下图像清晰化算法.首先,通过相对总变差模型将图像分解为结构层与纹理层;其次,基 于背景光的高亮度与平坦特性及颜色信息计算背景光值,利用红色暗通道先验优化透射率,通过逆求解成像模型 得到复原结构层;然后,提出梯度平滑方法用于纹理层,该方法在抑制噪声的同时有效增强纹理细节;最后,融合复 原结构层与增强纹理层,得到清晰且细节丰富的水下图像.将提出算法与现有经典或新颖算法作比较,实验结果表 明,算法良好地将所提出的复原与增强技术相结合,不再局限于解决雾化现象等单一问题,在复杂水下环境具有更 为出众的表现.清晰化处理后的图像良好地平衡了色度、饱和度及清晰度,可有效用于水下机器人等工程实践中.

    • 刘强, 韩敏

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1322

      摘要:针对常用航拍图像拼接算法在处理存在视差的复杂图像时会出现鬼影、失真、不自然的问题, 本文在 APAP (As-Projective-As-Possible) 算法的基础上, 添加全局相似性和直线结构保护约束, 提出了一种基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接方法. 首先, 在图像重叠区域检测点、直线特征, 并估计单应性扭曲; 然后, 使用网格将图像划分成多个局部图像块, 建立网格优化模型, 根据网格顶点坐标集定义一个包含图像扭曲不同特征的总能量函数, 在 APAP 算法提供的局部单应性保证重叠区域对齐的前提下, 对非重叠区域借鉴 NISwGSP 算法的全局相似性约束思想, 并辅以直线结构约束提高拼接自然度; 最后, 在稀疏线性系统中求解能量误差最小化问题, 得到最优网格顶点集, 指导网格变形并完成航拍图像拼接. 实验结果表明, 所提变形能够减少重叠区域鬼影和非重叠区域失真问题, 相比 AutoStitch、APAP、AANAP、SPHP 等经典算法拼接效果更自然, 更能适应大视角的航拍图像拼接任务.

    • 王磊, 苏中, 乔俊飞

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1311

      摘要:针对回声状态网络(Echo state network, ESN)的结构设计问题,提出增量式正则化回声状态网络(Incremental regularized echo state network, IRESN)。该网络由相互独立的子储备池模块构成,首先,子储备池根据奇异值分解方法生成,且可以保证每个子储备池权值矩阵的奇异值都小于1。其次,利用问题复杂度或者残差,将网络中逐一添加子储备池,直至满足预设的终止条件,在生成IRESN的过程中,回声状态特性能够得以保证,并不需要缩放储备池权值矩阵。同时,为了解决不适定问题,在网络增量式学习过程中,利用正则化方法训练输出权值,并利用留一交叉验证方法选择正则化参数。仿真结果表明,与其他ESNs相比较,所得网络具有紧凑的结构和较高的预测精度。

    • 崔妍, 马跃, 王兴伟, 黄敏

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1307

      摘要:为进一步提升第四方物流(4PL)对多第三方物流(3PL)协同配送网络的适应能力,提出了考虑3PL承载能力时变的4PL协同路径定制问题(4PLCRCPV)。建立了允许货物在节点等待的非线性数学模型。根据问题具有同时选择路径、3PL及节点等待时间的特点,设计了基于蚁群算法和人工蜂群算法的两阶段混合智能算法(ACO-ABC)。第一阶段选择路径,使用蚁群算法得到问题的满意解;第二阶段选择优势路段的3PL,利用人工蜂群算法搜索问题的最优解。数值实验中,通过ACO-ABC与启发式算法和其它智能算法的比较,验证了算法的有效性。实验分析表明,在4PLCRCPV中,允许货物等待不仅可以节省总的运输费用,还可以发挥4PL在协同路径定制中整合资源、节省费用的能力。

    • 李玥, 穆维松, 褚晓泉, 傅泽田

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1302

      摘要:针对传统K-means聚类算法受初始类中心影响导致聚类准确度较低的问题,利用量子粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,提出一种基于改进量子粒子群的K-means聚类算法。为防止量子粒子群优化算法陷入局部极值,采用具有高斯扰动的局部吸引子以提高种群跳出局部最优的能力;为提高算法的收敛速度,采用加权更新种群平均最优位置以充分发挥精英粒子的优势;通过对收缩-扩张因子和随机变量参数进行交叉实验,选出最佳参数组合策略。在标准测试函数上的仿真结果表明,本文的改进量子粒子群优化算法在寻优精度、收敛速度以及稳定性上都有显著提高;通过对比7种聚类算法在UCI数据集上聚类结果,本文提出的聚类算法具有更好的聚类性能,可以有效降低K-means对初始聚类中心的依赖。最后,将该方法应用于我国鲜食葡萄市场客户分类中,证明了该方法的有效性和实用性。通过实证分析,基于改进量子粒子群的K-means聚类算法结构简单、精度高,具有一定的推广性。

    • 赵铭慧, 张雪波, 郭宪, 欧勇盛

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1289

      摘要:对于装配序列规划问题,现有算法大多聚焦于单一的目标构型。对于多目标构型以及大规模问题,现有算法往往存在维数灾难及泛化能力差等问题。为此,本文利用了装配序列规划问题分层结构的特点,提出了一种基于分层强化学习的适用于多构型装配任务的通用装配序列规划方法。本文首先将装配序列规划问题构建为一个分层的马尔科夫决策过程,其中,上层进行序列规划,下层进行零件的动作规划,符合装配过程层次化的结构,使规划方法更具灵活性,且可解释性更强。其次,针对分层马尔科夫决策过程,本文提出了一种基于分层强化学习的通用装配序列规划算法,提高了规划方法对多种目标构型任务的适应能力和泛化能力以及对目标构型的信息利用率。最后,在搭建的仿真平台上进行了验证,结果表明所提方法可以提取到关于装配问题的广义信息,对于不同零件初始位置以及其它多种构型装配任务均具有着较好的决策能力,验证了所提方法的有 效性及通用性。从而实现了适用于多目标构型的更加通用灵活的装配序列规划算法。

    • 李宝鹏, 高伟亮

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1282

      摘要:针对舰载机协同探测中多雷达传感器资源配置问题,提出了一种多目标跟踪场景下的多传感器数据率管理和任务分配融合优化算法。在基于协方差控制的多传感器分配模型基础上,加以目标优先级和传感器效能条件约束,建立了一种多传感器数据率管理与任务分配融合优化模型。将驻留时间改进因子引入序贯卡尔曼滤波算法,计算不同采样间隔下传感器组合状态估计融合协方差,求解最优采样间隔与传感器组合。仿真表明:本文提出的融合优化算法能自适应优化数据率和雷达分配组合,提高多传感器的多目标跟踪能力,可有效的节省雷达资源,与其他方法相比具有较快的收敛速度和稳态精度。

    • 乔伟豪, 朱凤增, 彭 力

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1281

      摘要:研究基于自适应事件触发机制的时滞系统分布式滤波问题,设计自适应事件触发机制,此触发机制不仅取决于滤波器自身最新释放数据和当前估计值,还取决于自身和邻居节点最新释放数据的误差。相较于固定参数事件触发,自适应事件触发参数通过根据滤波性能动态变化。在保证滤波器性能前提下节约网络通信资源。构造Lyapunov函数并给出滤波误差系统均方指数稳定且满足l2-l∞性能指标的充分条件,设计离散时滞系统分布式l2-l∞滤波器,并通过线性矩阵不等式方法求解滤波器参数,通过仿真实例说明该设计方法的有效性。

    • 郭胜辉, 尤任阳

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1274

      摘要:本文以单摆系统为例,研究了一类多电机驱动系统的一致性控制问题. 针对一个由6个直流电动机驱动的 单摆系统,提出一种基于比例积分观测器的一致性协议控制设计方法.利用H∞技术,所提观测器可以在估计系统 状态的同时, 得到未知输入和可测噪声的有效估计,在此基础上构建了分布式一致性控制协议. 并将求解观测器 增益矩阵和一致性增益矩阵转化为求解线性矩阵不等式的问题. 最后, 对某给定参数的多电动机驱动的单摆系统 进行了Matlab仿真,结果表明所提方法是正确且有效的.

    • 江玉庆, 刘利平, 刘帆

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1263

      摘要:随着线上线下融合的全渠道零售兴起,线上购买线下取货(Buy Online and Pickup in Store, BOPS) 模式成为供应链管理领域的热点问题. 针对由制造商和具有销售努力行为的线下零售商构成的提供 BOPS 服务的全渠道供应链,构建 BOPS 销量计入线上渠道和~BOPS~销量计入线下渠道整合模型,探讨不同 BOPS 销量整合模式下供应链的定价及销售努力策略,进一步分析基于销售努力成本共担机制实现全渠道供应链的协调问题. 研究结果表明,基准情形下的集中决策有助于提高销售努力水平并提升供应链整体绩效;分散决策中 BOPS 销量计入线上渠道能让供应链系统获利更多. 在满足参与约束的前提下,不同 BOPS销量整合模型中成本共担契约的实施均能够缓解双重边际化效应,激励零售商提高销售努力水平,实现供应链系统收益的帕累托改进.

    • 许水清, 陶松兵, 柴毅, 黄大荣, 程庭莉

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1261

      摘要:电流传感器是光伏系统中用于系统控制和状态监测的重要元件,然而受运行环境影响,电流传感器易 出现性能退化,影响系统运行安全。为了准确检测和估计出电流传感器微小故障,本文提出了基于瞬时幅值 的传感器微小故障检测和估计方法。首先,建立了基于瞬时幅值的电流传感器微小故障模型,利用Hilbert变 换(HT)估计相电流瞬时幅值,将测量的三相正弦电流转换为相互独立的三维直流信号分量。其次,利用快速 移动窗主成分分析(FWMPCA)对三维直流信号组成的数据矩阵进行特征提取,获得主元和残差子空间向量的 概率密度分布函数。然后,利用Kullback-Leibler(KL)距离定量度量实际运行数据相对于无故障运行数据的微 小变化。在此基础上,设置故障检测阈值,构建故障幅值估计模型,实现电流传感器微小故障检测和估计。最 后,利用RT-LAB实验平台验证了本文所提方法的有效性。

    • 王志文, 辛鹏, 孙洪涛, 王晓平

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1239

      摘要:针对存在有界扰动的非线性无人驾驶车辆避障过程中最优路径规划跟踪问题,本文提出了一种基于预测时域内系统输入输出收缩约束(PIOCC)的模型预测控制(MPC)方法.首先在构建目标函数时,为扩大可行性解的范围引入软约束思想,将最优规划路径的跟随问题转化为对模型预测控制优化问题的求解.其次为避免短预测时域造成闭环系统发散而导致在约束条件限定下出现无可行性解的情况,采用预测时域内系统输入输出收缩约束的方法,设计无人驾驶车辆在避障过程中的路径规划跟踪模型预测控制器.然后基于Lyapunov稳定性理论证明本文所设计的闭环模型预测控制系统的稳定性.最后通过仿真实例,验证了所提出基于PIOCC的控制策略在解决扩大可行解范围和避免闭环系统发散问题时的有效性,实现了无人驾驶车辆在避障过程中跟随最优规划路径时具有良好跟随性和稳定性的控制要求.

    • 于博文, 吕明

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1236

      摘要:陆战场防御作战场景中的多阶段武器协同火力分配问题是典型的约束组合优化问题,其目的是为了生成合理有效的火力分配方案。为了更接近实际作战情况,引入了双方的对抗过程,建立了包含敌方作战单元战场剩余价值、作战资源消耗、作战单元战场价值损失的武器火力分配模型。针对多阶段武器协同火力分配问题,在非支配排序遗传算法III(non-dominated sorting genetic algorithm III,NSGA-III)的基础上提出了一种改进的智能算法(D-NSGA-GKM)。首先,引入基于优势度矩阵的非支配排序算法,减少排序过程中的冗余操作,以提高非支配排序效率。然后,在遗传操作阶段引入修复算子,对不可行解进行修复。最后,引入遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动聚类,用聚类质心替代原参考点,在环境选择阶段引入基于惩罚的边界相交距离替代垂直距离,以提高算法的收敛性。实验结果表明,D-NSGA-GKM算法在多阶段武器协同火力分配问题上具有较好的时间性能和收敛性能。

    • 付主木, 王俊朋, 司鹏举, 陶发展, 于晓升

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1211

      摘要:针对车辆边缘计算系统中的计算资源管理问题,提出一种基于李雅普诺夫随机优化的计算卸载与资源分配方案。构建在保证任务量及长期能耗约束下的车辆用户服务时延最小化优化问题。利用李雅普诺夫随机优化理论将优化问题分解。在本地计算资源分配子问题中,通过求解线性问题的方法,得到最优本地计算 CPU 频率;在计算卸载子问题中,利用数值优化求解得到最优发射功率。最后,借助李雅普诺夫随机优化中的漂移惩罚方法,设计出一种低复杂度的联合计算卸载与资源分配算法,通过同时控制卸载决策、本地计算 CPU 频率和计算卸载的发射功率,实现整个车辆边缘计算系统中车辆用户的服务时延最小,提高了车辆边缘计算服务质量。仿真结果验证了所提算法的有效性。

    • 邢鹏, 尤浩宇, 樊玉臣

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1205

      摘要:直播电商作为电商市场的新趋势,日益受到人们的关注。本文研究了一个品牌服务提供商、一个主播和一个直播服务平台所组成的直播电商服务供应链质量努力策略问题。考虑主播不签约和主播签约两种情形,分别构建直播电商服务供应链成员的利润函数,以利润最大化为目标,运用博弈理论,优化得到两种情形下直播电商服务供应链成员最优质量努力策略和利润。通过算例分析,探讨主播佣金比例和直播服务平台抽成比例对服务供应链最优策略和最优利润的影响。研究结果表明:两种情形下主播服务质量努力随主播佣金比例的增加而增大,随直播服务平台抽成比例的增加而减少。而直播服务平台质量努力均随主播佣金比例和直播服务平台抽成比例的增加而增大。

    • 肖峻, 屈玉清, 宋晨辉, 陈飞龙, 孙哲, 吕良福

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1157

      摘要:文中首次得到了多源多汇网络的极限范围与运行边界。首先,定义了临界流,临界流是具有临界性的可行流,现有研究的最大流和堵塞流是临界流中的一部分。其次,首次得到多源多汇网络的所有临界流,并绘制成临界流曲线,它完整刻画了网络传输流量能力的极限范围,最大流流量位于曲线最高点、最小流流量位于曲线最低点。利用临界流确定了网络流的运行边界,在边界内部和边界上都是可行流,边界外都是不可行流。文中提出了多源多汇网络临界流、临界流曲线和运行边界的数学定义及求解方法。最后,展示了临界流曲线和运行边界在规划和运行领域中的用途。多源多汇网络模型更接近于实际网络,其临界流曲线和运行边界的发现,能帮助人们更深入了解实际网络运行的极限范围。

    • 方冰, 韩冰, 闻传花

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1118

      摘要:论文研究了属性权重已知、专家权重未知条件下的概率犹豫模糊多属性群决策问题. 首先, 针对传统概率犹豫模糊距离测度的不足, 提出了改进的新型距离测度, 并对其有效性和合理性进行了数学证明; 其次, 在属性权重已知的前提下, 通过加权算术平均的方式实现了单个专家视角下的概率犹豫模糊信息初次集结; 然后, 基于分差最大化准则构建了专家权重向量求解模型, 并给出了最优解析解; 最后, 在专家权重向量求解的基础上, 基于TODIM方法实现了群体专家视角下的概率犹豫模糊信息二次集结, 并将其应用于作战方案评估优选.

    • 黄楠, 刘富春, 赵锐, 崔洪刚

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1115

      摘要:近年来,离散事件系统故障诊断研究引起了国内外学者的广泛关注。本文引入动态观测,提出一种基于动态观测的随机离散事件系统的故障诊断方法,实现了对单故障事件和模式故障事件的诊断。首先引入一种动态观测,使事件的可观测性随着系统的运行而动态变化。然后分别对基于动态观测的随机离散事件系统的单故障可诊断性和模式故障可诊断性进行形式化定义。最后通过构造相应的诊断器,分别得到关于单故障可诊断性和模式故障可诊断性的充分必要条件,实现了动态观测下随机离散事件系统的故障诊断。

    • 杨婕, 王伟强, 住安湖, 马锴, 焦宗旭

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1111

      摘要:针对区域综合能源系统协同优化调度问题,本文构建基于能量枢纽(Energy Hub,EH)的分层能量管理框架,充分考虑新能源电厂、气-电、电-气能源转换装置调节能力,以共享电池站(Shared Battery Station,SBS)替代传统储能电站为能源系统提供电能存储功能,采用温控负荷为能源系统提供需求侧响应,保障异质能源供需实时平衡。基于区域能源系统相关数据及美国PJM电力市场数据,构建考虑多元分布式设备的区域综合能源系统成本函数,采用遗传算法求解该混合整数规划问题。仿真结果证明,在提出的能量管理框架下,可以实现综合能源系统的供需动态平衡,保障系统的高效经济运行。

    • 初蕾, 朱善良, 王明新, 韩玉群

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0991

      摘要:本文研究了一类具有有限时间输出约束的切换非线性时滞系统的控制器设计问题。为了在有限时间将输出跟踪误差限制在预定边界内,引入了一种改进的有限时间性能函数(FTPF)。在控制器的设计过程中,利用障碍Lyapunov函数来解决输出约束问题。然后,将多维泰勒网(MTN)的逼近特性和自适应反步技术相结合,提出了一种新的自适应MTN 控制方法。在该方法中,通过设计了Lyapunov-Krasovskii 泛函,使得在存在时滞的情况下,仍然能够保证切换系统的稳定性。最后,通过仿真实例说明了本文设计方案的有效性和实用性。

    • 高文华, 钟衍楠

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0888

      摘要:基于切换网络下带有随机时延和随机通讯噪声的多智能体系统模型, 提出分布式多步近似次梯度随机投 影算法, 并进行了算法的收敛性分析. 首先利用网络扩维的方法将含随机时延的通讯网络转化为无时延网络. 其 次, 提出近似次梯度概念, 并设计多步近似次梯度随机批量投影算法,批量随机投影可以避免在实际问题中整体 约束集合不易获得以致投影算子不易执行等情况. 最后, 通过数值仿真说明了即使存在随机噪声, 所提出的算法 较一般的分布式多步次梯度算法有更好的收敛效果. 同时也分析了随机投影集合个数和随机噪声对收敛效果的 影响.

    • 陈应生, 李进金, 林荣德, 陈东晓

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0882

      摘要:集值信息系统中的对象的属性值多值化,以达到对复杂信息更全面的刻画. 在传统的集值信息系统中,每 个属性只有一个尺度. 但在具体的应用过程中,人们往往需要在不同的尺度上处理和分析数据. 为此,本文首次将 多尺度信息系统的粒度转换函数引入集值信息系统中,建立了多尺度集值信息系统的理论框架. 并讨论该系统的不 同尺度间信息粒、粗糙集的关系.在此基础上,建立了多尺度集值决策信息系统的粒计算模型. 并讨论了该模型不 同尺度间协调性的传递性质.然后,我们讨论了协调和不协调的多尺度集值决策信息系统的最优尺度选择方法.本文 改进了多尺度决策信息系统的粒计算模型,在理论分析和实际应用中有一定的价值.

    • 黄亭飞, 程光权, 黄魁华, 黄金才, 刘忠

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0787

      摘要:针对当前反无人系统单一类型拦截装备无法有效压制无人机的问题,使用多种类型拦截装备,采取最小距离射击原则,构建一种新的复合式反无人机方法,突破多类型拦截装备任务分配问题。针对传统多目标优化算法求解速度慢、智能算法参数难以调整且无法有效平衡全局搜索与局部优化的问题,本文提出一种基于深度Q网络(DQN)的多类型拦截装备复合式反无人机任务分配模型。为了提高算法收敛速度和学习效率,本文方法未采用下一时刻的状态来预测Q值,而是采用当前时刻的状态来预测Q值,同时消除训练过程中Q值过估计的影响。在模型训练过程中针对每个拦截设备采用一对一拦截的方式分别训练对应的智能体,在实际使用时根据最小距离射击原则来决定由满足拦截条件的智能体自主拦截。以国内某机场跑道周围区域开阔地为防护对象,构建反无人机系统的任务分配仿真环境,仿真结果验证了本文方法的有效性。同时,与DQN与Double DQN方法相比,本文改进DQN算法训练的智能体表现更为精确,并且算法的收敛性和所求解的表现更为优异。本文方法为反无人机问题提供新的思路。

    • 宋彦杰, 宋冰玉, 邢立宁, 贾也, 陈英武

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1459

      摘要:卫星和地面观测资源利用各自搭载载荷可以完成灾害预报、环境监测、目标发现等任务。地面观测资源可以与卫星配合共同完成观测任务,提升任务观测效果。通过规划将众多的观测任务分配给有限的卫星、地面观测资源来执行就可以让协同观测发挥作用。想要同时得出卫星和地面观测资源的协同任务执行方案对任务规划提出了很高的要求。本文对星地协同观测规划问题(SGCOPP)进行研究,构建了协同观测规划的数学模型,并根据问题特点提出了一种改进的人工蜂群算法(IABC)和一种卫星-地面资源协同时间选择算法(SGRCTSA)。改进的人工蜂群算法在初始种群生成、蜂群优化过程、个体淘汰过程等过程进行改进以提升算法的搜索优化能力。之后,通过大量的实验验证了提出的改进人工蜂群算法求解星地协同观测规划问题的有效性, 求解结果好于用于对比的基准算法。本文研究成果可以为跨域协同观测研究提供技术支持。

    • 吴健, 孙永波, 赵前进

      优先出版日期:2021-02-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1252

      摘要:针对一类具有周期扰动和输入时滞的不确定非线性系统, 提出一种基于神经网络的自适应动态面控制方 案. 与以往的神经网络逼近器的构造不同, 本文将径向基函数神经网络和傅里叶级数展开结合, 构造一种混合函 数逼近器来逼近系统中未知的周期扰动函数. 通过引入一个积分项解决输入时滞问题. 同时采用带有非线性滤波 器的动态面控制方法, 避免自适应反推控制方法中普遍存在的“复杂性爆炸”问题. 提出的神经网络控制方案确保 闭环系统中所有信号是半全局有界的, 并且系统输出能渐近地跟踪给定的参考信号. 最后, 两个仿真结果表明所 提出的控制方案是有效的.

    • 周鲜成, 吕阳, 贺彩虹, 刘长石

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1427

      摘要:针对多车场绿色车辆路径问题,考虑顾客的坐标位置,采用K-means聚类方法将顾客分配给不同的车场;分析时变速度和实时载重对车辆油耗和碳排放的影响,确定车辆油耗和碳排放的度量函数;在此基础上,构建以油耗成本、碳排放成本、车辆使用成本、驾驶员工资以及时间窗惩罚成本之和最小作为优化目标的多车场绿色车辆路径规划模型,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解。算例仿真结果表明,构建的模型和提出的算法能合理调度车辆,有效规避交通拥堵时间段,降低配送总成本,减少车辆油耗和碳排放,促进物流配送企业的节能减排。

    • 孙笑, 齐小刚

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1250

      摘要:针对维修保障系统内部工序调度问题具有工序多、维修人员种类不同、维修人员等级不同等复杂特性,本文建立了以维修工时最短和人力资源总负荷最小为目标函数的多目标多约束优化模型,设计了基于关键路径算法的优先权值编码对抢占式调度问题进行第一层编码,采用随机产生方案得出第二层人力资源编码,进而针对混合粒子群遗传算法设计了符合抢占式调度的交叉算子,利用MATLAB 软件对实例分别进行了无抢占、一次抢占、多次抢占调度方案仿真,最后对仿真结果进行对比分析。仿真结果得出多工序在多工种和多等级人力资源约束下的多次抢占式维修工序调度方案,以及无抢占、一次抢占、多次抢占调度所对应的目标函数解,决策者可根据实际需求设定目标函数权值以得出最佳调度方案.

    • 高宏宇, 张曼容, 姜博, 董宏丽

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1230

      摘要:本文以一类具有状态饱和与非线性耦合的复杂网络为研究对象, 针对无线通信传输负荷大的问题, 提出了一种动态事件传输机制下的递推滤波算法, 以达到保证滤波性能的同时减轻通信网络传输负担的目的. 论文首先构造了此类时变复杂网络的数学模型, 然后设计了具有较低保守性的递推滤波器, 计算了滤波器的增益, 并对设计的递推滤波算法进行了有界性分析. 最后, 论文给出了一个仿真实例. 从仿真结果可以看出, 动态事件触发机制的引入能够降低无线通信网络传输负担, 达到了节约能量的目的; 并且本文提出的递推滤波算法能够保证此类复杂网络在动态事件触发机制下仍具有较好的滤波效果, 验证了所提出算法的有效性.

    • 黄志清, 李鼎鑫, 王庆文

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1221

      摘要:本文提出一种基于双分辨率 2.5D 分层栅格地图的 Secure A* (SA*) 路径规划方法,以解决移动机器人 在非平坦地形下的安全路径规划问题。首先,设计一种双分辨率 2.5D 分层栅格地图,利用双分辨率栅格对环境 中的障碍物信息与高程信息进行存储,以节约地图的存储空间;然后,结合移动机器人运动能力,把环境中的 高程信息转化为约束因子,结合移动机器人尺寸,把移动机器人到目标点的距离作为自适应因子,引入 A* 算法 的代价函数中,以保证移动机器人在非平坦地形下的路径符合其运动能力;最后,通过仿真实验结果表明,该 方案相比 3D 栅格地图下的传统 A* 算法,可将地图存储空间减少 53.8%,路径的高程标准差降低 63.9%,可以 有效的确保机器人能够在非平坦地下的安全。

    • 郭鹏辉, 肖飞, 贾正荣, 芮万智, 许金

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1218

      摘要:针对多模块网格存储系统中的多分拣点货物排列问题,提出一种解耦的分散式控制方法,将问题解耦为各存储模块的独立调度和模块之间的协调调度。模块内采用循环移动方式进行独立调度,模块间通过交换需求和模块状态控制协调过程,在不同参数条件下进行了仿真实验,并与集中式控制方法进行了对比仿真。结果表明:分散式控制方法能在各种工况下稳定有效地求解,且相比集中式控制方法的结果更优,求解时间更短,验证了所提方法的有效性和通用性。

    • 邓武, 徐俊洁, 赵慧敏

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1196

      摘要:为了提高多目标优化问题非支配解集合的分布性和收敛性,根据不同差分进化策略特点,基于切比雪夫分解机制,本文提出一种基于多策略差分进化的分解多目标进化算法(MOEA/D-WMSDE)。该算法首先采用切比雪夫分解机制,将多目标优化问题转化为一系列单目标优化子问题;然后再引入小波基函数和正态分布实现差分进化算法的参数控制,探究一种基于五种变异策略优势互补的最优变异策略,提出一种基于参数控制和最优变异策略的多策略差分进化(WMSDE)算法;在此基础上,实现一种基于WMSDE的分解多目标进化算法。采用ZDT和DTLZ测试函数验证MOEA/D-WMSDE算法的有效性,实验结果表明,该算法在收敛性和分布性方面获得了较大的改进与提高,能有效求解多目标优化问题,并与其它算法对比分析表明所获得的解集整体质量更优,为多目标问题求解提供新方法。

    • 陈强, 曹雅倩, 吴春

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1166

      摘要:本文针对带有摩擦力矩、负载力矩以及扰动力矩等不确定性的机电伺服系统, 提出一种基于变速趋近律的自适应滑模控制方法. 首先, 构造双曲正切型辅助函数并设计新的变速趋近律, 用以调节滑模变量的收敛速度, 使其在到达减速点之前具有较快的收敛速度, 而在到达减速点以后则能有效削弱抖振. 在此基础上, 构造自适应滑模控制器, 保证系统位置输出能够快速稳定地跟踪期望轨迹. 同时, 设计参数更新律估计不确定项平方的上界, 确保控制信号的连续性和减小控制信号抖振. 基于李雅普诺夫稳定性定理给出误差收敛性分析, 并给出仿真对比验证本文所提方法的有效性.

    • 杨黎霞, 许茂增, 陈仁祥, 吴昊年

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1143

      摘要:针对蓄意攻击样本有限不均衡而引起无法有效识别关键危险源少数类样本的问题,文中提出多分类器集成加权均衡分布适配的关键危险源识别方法。首先在保证少数类样本被充分选择的前提下随机抽取多数类样本构成源域多样本训练集,在目标域上直接预测伪标签并给样本赋不同的权重,让少数类样本得到充分的训练;然后,训练源域样本集的分类器,经过多次迭代优化目标域伪标签并更新权重矩阵;最后,通过多分类器集成的策略将筛选出的基分类器集成强分类器,采用宏平均和微平均评价指标评价分类器的识别性能。利用全球恐怖主义数据库(Global Terrorism Database,GTD)数据进行实验验证,证明所提方法在保证了整体精度的同时能有效识别少数类样本。

    • 蔡蓉杰, 丁伯慧, 李泽, 丁晨阳

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1092

      摘要:为了掌握钢琴弹奏技能,初学者往往需要在教师的帮助下纠正错误的触键动作并不断重复训练。这种方法训练强度大、单调乏味,教学效果与教师的经验相关。本文利用Leap motion建立手指触键动作测量平台,采集手指触键动作参数值,并获得手指弹琴触键运动曲线,以此设计一款外骨骼钢琴教学机械手,该机械手采用欠驱动方式传动(仅控制掌指关节转动即可)。最后,采用ADAMS进行仿真分析,进一步验证钢琴教学机械手结构可靠,其运动曲线满足设计要求。该钢琴教学机械手结构简单、穿戴方便,能满足钢琴教学中手指触键动作要求,可辅助钢琴弹奏初学者自学。

    • 陈强, 黄佳毅, 南余荣

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1087

      摘要:本文针对存在参数不确定、输入电压波动以及负载变化等未知动态的Buck型变换器系统, 提出一种基于未知系统动态估计器的快速固定时间控制方法. 首先, 设计基于一阶低通滤波器的估计器, 实现对系统未知动态的前馈补偿. 在此基础上, 基于输出电压误差和未知动态估计值设计固定时间滑模面和反馈控制器, 保证输出电压快速收敛至参考电压附近邻域内, 且控制器具有较好的抗干扰能力. 同时, 构造基于反余切型函数的增强型趋近律, 能够提高滑模变量的收敛速度和有效减小控制器抖振. }最后, 给出仿真和实验结果验证所提方法的有效性.

    • 娄泰山, 王晓乾, 赵良玉, 赵素娜

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1086

      摘要:针对弱敏无迹Kalman滤波需要代数求解增益矩阵耗时长和实时选取敏感性权重的问题,通过重新定义敏感性和代价函数获得解析形式的增益矩阵来减少计算时间,并利用量测残差正交原理设计了敏感性权重的自适应因子,提出了自适应快速弱敏无迹Kalman滤波算法,减少计算时间的同时实现了滤波过程中敏感性权重的实时调节。典型算例的数值仿真结果验证了其有效性。

    • 李丽, 于晓

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1065

      摘要:本文研究了一类不确定离散时间系统的有限时间鲁棒预见控制问题. 与以往对误差信号和系统方程取差分不同, 本文通过引入辅助变量, 并用系统状态向量及输入向量与相应辅助变量之差代替通常的状态差分, 避免了对时变的系数矩阵取差分, 使得扩大误差系统的构造成为可能. 另外, 本文推导的扩大误差系统不再包含误差向量, 这不仅降低系统的阶数而且推广了适用对象. 针对所求得的不确定系统的扩大误差系统, 分别引入状态反馈和静态输出反馈, 并利用Lyapunov函数方法, 导出了闭环系统渐近稳定的充分条件. 该条件可以通过求解一个LMI问题而实现. 所得控制器回到原系统就得到带有预见作用的预见控制器. 数值仿真表明了本文结果的有效性.

    • 贾鹤鸣, 姜子超, 李瑶

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1025

      摘要:针对传统支持向量机在封装式特征选择中分类效果差、子集选取冗余、计算性能易受核函数参数影响 的不足, 利用元启发式优化算法对其进行同步优化. 本文首先利用莱维飞行策略与模拟退火机制对秃鹰搜索算法 的局部搜索能力与勘探利用解空间能力进行改进, 标准函数的测试结果证明其改进有效; 其次将支持向量机核函 数参数作为待优化目标, 利用改进后的算法在封装式特征选择模型中搜寻最优核函数参数,同时获得相对应的最 优特征子集; 最后对 UCI 存储库的 12 个标准数据集进行特征选择仿真实验, 在平均分类准确率、所选特征个数 及适应度值上综合评估分析, 实验结果表明本文所提算法可有效降低特征维度, 能够更准确的实现数据分类. 在 空间搜索与求解精度方面较原算法及其他非线性最优化算法表现优秀, 具有一定的工程应用价值.

    • 张李浩, 王嘉燕, 陈靖

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0930

      摘要:为了研究零售商存在资金约束和库存错放时, 供应链成员采用无线射频识别 (Radio Frequency Identification,RFID) 技术及融资决策的均衡问题, 本文以单制造商和单资金约束零售商组成的两级供应链为研究对象, 基于报童模型构建了供应链成员采用 RFID 技术前后零售商是否融资四种情景下的收益模型, 求解出相应的最优解并探讨了供应链成员 RFID 采用决策与零售商的融资策略. 研究发现: 当零售商的自有资金适中时, 供应链成员采用 RFID 技术一定程度上能够缓解零售商的资金约束; 零售商选择融资时, 供应链及其成员能够承担更高的 RFID 成本; 零售商分摊 RFID 固定成本的比例对制造商、零售商和供应链能够承担的 RFID 标签成本阈值有决定性的影响.

    • 李美娟, 卢锦呈

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0926

      摘要:针对属性权重未知,评价信息为毕达哥拉斯模糊数的多属性决策问题.本文首先对毕达哥拉斯模糊集的得分函数进行深入分析,为解决现有得分函数中存在的不足,提出了一种新的得分函数,通过证明其相关定理,分析了新得分函数的性质.其次,将新的得分函数运用到毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中,以帮助决策者更好地处理模糊的决策信息.此外,针对现有大多数毕达哥拉斯模糊多属性决策方法基于决策者是完全理性的假设,忽略了决策者在面临风险时的不同主观价值感受的问题,引入累积前景理论,提出了基于新得分函数和累积前景理论的毕达哥拉斯模糊TOPSIS法,该方法用前景价值来代替各方案与正负理想解之间的距离测度,避免了忽略不同属性间的相关性对决策结果造成的影响,同时将各属性的灰靶贡献度近似看作对应指标对评价结果的重要程度以确定各属性的权重大小.最后,通过实例分析验证了所提得分函数及相关定理的正确性,并且通过仿真数据进一步验证了本文所提方法的有效性和可行性.

    • 袁景凌, 陈旻骋, 江涛, 李超

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0911

      摘要:随着新型基础设施建设(新基建)的加速,云计算将获得新的发展契机.数据中心,作为云计算的基础设施,其内部服务器不断升级换代,这造成计算资源的异构化.如何在异构云环境下,对作业进行高效调度是当前的研究热点之一.本文针对异构云环境多目标优化调度问题,设计了一种AHP定权的多目标强化学习作业调度方法.首先我们定义了执行时间、平台运行能耗、成本等多个目标.其中定义服务延迟成本用来描述用户对服务质量的满意程度.然后设计了面向异构资源的多目标调度综合评价方法,该方法利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)确定了各个目标的权重.最后将该方法引入Q-learning的奖励值计算,使其能反映异构云环境下作业的总体执行情况,并对后续抵达的作业起到良好的经验学习作用.实验结果表明本文提出的方法优于大部分对比方法,能较好地优化作业执行效率和保障用户及服务提供商的利益.

    • 罗凌, 薛定宇, 冯兴隆

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0883

      摘要:针对视网膜血管分割困难及时间复杂度高等问题, 本文提出一种可以兼顾分割速度和准确度,同时结构非对称的视网膜血管分割模型, 即紧凑混合网络 (Compact Mixed Network, CMNet). 首先, 由于可变形卷积能够提取复杂多变的血管结构, 并且混合深度卷积中的大核在增大感受野的同时能够改善分割质量, 本文在此基础上提出一种轻量级混合瓶颈模块; 其次, 采用自适应层融合方法进一步提高了模型的空间映射能力; 最后, 对血管分割性能进行了定量和定性分析. 算法在 DRIVE、CHASE_DB1 和 HRF 三个基准数据集上的 AUC 指标分别为 0.9840、0.9879 和 0.9853. 以上结果表明, 提出的模型能够得到高精度的分割结果. 此外, 在输入分辨率为 512×512 下, 模型在单张 V100 显卡上帧率可达 33 FPS, 进一步表明该模型适用于临床快速部署.

    • 孙亮亮

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0876

      摘要:炼钢-连铸批量计划与生产调度是实现钢铁生产降本增效的重要途径,传统“分而治之”的编制方法由于多种不确定因素的影响,降低了已有方案的可执行性,难以保证大规模钢铁生产物流资源与时间的动态平衡,产品结构与产能的柔性匹配。本文从数学建模和优化方法两个角度对国内研究状况进行综述的基础上,主要针对不确定环境下大规模炼钢-连铸批量计划与生产调度问题,论述了基于拉氏松弛框架的一体化调度方法研究现状及展望。

    • 薛 萍, 郝鹏, 王宏民

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0836

      摘要:非平稳工况下的齿轮故障检测是一项非常困难的工作,由于齿轮振动信号的复杂性,导致故障特征提取和故障诊断困难.针对这些问题,本文基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络,提出了一种在变速条件下齿轮的故障诊断的方法CIHDRFD.在CIHDRFD方法中,首先利用自适应白噪声的完整集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)将原始振动信号分解为多个固有的模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并通过计算其信息熵(Information Entropy,IE),筛选出IE最小的4个IMF作为特征IMF.然后,利用希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)处理特征IMF并求出Hilbert包络谱,利用Hilbert包络谱构建故障特征向量.最后,利用改进的双RBF神经网络进行故障检测.本文通过搭建齿轮故障检测平台验证了CIHDRFD方法的有效性.实验结果表明,CIHDRFD方法适用于齿轮故障诊断,在速度波动为3%的情况下,CIHDRFD方法诊断准确率和诊断时间分别为98.21%和74.53s.

    • 张恒, 何丽, 袁亮

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0610

      摘要:为提升移动机器人的路径规划能力,提出了一种改进双层蚁群算法,将蚁群划分为引导层蚁群和普通层蚁群. 为提升算法的收敛速度和路径的平滑程度,在设计引导层蚁群启发函数时加大终点栅格的吸引力, 设计普通层蚁群启发函数时同时考虑起点、终点和转折点的影响;针对复杂环境下蚁群算法死锁严重的问题,为引导层蚁群设计了应对死锁问题的自由寻路-剪枝策略,当引导层蚁群发生死锁时可以迅速跳出并优化路径;为进一步提升算法的运行效率,每一次迭代后仅对路径长度较短的路径进行信息素更新,并在信息素更新公式中引入次优路径抑制因子,充分发挥不同层蚁群在搜索过程中的协作优势,避免在迭代过程中陷入局部最优. 通过仿真实验验证了所提算法在大规模环境及复杂障碍环境的可行性、高效性和鲁棒性.

    • 张李浩, 张诚, 陈靖

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0584

      摘要:本文以一个零售商主导的两级供应链为研究对象,构建两个生产竞争性或互补性产品的制造商是否采用无线射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID)时链上成员的收益模型,分析求解出零售商定价/订货决策时制造商的最优批发价和RFID标签成本分摊系数,以及零售商的最优零售价/订货量,进而得出链上各成员的最大收益并探讨了两个制造商采用RFID的均衡策略。研究发现:相较于订货决策,零售商采用定价决策能够促使制造商采用RFID技术;当零售商采用定价决策时,两种产品间的影响系数越大,两个制造商越倾向于均采用RFID技术;当RFID成本或产品错放率在某一范围内时,若零售商选择定价(订货)决策且销售竞争(互补)性产品,此时制造商采用RFID技术能够提升零售商的收益。

    • 孙辉辉, 张军国, 胡春鹤

      优先出版日期:2021-01-04  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0470

      摘要:随着移动机器人作业环境复杂度的提高、随机性的增强、信息量的减少,移动机器人的运动规划能力受到了严峻的挑战.研究移动机器人高效自主的运动规划理论与方法,使其在长期任务中始终保持良好的的复杂环境适应能力,对保障工作安全和提升任务效率有重要意义.本文从移动机器人运动规划典型应用出发,重点综述了更加适应于机器人动态复杂环境的运动规划方法——深度强化学习方法.分别从基于价值、基于策略和基于行动者-评论家三类强化学习运动规划方法入手,深入分析了深度强化学习规划方法的特点和实际应用场景,对比了它们的优势和不足,进而对此类算法的改进和优化方向进行了分类归纳,提出了目前深度强化学习运动规划方法所面临的挑战和亟待解决的问题,并展望了未来的发展方向,为机器人智能化的发展提供参考.

    • 张铸, 张仕杰, 饶盛华, 王静袁

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1292

      摘要:针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)在求解复合问题时存在收敛速度慢和容易陷入局部最优等缺点,提出了一种结合引力搜索技术和正态云发生器的樽海鞘群算法(Cloud Gravitational SSA,CGSSA)。在更新樽海鞘领导者位置阶段引入引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)中的加速度系数,避免樽海鞘群的无效搜索从而加快搜索速度;使用正态云模型对樽海鞘追随者位置进行更新,丰富了种群的多样性;同时正态云模型熵值能随着迭代次数增加自适应调整,有效地提高了迭代后期的收敛精度。在23个基准函数上进行了CGSSA和其他10种优化算法的综合比较。仿真实验的统计结果、箱线图和收敛曲线表明,改进后的算法在搜索效率、收敛精度和避免局部最优方面具有更好的性能。

    • 胡枫, 董方敏, 吴义熔, 邹耀斌, 孙水发

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1270

      摘要:循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)是一种以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归的人工神经网络.由于其高识别精度,被广泛用于自然语言处理、语音识别等序列信号的识别中.但随着网络层数的加深,传统循环神经网络极易产生梯度消失问题,且由于并行化计算能力较弱,导致网络训练速度缓慢.本文基于可以并行化计算的简单循环单元(Simple Recurrent Unit, SRU)网络,引入高速公路网络(Highway-Networks)的连接思想,提出高速简单循环单元(H-SRU)网络:一方面利用非饱和激活函数可以有效缓解梯度消失的性质,将原有SRU结构里单元状态和隐状态的激活函数替换为非饱和激活函数;另一方面在SRU的单元状态表示中引入高速公路网络采用的前馈链接思想,使网络对梯度变化更敏感.基于PTB(Penn Treebank Dataset)和WikiText-2两个数据集的语言模型构建,以验证所提方法的有效性.实验结果表明,所设计的高速简单循环单元网络H-SRU在保持SRU原有训练速度优势的同时,较大地提高了网络的性能.在WikiText-2数据集上我们方法的困惑度PPL值达到了26.1,这是目前已知最好效果,而且其效率也比已知的非SRU网络高.

    • 史浩然, 卢发兴, 王航宇, 许俊飞

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1168

      摘要:为实现不确定环境下无人机对远程超视距目标的精确指示,考虑空中移动和静止障碍物,提出基于观测优化的双机协同控制与避障算法,从而增加测量信息,减小目标状态估计的不确定度。以费舍尔信息矩阵(FIM)表征所获取的目标信息,理论推导出三维空间中双机最优观测的指标函数,并设计无人机协同控制律,得到优化的无人机观测航迹,增强无人机协同估计目标位置的能力。采用基于相对速度空间的避障算法,同时考虑转弯角速度和传感器探测距离限制的因素,提出保持观测优化的避碰策略,并设计避障控制律,实现对静止和移动障碍物的规避。仿真结果表明所提出的控制算法能够引导无人机处于优化的观测位置,同时完成对移动和静止障碍物的规避,仿真实验验证了所提控制方法的有效性与实用性。

    • 蒋伟进, 吕斯健, 王扬, 陈晓红

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1154

      摘要:在移动云计算中,由于数据存储和数据处理是在云端以远程方式进行的,因而信任是移动云计算安全中一个非常重要的因素.针对移动云计算环境中移动Agent系统安全和信任管理问题,借鉴人类信任机制(Human Trust Mechanism, HTM),研究主观信任形成、信任传播与信任进化规律,提出主观信任动态管理算法(MASTM),基于移动Agent与执行主机的交互经历以及第三方推荐信息收集基础信任数据,给出了公信主机选择算法,孤立恶意主机算法和综合信任度计算算法,实现选择信任机群,孤立恶意主机的功能,以增强移动Agent与主机的安全交互效果.对所给出的算法均进行了模拟验证,验证了其可行性和有效性.

    • 蔡赛男, 宋卫星, 班利明, 齐小刚, 汤润之

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195 / j.kzyjc.2020.1147

      摘要:针对轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出了一种基于改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机模型的故障分类方法.该方法使用变分模态分解和多尺度排列熵提取信号故障特征.针对鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm ,WOA)收敛速度慢和精度低的问题,引入冯诺依曼拓扑结构和自适应权重进行改进,可以适当地调整全局搜索能力和局部搜索能力之间的平衡.采用改进后的鲸鱼算法优化LSSVM核函数的参数和惩罚因子,建立滚动轴承故障诊断模型.结果表明,该方法的故障分类性能更好,准确率更高.

    • 楼振凯, 楼旭明, 侯福均

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1090

      摘要:在有限财政预算下,政府对再制造产品进行补贴,促进再制造产品的生产和销售。首先建立了政府对制造商进行生产补贴的三层决策模型,该模型中制造商与新产品销售商和再制造产品销售商进行Stackelberg博弈,同时两个销售商之间通过Bertrand博弈确定各自的销售价。通过对解的分析,揭示了生产补贴对批发价、销售价以及销售量的影响,并通过与无补贴销售量的比较,进一步给出了政府补贴提升再制造产品销量的根本原因。然后给出了对再制造产品销售商进行销售补贴下的三层模型,证明了销售补贴与生产补贴在影响销售价格、销售量方面的等价性。接着讨论了集中决策供应链中新产品与再制造产品销售的二层决策模型,比较了集中决策供应链与分散决策供应链再制造产品的销售量高低并分析其原因,指出政府倾向于优先补贴的供应链类型。最后给出一个算例,分析不同类型供应链中再制造产品销售量对参数的敏感性。

    • 冯鑫

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1080

      摘要:为了提升红外与可见光图像融合视觉效果,克服融合结果的伪影效应,提出一种基于内生长机制结合卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,采用符合人类大脑推理的内生长机制对源图像进行分解,获取预测层和细节层;然后对细节层采用卷积稀疏表示进行二次分解,获取二次细节层和基本层,并分别对其采用活动水平测度取大以及加权平均规则进行融合;针对预测层定义ISR混合算子融合规则并进行融合;最后,将融合后的预测层和细节层相加获取最终融合结果。实验中,本文采用三组具有代表性的红外与可见光图像进行算法测试,实验表明提出的方法具有较好的主观视觉效果,并且客观评价指标也更好,具有有效性。

    • 罗煦阳, 宋春跃

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1074

      摘要:对于基金管理者而言,投资者提前或大额赎回有可能带来流动性风险,因此需要提前进行融资以应对需求。为了降低融资的成本,同时满足赎回需求,本文建立了一种混合整数二次约束规划模型,模型符合实际业务约束,并引入了融资成本波动的不确定性,将成本波动的风险量化为方差,同时考虑了融资成本和风险的最小化。当不考虑风险时,模型退化为确定性优化命题。使用金融机构提供的算例进行仿真,优化结果能够兼顾决策的最优性和求解的快速性,能够满足实际业务的需求。对比确定性和不确定性模型得到的决策方案,分析总结了降低融资风险的方法。针对方差上限进行灵敏度分析,结果进一步支持了已有的观点。

    • 张守武, 李擎, 王恒, 吕萌

      优先出版日期:2020-12-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1069

      摘要:针对无人车在非匹配不确定性影响下的路径跟踪控制问题,本文设计了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的滑模控制器。首先,根据车辆运动学和动力学方程,同时考虑轮胎侧滑造成的不确定性、车辆侧偏约束以及随机干扰影响,建立了车辆非线性不确定系统模型。其次,提出了一种线性滑模路径跟踪控制方法,给出了线性滑模面存在的充分条件,并推导出线性滑模面存在的显式公式,保证约束于该滑模面的降阶等价系统的二次稳定性。最后,在Serret-Frenet坐标系下,验证了车辆单、双移线运动时的路径跟踪控制效果,仿真结果表明本文设计的滑模控制器可以保证对参考路径的稳定跟踪,具有较强的鲁棒性。

    • 左国玉, 张成威, 刘洪星, 龚道雄

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1057

      摘要:从图像中获取目标物体的6D位姿信息在机器人操作和虚拟现实等领域有着广泛的应用,然而基于深度学习的位姿估计方法在训练模型时通常需要大量的训练数据集来提高模型的泛化能力,一般的数据采集方法存在收集成本高同时缺乏3D空间位置信息等问题. 本文提出了一种低质量渲染图像的目标物体6D姿态估计网络框架. 在该网络中,特征提取部分以单张RGB图像作为输入,用残差网络提取输入图像特征;位姿估计部分的目标物体分类流对目标物体的类别进行预测,姿态回归流在3D空间中回归目标物体的旋转角度和平移矢量. 另外,采用域随机化方法以低收集成本方式构建了大规模低质量渲染、带有物体3D空间位置信息的图像数据集Pose6DDR.在所建立的Pose6DDR数据集和LineMod公共数据集上的测试结果证明了本文所提位姿估计方法的优越性以及大规模数据集域随机化生成数据方法的有效性.

    • 王晓明, 邱瑶, 沈焱, 唐小我

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1027

      摘要:柔性制造是装备制造企业应对制造稳定性干扰、提升竞争优势的重要手段。注意到现有文献较少关注制造稳定性与制造柔性量化这一不足,本文分别用制造合格率和制造冗余量来刻画制造稳定性和制造柔性,并在此基础上构建了一个关于装备制造企业制造合格率、制造柔性以及制造利润的统一分析框架,用以考察并揭示装备制造企业柔性制造策略对其应对制造稳定性的影响。研究结果表明:(1)柔性制造策略的开展,有助于装备制造企业提高应对环境变化的能力,保证产品质量与数量,进而促进制造利润增长。(2)当单位制造成本较小时,制造柔性水平与制造合格率呈倒U型变化趋势;而当单位制造成本较大时,制造柔性水平与制造合格率呈正相关关系。(3)单位质检成本的提高会迫使装备制造企业降低制造柔性水平,并影响企业应对制造稳定性的能力,最终导致制造利润受损。

    • 张天平, 邓伟伟, 吴自文

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1023

      摘要:本文针对一类具有全状态约束、未建模动态和动态扰动的严格反馈非线性系统, 通过构造一种非线性滤波器,并利用Young"s不等式, 提出了一种新的有限时间自适应动态面控制方法. 引入非线性映射处理全状态约束, 将有约束系统变成无约束系统. 利用径向基函数来逼近未知光滑函数. 利用辅助系统产生的动态信号处理未建模动态. 对变换后的系统, 利用改进的动态面控制和有限时间方法所设计的控制器结构简单, 移去了现有有限时间控制中出现的``奇异性"问题, 加快了系统的收敛速度. 理论分析表明, 闭环系统中的所有信号在有限时间内有界, 全状态不违背约束条件. 数值算例的仿真结果表明, 本文所提出的自适应动态面控制方案是有效的.

    • 刁鹏飞, 李树森, 姜雪松

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1002

      摘要:为提高算法求解动态多目标问题的寻优性能,本文提出一种多种群分解预测动态多目标算法。首先,提出进化向量生成策略,即基于偏好目标的解生成一组均匀分布的平行向量,并采用引力搜索算法优化每个子问题,保证其对应解的精度和分布的均匀性;其次,设计插值生成策略,即根据进化向量子问题的解在目标空间中的取值,通过线性插值的方式生成更多非支配解,保证解集的多样性和均匀性;再次,在环境变化后,根据相邻子问题的解存在相近性预测生成搜索种群,提高算法的寻优速度。与四个对比算法在十个标准动态测试函数进行对比分析,实验结果表明本文算法求解动态多目标问题具有较好的分布性和收敛性。

    • 杨彪, 刘志邦, 李鑫培, 周烈兴, 邓卓, 母其海, 朱娜

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0986

      摘要:微波加热的内部传热方式及热点的随机分布特性导致采用常规测量方法难以获得温度的准确信息,目前在改进机械设计的研究中,所设计出的螺旋辐射单模式搅拌器微波加热系统能改善温度分布的均匀性. 在单模式搅拌器的基础上,本文进一步探索具有多个模式搅拌器的微波加热系统的温度均匀性及其计算问题. 同时,由于微波加热过程中多物理场的深度耦合和边界条件的时变特性,如何协同模式搅拌器的状态特征与有效计算温度场,开展温度均匀性的优化处理成为关注的重点. 为此,本文应用一致性算法表达模式搅拌器的状态信息,进而对温度场分布的均匀性进行优化计算. 一方面通过一致性算法实现将加热空间电磁场边界条件的时变性用编队队形进行表征,组合模式搅拌器的位置状态信息表达编队队形的变换;另一方面由整型变量与连续型变量混合的优化问题构建温度有限元模型,并对温度场的均匀分布优化解开展了有效计算. 数值计算结果验证了所提一致性算法及其计算方法对微波加热温度均匀性进行优化是可行和高效的.

    • 潘瑞东, 孔维健, 齐洁

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0985

      摘要:针对法律判决预测中罪名预测和法条推荐子任务, 提出了基于BERT ( Bidirectional Encoder Representation from Transformers ) 预训练模型与知识蒸馏策略的多任务多标签文本分类模型. 为挖掘子任务间的关联, 提高预测准确率, 运用BERT预训练模型进行多任务学习, 建立了BERT12multi文本分类模型; 针对罪名、法条类别中的样本不均衡问题, 采用分组的焦点损失( Focal Loss ) 以增强模型对于罕见罪名及法条的辨别能力; 为降低模型计算复杂度并且提高模型推理速度, 提出了一种以教师模型评价为参考的知识蒸馏策略, 通过动态平衡蒸馏中的蒸馏损失和分类损失, 将BERT12multi压缩为浅层结构的学生模型. 综上, 构建出可以处理不均衡样本且具有较高推理速度的多任务多标签文本分类模型BERT6multi. 在CAIL2018数据集上的实验表明, 采用预训练模型及分组Focal Loss可显著提高法律判决预测的性能; 通过融入教师模型评价, 知识蒸馏得到的学生模型推理速度提高近一倍, 并且在罪名预测及法条推荐任务中获得86.7% 与83.0% 的F1-Score ( Micro-F1与Macro-F1的均值) .

    • 蔡如华, 樊向婷, 吴孙勇, 王力, 伍雯雯

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0983

      摘要:针对多传感器高速多机动目标的跟踪问题,提出了一种多传感器交互式贪婪势概率假设密度(MS-IMM-Greedy-CPHD) 滤波器.该滤波器在预测阶段,通过交互式多模(IMM)算法对CPHD滤波中目标的状态、势分布和运动模型同时进行预测;在滤波的更新阶段,利用贪婪(Greedy) 量测划分机制选取多传感器量测子集和拟分区,并通过拟分区量测子集对不同模型下CPHD 预测的目标状态和势分布以及模型进行交互式更新.仿真结果表明,所提MS-IMM-Greedy-CPHD 滤波能够对高机动多目标进行稳定有效的跟踪,相较于多传感器势概率假设密度(MS-CPHD)滤波,本文方法跟踪结果的OSPA 误差更小且势估计更加准确.

    • 姚邹静, 赵春晖, 李元龙, 付川, 乔红麟

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0974

      摘要:在工业领域,数据缺失十分普遍,对解决下游任务如软测量、异常检测造成阻碍,这些任务大多依赖完 整而高质量的数据集构造模型。现有缺失数据填补方法很少考虑数据填补后的具体下游任务——本文中指软测 量。如何根据下游任务针对性地进行数据填补是当前研究中的挑战之一。为此,本文提出了一种加入临时软测 量模块的对抗生成数据填补模型 (Imputation Generative Adversarial Network with Soft Sensor, SSIGAN)。与生成 对抗数据填补模型 (Imputation Generative Adversarial Network, GAIN) 相比,SSIGAN 模型显式地考虑了软测量 损失对数据填补模型的影响,通过临时软测量模块指导对质量相关变量的修复,实现数据填补的“定制化”,用于 更精准的工业软测量建模。本文通过某工业炼钢过程中的终点成分软测量实验验证了所提方法对软测量质量相 关变量缺失数据填补效果以及最终软测量效果的提升。

    • 王子赟, 张帅, 王艳, 纪志成

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0968

      摘要:针对未知但有界噪声离散时间状态空间系统,提出了一种基于多胞体双重滤波的系统状态估计方法.\;首先,采用有界误差方法对测量噪声和状态预测过程进行分析,利用正多胞体预测状态集包裹后离散成初始约束条件;随后,根据更新最小边全对称多胞体经过正多胞体紧致包裹后离散成约束条件,与测量方程约束条件组成三重约束;最后,通过求解2n个线性规划问题得到全部状态的上下界, 并获得包裹状态可行集的最紧致正多胞体.\;仿真示例验证了该方法估计离散状态空间系统状态的有效性和准确性.

    • 潘雅璞, 谢莉, 杨慧中

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0962

      摘要:利用提升技术可将非均匀采样非线性系统离散化为一个多输入单输出传递函数模型, 从而将系统输出表示为非均匀刷新非线性输入和输出回归项的线性参数模型, 进一步基于非线性输入的估计或过参数化方法进行辨识. 然而, 当非线性环节结构未知或不能被可测非均匀输入参数化表示时, 上述辨识方法将不再适用. 为了解决这个问题, 利用核方法将原始非线性数据投影到高维特征空间中使其线性可分, 再对投影后的数据应用递推最小二乘算法进行辨识, 提出了基于核递推最小二乘的非均匀采样非线性系统辨识方法. 此外, 针对系统含有有色噪声干扰的情况, 参考递推增广最小二乘算法的思想, 利用估计残差代替不可测噪声, 提出了核递推增广最小二乘算法. 最后, 通过仿真例子验证了所提算法的有效性.

    • 卢健, 王航英, 陈旭, 张凯兵, 刘薇

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0952

      摘要:应用于复杂场景下的行人再识别方法,常采用结合全局特征和局部特征的行人表示策略来提升模型的判别能力。但是,提取局部特征常需要针对特定的语义区域设计专门的模型,增加了算法的复杂性。为解决上述问题,本文提出了一种基于多尺度特征学习的行人再识别模型。该模型通过对不同细粒度局部特征与全局特征的联合表示,得到多层次具有互补性的判别信息,端对端地完成行人再识别任务。为了在获取高区分度信息的同时保留更多的细节信息,采用最大池化加平均池化的方式对特征进行下采样;此外,本文引入了TriHard loss约束全局特征并采用随机擦除方法增强数据以进一步提升模型对复杂场景的适应性。在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上进行对比实验,Rank-1的准确率分别达到了 94.9%和 87.1%,验证了本文方法的有效性。

    • 陈晶, 朱全民

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0935

      摘要:针对有理模型提出了两类辨识方法. 首先提出基于递阶辨识思想的混合辨识方法, 将模型分解为分子和分母两个子模型, 分别用最小二乘法辨识分子参数, 用粒子群算法和智能多步长梯度迭代算法辨识分母参数. 由于降低了模型维数, 且信息向量和噪声不相关, 因此相对于传统的偏差补偿最小二乘算法, 混合迭代法提高了辨识精度并降低了计算量. 为消除模型结构已知假设, 且充分利用最新数据更新系统参数, 提出了柔性递推最小二乘辨识方法, 将有理模型转化为时变参数系统, 进而辨识出时变系统的参数. 仿真例子验证了本文方法的有效性.

    • 迟居尚, 何世伟, 宋子龙, 薛守强, 冯骁

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0917

      摘要:整车物流中双层轿运车运输问题属于一类需要考虑乘用车装载(vehicle filling problem,VFP)及轿运车路径规划(vehicle routing problem,VRP)的组合优化问题,称此类问题为VFRP(vehicle filling and routing problem).由于VFP和VRP的问题复杂性均为NPC,且VFRP等组合优化问题模型的目标函数及约束往往具有非凸结构,使得该类问题的线性化处理,精确算法的设计及求解效率的提升一直是该领域的研究难点.本文以轿运车使用成本最低为目标,构建了双层轿运车的VFRP模型,在此基础上提出两种线性化方法并设计了改进分支定价算法(branch-and-price algorithm)以求解:以同时表示装载方案及走行路径的相关系数作为模型系数设计限制主问题,以限制主问题的影子价格作为子问题目标函数系数,构造生成新的装载方案及走行路径的相关系数的子问题,将子问题解作为新系数加入限制主问题,进行列生成(column generation)算法的迭代;使用分支定价算法获得整数解,并在此基础上提出结合最为分数策略(most-infeasible-branching strategy)和强分支策略(strong-branching strategy)的分支策略,以及在分支过程中降低可行域维度的降维方法以加速收敛.最后,结合实际数据设计多组算例,并与智能算法比较,验证了本文模型与算法的有效性.

    • 常树超, 赵春晖

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0901

      摘要:近年来,软测量技术的发展有效解决了工业过程中对于难以直接测量的质量变量的感知困难,为过程的控制与优化提供了有力保障。通常在含有多个质量变量的过程中,样本间的时序关系和多个质量变量间相互影响的空间关系能够反映过程本身的特性,这种时空特性的挖掘有益于软测量模型性能的提升,传统软测量方法往往局限于对时序关系的学习而并未考虑对质量变量间的空间关系进行有效利用。因此本文提出一种时空协同的图卷积长短期记忆网络(Graph Convolution Long Short-Term Memory Networks, GC-LSTM),应用于工业软测量场景。采用多通道网络结构将图卷积网络的空间关系挖掘能力和长短期记忆网络的时序关系学习能力相结合,对过程进行时空协同学习,实现了软测量应用。具体来说,每条通道用于对每种质量变量进行独立学习;对于过程的时序特性,利用各通道内的长短期记忆网络提取针对不同质量变量的时序特征;对于过程的空间特性,构建质量变量间空间关系的图结构,采用跨通道的图卷积运算将不同通道内不同质量变量的时序特征基于空间关系进行融合,得到兼具过程时空特性的特征,因而在软测量建模中实现了过程时空协同学习与融合。通过燃煤电厂磨煤机的实际生产数据验证了所提出的方法对软测量性能提升的有效性。

    • 张雪梅, 陈浩然, 刘志, 齐国虎

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0877

      摘要:构建双渠道和O2O两种模式下的供应链博弈模型,研究了Showrooms效应影响下的供应链定价和渠道模式策略选择问题。研究结果表明:无论何种渠道模式,Showrooms效应和线下展厅服务使得制造商和零售商提高了线上和线下渠道的零售价格;双渠道模式下制造商降低了批发价格,O2O模式下制造商不一定降低批发价格。线下展厅服务和Showrooms效应增加了线上、线下渠道和总需求量,实现了零售商利润增加,零售商会提供线下展厅服务并愿意接受O2O模式。只有当Showrooms效应较小时,制造商选择O2O模式,此模式在大部分条件下可以提高供应链运作效率。因此,当Showrooms效应和线上渠道需求比例满足一定条件时,O2O模式是制造商和零售商的一致选择,实现了从双渠道模式到O2O模式的成功转型。

    • 邹国锋, 傅桂霞, 高明亮, 彭祥, 刘征

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0801

      摘要:行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题。近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果。已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏对度量学习方法的全面分析。同时,鉴于度量学习在提升重识别性能中的关键作用,有必要对行人重识别中度量学习研究现状进行系统梳理。本文从距离度量方式、度量学习算法和重排序三方面系统总结了行人重识别度量学习方法,比较了部分典型方法的实验效果,并对未来可能的研究方向做了展望。

    • 包汉, 祝海涛, 刘迪

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0745

      摘要:针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法。首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题。然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛问题。最后引入混合变异策略,提高随机变异后生成路径质量。将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口(dynamic window approach,DWA)算法结合形成完整移动机器人运动规划。基于MATLAB仿真平台与机器人操作系统平台(Robot Operating System,ROS)进行实验分析,验证了该正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性。

    • 闫军威, 黄琪, 周璇

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0734

      摘要:针对传统冷源系统节能优化方式机理建模复杂,缺乏自我学习能力,优化速度较慢等问题,提出了一种基于数据驱动和自我学习机制的冷源系统节能优化控制策略,设计了冷源马尔可夫决策过程模型,并采用源于策略梯度的DDPG算法解决维数灾难与避免控制动作离散化问题。本文以夏热冬暖地区某大型办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,对冷源系统控制策略进行了节能优化,实现了在满足室内热舒适性要求的前提下,减少系统能耗的目标。在对比实验中,DDPG控制策略下的冷源系统总能耗相比PSO控制策略和规则控制策略减少了6.47%和14.42%,平均室内热舒适性提升了5.59%和18.71%,非舒适性时间占比减少了5.22%和76.70%。仿真结果表明,本研究所提出的控制策略具备有效性与实用性,相比其它控制策略在节能优化方面有较明显的优势。

    • 姜志彬, 潘兴广, 周洁, 张远鹏, 王士同

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0703

      摘要:由于传统机器学习方法的有效性依赖于大量的有效训练数据,而这难以满足,因此迁移学习被广泛研究并成为近年来的研究热门.针对当前多分类场景训练数据严重不足造成分类性能下降的挑战,提出了一种基于DLSR的归纳式迁移学习方法(TDLSR).该方法基于归纳式迁移学习框架,利用一种知识杠杆机制,从源域中迁移知识并结合目标域数据同时用于模型学习,在保证性能的基础上保护源域数据的安全性.TDLSR继承了DLSR通过扩大不同类别之间的间隔以适用于多分类任务这一特性,且具备DLSR所没有的迁移学习能力.因此保证了学习模型的合理性,更适用于复杂的多分类任务.通过在12个真实UCI数据集上的实验验证了本文方法在应对上述挑战时,具有很好的实验效果.

    • 王宏伟, 柴俊秀

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0671

      摘要:从概率统计方法出发,提出了一种基于高斯混合模型聚类与递推最小二乘算法的非均匀采样数据非线性系统的多模型建模方法。首先,采用高斯混合模型作为调度函数,使用极大似然估计算法(EM)迭代更新估计高斯混合模型中参数,从而通过每个子系统的高斯概率密度函数计算和比较来确定子系统的激活情况;其次,采用递推最小二乘算法估计局部子系统参数;第三,使用鞅收敛定理对提出的算法性能进行了分析;最后,通过非均匀采样系统的多模型建模实例证明本文提出方法的有效性。

    • 王小寒, 贾玉林, 蔡佳芯, 靳志宏

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0597

      摘要:铁路集装箱中心站主作业区资源分配与作业调度联合优化对中心站经营效益和运作效率有重要影响。基于“轨道吊-集卡”协同装卸方案,引入轨道吊动态配置原则,以最大化作业均衡率和最小化作业成本为目标,构建多目标非线性混合整数规划模型,综合研究轨道吊作业区域动态划分、集装箱贝位分配以及多轨道吊调度多层次联合优化问题。根据问题特点,融合启发式规则、遗传算法和模拟退火算法,设计三层混合启发式算法求解模型。通过不同规模算例,对比Cplex与所设计算法的实验结果,验证了模型的正确性和算法的有效性,并借助于不同划分原则、不同优化策略与不同间隔约束下的对比实验,验证了优化模型与算法普适性。结果表明,新型装卸方案、动态作业区域以及联合优化策略可大幅度均衡轨道吊作业量,避免资源过度负载、降低中心站作业成本,为中心站的实际运营管理提供决策支持。

    • 吴宇, 胡莘婷

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0557

      摘要:为无人机规划一条从起点出发到达指定目标点的航线是实现无人机各种应用的重要前提。飞行过程中,无人机应具备对于各种动态变化快速响应并重新规划航线的能力。本文针对多旋翼无人机在飞行过程中可能遇到的各种动态变化,研究其在离散城市环境下的在线航线规划问题。首先建立离散环境模型,并基于此模型定义无人机飞行规则。随后建立无人机航线规划模型,包括对航点的约束条件及航线规划的指标。其次,将各种动态变化按照其对无人机的不同影响进行分类,分为固定禁飞区、合作无人机、非合作无人机三类。并针对不同种类动态变化特点,分别提出重新规划三维航线、改变飞行速度、滚动优化三维航线三种在线航线规划策略及综合应对策略。改进快速随机扩展生成树算法(rapid-exploring random tree,RRT),使其适合于离散城市环境。仿真实验中分别验证了所提出的在线航线规划策略在应对单一动态变化及组合动态变化时的有效性。

    • 彭开香, 张丽敏

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0548

      摘要:工业过程多变量、数据高维度和非线性的特点使得对其质量监测及质量相关的故障诊断变得复杂.本文融合了核熵成分分析(KECA)及典型相关分析(CCA)方法的思想,进行特征提取降维的同时确保所提取特征与质量变量的最大相关性,提出了一种新的质量相关的工业过程故障检测方法.首先,采用KECA对输入数据进行核空间的映射及特征提取,同时融合CCA算法思想使得所提取特征与质量变量间关联最大化.其次,构建监测统计量并用Parzen窗估计其控制限,用于过程的故障检测.最后,运用所提方法对带钢热连轧工业过程实际生产数据进行分析,并与其他四种传统非线性算法对比分析,实验结果验证了所提方法的准确性、有效性及先进性.

    • 孔玮, 刘云, 李辉, 王传旭

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0514

      摘要:行为识别技术有巨大的应用前景和潜在的经济价值,广泛应用于视频监控、视频检索、人机交互、公共安全等领域。卷积神经网络虽被广泛应用,但对非欧式空间数据的处理具有局限性。而图卷积网络表现出基于图数据的依赖关系进行建模的强大功能,成为行为识别领域的研究热点。该文主要概述基于图卷积网络的行为识别方法。图卷积网络主要有两大方法,基于频谱的方法和基于空间的方法。该文从不同侧面对比分析了两种方法的优缺点,综述了两种方法分别在行为识别领域的应用与发展。最后,针对图卷积网络在行为识别中存在的问题,对未来图卷积网络的发展进行了展望。

    • 王松, 纪鹏, 张云洲, 朱尚栋, 暴吉宁

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0505

      摘要:行人重识别通常删除特征提取网络中的最后一个空间下采样操作,以增加最后输出特征图的分辨率,保留更多的细粒度特征。然而,这种操作会大幅减小神经网络的感受野,而更大的感受野可以为行人重识别提供更多的上下文信息。同时,在实际的视觉皮层中,相同区域的神经元的感受野是不同的,但当前行人重识别网络的设计大多忽视了这一点。为了解决上述问题,本文提出一种新颖的自适应感受野网络。网络的设计受启发于生物的视觉系统,通过在多分支网络上设置不同大小的感受野,结合注意力机制让网络自行选择合适的感受野特征,实现了网络感受野的自适应,并且采用了分组卷积使得自适应感受野模块更加轻量级。同时在各个分支利用空洞卷积增大感受野,补偿删除最后下采样操作所减少的网络感受野。在公开的大规模数据集上进行了实验,本文算法相比于基线方法有显著的提升,当使用ResNet-50作为特征提取网络时,在DukeMTMC-reID、Market-1501数据集上的Rank1和mAP分别达到了89.2%和76.0%、95.2%和87.2%。与现有方法相比,本文算法在精度有明显的提升.

    • 白钰, 彭珍瑞

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0454

      摘要:针对标准樽海鞘群算法收敛精度低、收敛速度慢的问题, 提出一种基于自适应惯性权重的樽海鞘群算法(AIWSSA). 首先, 在追随者位置更新公式中引入惯性权重因子评价个体之间的影响程度? 其次, 结合种群成功率与非线性递减函数对惯性权重因子进行自适应调整, 使算法的全局和局部搜索能力得到更好地平衡? 最后, 为防止算法陷入局部最优, 引入差分变异思想对非最优个体进行变异. 对12 个基准测试函数进行求解, 实验结果表明: AIWSSA 具有较高的收敛精度、收敛速度和鲁棒性? Wilcoxon 统计检验结果表明: 与标准樽海鞘群算法、改进的樽海鞘群算法、其他群体智能算法相比, AIWSSA 表现出较好的性能. 通过将其应用于两种带约束的工程设计问题, 验证了AIWSSA 的有效性.

    • 谭春桥, 杨慧娟, 易文桃

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0445

      摘要:针对共享经济中的信任问题,利用区块链技术搭建基于PoS(权益证明)共识机制的共享经济区块链网络,实现去信任化和去中心化。在PoS共识机制中,区块链用户提供交易费用,激励矿池招募验证者进行区块传播验证,区块链用户与矿池都能从更多的验证者数量中获益,但验证者越多,双方付出的成本越高。本文从纳什谈判的角度研究共享经济区块链网络PoS共识机制中区块链用户与矿池的利益冲突问题,在交易费用与验证者数量之间进行权衡,构建纳什谈判博弈模型;然后,证明了区块链用户与矿池的纳什谈判博弈模型中纳什谈判解的存在性和唯一性,得到了区块链用户和矿池的最优决策;最后,通过数值算例分析了通信成本与验证者数量对区块链用户和矿池的最优决策以及效用的影响。研究结果表明:区块链用户与矿池都能从较低的通信成本中获益;纳什谈判博弈模型能够有效解决共享经济区块链网络中用户与矿池的利益冲突,提高网络效率。

    • 苏本跃, 倪钰, 盛敏, 赵丽丽

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0326

      摘要:传统动力下肢假肢运动意图识别算法常使用机器学习算法分类器, 在特征选择方面则需要手工提取, 随着深度学习算法在很多领域都发挥了重要作用, 将深度学习算法用在运动意图识别研究中具有重要意义. 本文算法通过在传统的卷积神经网络的基础上进行改进, 更适应于本文研究的基于短时行为样本数据的运动意图识别,同时抑制了深度学习算法应用于运动意图识别中的过拟合. 在意图识别数据集中进行滑动窗口预处理, 目的是对时间序列样本做数据增广, 扩增目标数据集能够使训练集更加丰富全面, 提高了识别的精度, 运用改进后的卷积神经网络对增广后的数据集进行特征学习与分类. 实验结果表明, 该方法在13类运动模式下的识别率达到93%.

    • 韩敏, 林凯, 张成坤

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1633

      摘要:遥感变化检测对于监督和管理土地资源利用具有重要的作用.针对监督变化检测需要人为干预训练样本的劣势、不平衡数据问题以及基于像素变化检测中的“椒盐”现象,提出了基于协同聚类和权重注意力稀疏自编码网络的变化检测方法.方法采用模糊c均值和K-means对差异图协同聚类得到训练和待分类数据,同时在样本中考虑灰度共生矩阵特征,并利用合成少数过采样方法扩充变化样本以解决样本不平衡问题.通过逐层权重注意力模块加强网络对正权重的学习和削弱负权重的影响,自编码分类性能得到提升,其分类结果在差异图的超像素分割边界的映射空间中根据约束条件剔除“椒盐”噪声生成变化检测图.所提出的网络在标准手写体数据集中相比主流自编码网络表现出了良好的分类性能和稳定性,所提方法在变化检测中达到了漏检测和误检测的平衡,实现了提高变化检测精度的同时减少人为干预的目的.

    • 杨惠珍, 王强, 王迪

      优先出版日期:2020-12-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1312

      摘要:多水下自主航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的动态任务分配问题具有高度非线性、动态不确定性以及多模态的特征,对多AUV 任务分配方法的自组织性、鲁棒性以及快速性提出了更高的要求。动态蚁群劳动分工(Dynamic Ant Colony’s Labor Division, DACLD)模型是一种采用分布式框架的群智能算法,众多行为简单的个体相互作用过程中涌现产生的整体智能行为能很好地适应复杂多变的环境,在解决任务分配问题上具有很好的柔性。本文引入动态蚁群劳动分工中的刺激—响应原理,建立了动态蚁群劳动分工与多AUV任务分配问题之间的映射关系,将任务的状态预测纳入响应阈值,研究了基于动态蚁群劳动分工模型的多AUV任务分配方法。同时针对任务分配过程中可能出现的任务冲突现象,提出了新的循环竞争方案以实现最大限度地利用AUV资源。仿真结果表明所提出的方法能高效地完成任务分配过程,具有很好的自组织性、鲁棒性及快速性。

    • 刘小峰, 冯伟, 柏林

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1028

      摘要:轴承的个体异质性及工况差异性使得其性能退化轨迹不尽相同,导致了训练轴承建立的深度学习模型与测试轴承的失配问题,对此,本文提出了基于卷积自编码器与自组织映射的轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)灰色预测方法。该方法引入了以轴承自身监测数据为驱动的批量归一化的卷积自编码器对轴承性能退化特征进行深度提取,并结合自组织映射算法进行性能退化指标(Degradation Indicator, DI)自主构建。采用动态时间规划算法对各个轴承退化轨迹进行相似匹配分析,以相匹配的全寿命轴承的DI灰色模型回归曲线在寿命终点取值作为参考,进行测试轴承的失效阈值设置。以测试轴承历史DI为驱动,采用全阶时间幂灰色预测模型对测试轴承RUL进行滚动预测。实验结果表明,本文提出方法在保留轴承退化趋势的个性差异性的同时,实现了轴承失效阈值自主合理设置,提高了轴承RUL的预测精度。

    • 阮晓钢, 郭威, 黄静, 颜文静, 郭佩远

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1007

      摘要:由于传统RRT(Rapidly-exploring Random Trees)路径规划算法固有的盲目探索的问题,在机器人到达目标点时,除起始点扩展到目标点的路径之外还会生成其他与结果无关的分支路径与节点。为使这些分支路径得到利用并且减少探索的盲目性,提出基于信息增益与RRT思想相结合的机器人环境认知策略。该方法对未知环境中的节点进行信息估计,选取具有最大信息增益的节点作为采样节点且每次都会生成最大信息增益的新节点进行扩展,该策略使机器人能完成对未知环境的探索,还可以降低传统RRT算法固有的盲目性。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效快速地帮助机器人探索未知环境,实现环境认知。

    • 董君, 叶春明

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2002.0973

      摘要:针对加工时间不确定的可重入混合流水车间调度与预维护协同优化问题,构建了以区间最大完工时间、区间总碳排放和区间总预维护费用为优化目标的集成调度模型。针对问题特性,通过设计改进的可能度计算方法,定义了区间意义下解的Pareto占优关系。提出了一种改进的离散鲸鱼群算法,设计了同步调度与维护策略,实现制造与维护的联合优化;个体间距离计算策略,寻找“最近较优个体”;个体位置移动策略以及多邻域搜索策略,有效地平衡全局搜索和局部搜索,提高收敛精度。通过大量的仿真实验和结果对比分析,表明所提出的算法对求解区间数可重入混合流水车间调度和预维护协同优化问题的有效性和可行性。

    • 张方方, 陈波, 班旋旋, 霍本岩, 彭金柱

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0959

      摘要:针对多机器人在未知区域的覆盖搜索问题,提出一种基于生物启发神经网络和分布式模型预测控制(DMPC)的多机器人协同搜索算法. 首先用栅格地图表示未知区域,然后基于栅格地图建立起生物启发神经网络来表示动态搜索环境. 在生物启发神经网络中,未搜索栅格的神经元活性值大于已搜索栅格和障碍物栅格. 在此基础上,为了平衡机器人覆盖搜索过程中的短期收益和长期收益,避免后期陷入局部最优,引入DMPC作为决策方法. 选择预测周期内机器人所覆盖栅格的神经元活性值增量作为主要激励函数,引导机器人向未覆盖区域搜索. 通过采用差分进化算法(DE)进行优化求解,得到最优解. 最后通过设计仿真实验,验证了该方法的有效性和优越性.

    • 胡金昌, 吴颖颖, 王艳艳, 吴耀华

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0938

      摘要:单人负责多台机器的单一工序作业车间场景中,工人由于重复操作机器而产生学习效应. 针对考虑依赖工件位置学习效应的单人单工序作业车间最小化最大完工时间的调度问题,建立了混合整数规划模型. 为解决该问题,设计了考虑学习效应的贪婪算子,利用该算子构造了两种贪婪算法,并提出了基于贪婪的模拟退火算法. 为衡量混合整数规划模型、贪婪算法和基于贪婪的模拟退火算法的性能,设计了大小两种规模问题的数据实验. 通过实验得出,现代混合整数规划模型求解器可以解决机器数量和工件总数量乘积小于75的小规模问题;基于贪婪的模拟退火算法求解此问题具有有效性,适用于各种规模的问题. 间隔插入贪婪算法解决此问题速度较快,效果良好,可以应用于需要快速求解的场景.

    • 莫宏伟, 田朋

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0927

      摘要:视觉场景理解包括检测和识别物体,推理被检测物体之间的视觉关系以及使用语句描述图像区域.为了实现对场景图像更全面、准确的理解,我们将物体检测、视觉关系检测和图像描述视为场景理解中三种不同语义层次的视觉任务,提出一种基于多层语义特征的图像理解模型将这三种不同语义层进行相互连接共同解决场景理解任务.该模型通过一个信息传递图将物体、关系短语和图像描述的语义特征同时进行迭代和更新.更新后的语义特征被用于分类物体和视觉关系、生成场景图和描述,并且引入融合注意力机制提升描述的准确性.在视觉基因组和COCO数据集上的实验结果表明,所提出的方法在场景图生成和图像描述任务上比现有的方法拥有更好的性能.

    • 陈子聪, 王林, 刘建圻, 王钦若

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0907

      摘要:针对一类带有输入饱和特性的不确定非线性系统, 为了在保证系统跟踪性能的同时最大限度节省系统通讯资源, 结合 Backstepping 技术, 本文提出了一种自适应模糊触发式补偿控制方法. 由于安全需求或者物理限制等因素, 输入饱和特性往往不可避免地存在于实际物理系统中, 给系统的控制性能和稳定性造成不利影响. 为有效解决该问题, 光滑的双曲正切函数被融入到自适应控制设计过程中, 以实现对系统输入饱和约束的补偿. 此外, 实际系统模型难以精确建立, 系统描述中难免会存在未知不确定部分. 本文将利用模糊逻辑系统对系统的未知不确定部分进行逼近处理. 在上述基础上, 为节省系统的通讯资源, 引入一种基于相对阈值的事件触发控制策略, 以减小系统传输压力. 通过Lyapunov 稳定性理论分析, 系统的所有信号都是半全局一致最终有界的. 仿真结果验证了所提方法的有效性.

    • 唐可心, 梁晓磊, 周文峰, 马千慧, 张煜

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0898

      摘要:为解决粒子群优化算法中种群多样性和收敛性间的矛盾,提出了一种具有重组学习和混合变异的动态多种群粒子群优化算法。该算法动态划分多种群并融入重构粒子作为引导因子,在增加种群多样性的同时保留优秀粒子的空间信息;在算法执行阶段对最优个体施加混合变异,基于时变概率实施反向学习策略或者邻域扰动操作,帮助粒子快速跳出局部困境,加强对附近区域内的精细搜索。基于14个多类型标准测试函数,并与其他的改进粒子群算法进行对比,验证了几种改进措施的有效性和叠加影响;其次,为进一步探究概率性混合变异策略的敏感性,对变异方式及参数设置进行仿真实验,结果表明所采用的极值扰动策略具有显著的优势,合理地控制学习强度可以充分发挥反向学习的作用,并给出了影响参数的建议取值范围。上述实验结果表明本文所提出的算法能够更好地平衡种群的开发与勘探的能力,提高求解精度和收敛性能。

    • 丁子豪, 宋春雷, 任旭倩, 徐建华

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0865

      摘要:目标跟踪问题中目标所在环境的变化对跟踪效果有较大影响。针对这一问题,本文提出了一种基于弹性网结构的稀疏表示模型,并在粒子滤波框架下设计了一种应用稀疏表示模型的抗干扰动态弹性网目标跟踪算法。其次,本文设计了一种根据环境变化程度动态更新稀疏表示模型参数的方法,以克服光照变化等干扰对算法跟踪质量的影响。此外,本文算法通过使用各向异性核函数计算各候选区域为跟踪目标所在位置的概率提高了跟踪算法的准确性,并改进了字典模板更新方法,确保模板更新的准确性与及时性,保证了跟踪质量。经实验验证,本文提出的动态弹性网跟踪算法与其它跟踪算法相比,在光照等扰动下有更好的跟踪效果,在遮挡及快速运动等情况下,也能有效保证跟踪精度。

    • 兰蓉, 贾亚雯

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0845

      摘要:针对经典的直方图均衡化图像增强算法可能存在的对比度过度增强、亮度分布不均匀和细节信息不突出等问题,提出了自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法. 基于直觉模糊集的“投票模型”,本文引入直觉模糊相异直方图的概念,并基于此提取图像像素的空间位置信息. 同时,利用S型隶属度函数对图像的直觉模糊相异直方图进行自适应裁剪,采用分段策略对裁剪后的直觉模糊相异直方图进行均衡化处理. 最后,利用直觉模糊集的犹豫度刻画原图像的未知信息,修正由引导滤波获得的细节图像,从而保留图像丰富的细节信息. 针对三种类型的图像,即,自然图像、MRI脑图像及近红外图像的实验结果表明,本文算法能有效提高图像的对比度,保留图像的细节信息,使图像呈现较自然的视觉效果,改善图像的质量评价指标.

    • 董潇潇, 张西, 张静

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0798

      摘要:针对切换非线性系统,提出一种基于反馈无源化的${H_\infty}$ 跟踪控制策略.首先,提出依赖状态切换的控制方法,在子系统不满足有界参考弱最小相位(BPWMP)这一标准假设时,给出了解决${H_\infty}$ 跟踪问题的充分条件.零状态可检测条件保证了切换系统的内部稳定性,无源不等式验证了切换非线性系统满足${H_\infty}$ 跟踪性能.其次,提出依赖时间切换的跟踪策略,得到${H_\infty}$ 跟踪问题的可解性条件.该方法不依赖系统内部状态进行切换,将系统输出和参考信号之间的误差作为控制输入,并计算出切换系统所要满足的平均驻留时间.最后给出仿真算例,以验证结果的有效性.

    • 王蕊, 顾清华

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0791

      摘要:针对约束多目标进化算法求解约束多目标问题时难以平衡收敛性、多样性和可行性的问题,提出了一种协作进化算法(ConMOEA).将自适应形状估计进化算法(AGE-MOEA)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)优势融合,采用Deb约束支配原则非支配排序组合种群实现个体优选,在临界层中根据最大拥挤距离或生存值选择所需个体,最终形成新种群,实现种群快速接近Pareto前沿并具有良好分布性.为验证所提算法的性能,对近期提出的一 组DOC基准函数进行仿真计算,采用反世代距离(IGD)和超体积(HV)两个通用评价指标,与NSGA-II-CDP、 C-MOEA/D、 C-TAEA、 PPS、 ToP、 A-NSGA-III、 AGE-MOEA约束多目标算法进行比较分析.实验结果证明,ConMOEA具有更优的收敛性和多样性.

    • 陈寿宏, 易木兰, 张雨璇, 尚玉玲, 杨平

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0738

      摘要:晶圆图是由半导体生产过程中的对晶圆进行可测试性检测而得到的,通过对晶圆图进行分类可以为生产过程中出现的问题提供依据,从而解决问题,降低生产成本。对晶圆图进行分类之前,最重要的就是特征提取,晶圆图除了本身有一定的空间图案以外,还存在着很多的噪声,影响着特征提取的过程。传统的DBSCAN算法用于滤波,需要人为确定两个参数,最小邻域Eps和最小点数MinPts,参数的选择直接影响了聚类的准确性。因此,本文提出了一种基于优化DBSCAN聚类算法的滤波方式,自动确定DBSCAN的参数,可以解决传统的手动设定参数的弊端。该算法基于参数自动寻优策略,选取DBSCAN聚类后的簇内密度参数、簇间密度参数的综合指标来评定最优参数。实验结果表明,该算法能自动并合理的选择较好的参数,具有很好的聚类效果,对后续的特征提取及分类也有很大的帮助。

    • 代立杨, 刘刚, 肖刚, 阮俊瑾, 朱静莲

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0669

      摘要:摘 要:像素级图像融合方案多采用全局统一的融合规则,融合过程易导致区域层级信息丢失。对此,文中提出一种基于模糊区域特征(Fuzzy Regional Characteristics,FRC)框架的红外与可见光图像融合方法。首先,文中制定了一种模糊区域规则,该规则依据区域特征的模糊特性,对源图像依次施行区域分割、模糊判定和解模糊,全局图像的融合转化为三种不同属性区域的融合。然后,分别对目标区域、过渡区域和背景区域采用期望值最大(Expectation Maximization,EM)、加权平均融合、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的融合策略进行融合。最后,融合后的区域图重构得到最终的融合图像。为验证FRC框架保护区域特征的有效性,文中还提出了一种区域特征一致性的度量指标(Regional Coherence,RCABF),经主观视觉与客观指标检验,融合图像在保持红外目标显著性的同时,具有清晰的背景细节,优于现有的红外与可见光图像融合方法,宜应用于红外目标的监控与分析。

    • 蒋鹏, 卢绍文, 李明杰, 赵楷文

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0570

      摘要:电熔镁炉制备电熔镁砂的工艺过程中,会交替出现正常熔炼、加料和欠烧等多种不同工况,其中,欠烧工况分辨难度最大且最关键,及时针对欠烧采取相应的处理以保证生产过程的正常进行.目前,欠烧工况的识别主要依靠人工经验完成,这种方式的准确性取决于人的经验水平和生理状态,且工人劳动强度大、存在容易漏检误检的问题.本文依据不同工况下炉口火焰图像中具有的动态特征,提出一种基于B样条(B-Spline)动态网络动态特性的工况识别技术.首先,建立炉口火焰的线性动态系统模型来刻画系统的动态特性,然后,设计基于子空间主要角度的核函数来度量火焰动态模型相似度.对比实验表明本文设计的基于B-Spline动态网络动态特性的工况识别技术具有更好的分类精度和更高的效率.

    • 蔡雨岑, 杜鹏桢

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0416

      摘要:针对地面无人车辆路径规划问题的特点,提出基于和声二次优化的平衡鲸鱼算法求解最优路径.首先,利用和声搜索算法二次优化改善种群质量和全局探索能力,依据解的适应性进行微调,提高求解精度;然后,引入动态平衡策略和种群重构机制,跟踪种群最优解状态以协调全局探索与局部开发能力,出现优化停滞时重构种群增加多样性,避免陷入局部最优;最后,基于不同环境进行仿真实验,与多种算法进行了对比分析,证明了所提算法的可行性和有效性,为鲸鱼优化算法在路径规划问题中的应用提供一种新思路.

    • 潘兴广, 王士同

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0220

      摘要:对于含有不重要特征、冗余特征的数据进行聚类,Yang等人[7]提出的特征缩减模糊聚类(feature reduction fuzzy c means,FRFCM)算法是有效的.该算法使用特征的均值方差比(mean-to-variance ratio,MVR)度量特征的重要性,删除权重小于阈值的不重要特征,仅保留重要特征进行聚类,以提升算法的性能和速度.但该算法存在如下不足:1)数据归一化后,特征的MVR值会发生改变,重要特征的MVR值可能会变小,不重要特征的MVR值可能会变大.2)一些数据的重要特征,其MVR指标未必大.3)FRFCM算法特征权重分配依赖于初始化,不合适的初始化会使算法为重要特征分配较小的权重,为不重要特征分配较大的权重,于是聚类过程中算法会删除重要特征,保留不重要特征,造成FRFCM算法的聚类结果不正确.针对FRFCM算法的不足,本文首先构造边缘峰度度量(marginal kurtosis measure,MKM)指标来度量特征的重要性,并基于该指标提出了一种新的、具有鲁棒的特征缩减模糊聚类算法.经过在人工数据集和真实数据集上验证本文提出的新算法是有效的.

    • 张明, 朱建军, 王翯华

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1678

      摘要:研究主制造商-供应商模式(简称“主-供”模式)下复杂产品协同研制中的合作机制问题。根据主制造商的协同研制态度和供应商对技术的截断程度,基于前景理论刻画了不同策略选择条件下供应商和主制造商的感知支付矩阵,探究了双方的行为决策演化过程。结果分析表明,由于对复杂产品研制认知的复杂性和不确定性,这使得主制造商和供应商往往低估复杂产品的最终产品收益和高估经济风险,致使供应商在与主制造商协同合作中很难实现完全技术截断。通过演化影响因素仿真分析可知,主制造商的协同合作的态度受最终产品的感知利益、感知经济风险以及利益分配系数影响,受供应商的技术截断程度影响较小;供应商的技术截断程度受风险分配系数影响。这些结果对促进“主-供”协同合作机制的顺利推进提供了合理有价值的管理启示。

    • 刘辉, 代学武, 崔东亮, 俞胜平, 李宝旭, 李建明

      优先出版日期:2020-11-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0992

      摘要:随着我国高铁建设成网, 列车运行环境更加复杂多变, 对日常行车调度的精细化提出了更高要求. 本文重点研究在大风、雨、雪恶劣天气及设备设施故障等突发事件下造成列车运行晚点时, 在不改变列车运行路径的前提下, 如何通过调整高速列车行车顺序和到发时间, 智能高效地恢复列车按图运行. 本文创新性的将含有到发间隔、越行等多约束的列车运行时间调整问题建模成为三维空间上的最佳路径搜索问题, 提出了一种改进蚁群算法来实现高速列车行车调度优化, 并提出了一个面向高铁调度的信息启发式因子和期望启发式因子的权重组合以及挥发因子的动态调整方法, 用以提高收敛速度和维持解质量. 仿真结果表明, 本文提出的“时间 = 空间”转换模型和权重自适应调整方法能有效提高蚁群搜索求解高铁调度问题的性能, 能实现高速列车行车调度优化.

    • 司方远, 韩英华, 袁怀通, 汪晋宽, 赵强

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0913

      摘要:为满足多样化能源需求并提高能源网络的可靠性,研究多能源系统优化管理和混合潮流问题.针对多能源的网络约束及其耦合特性,构建了整合分布式发电、热电联产、电力网络和区域供热网络的热-电互联综合能源系统模型.基于梯形模糊隶属函数构建模糊化软约束,量化了电力网络节点电压和区域供热网络节点供给温度的技术不满意度.考虑系统的经济运行和网络节点的能源供给质量,提出了一种计及混合潮流约束的热-电互联综合能源系统多目标优化调度策略以最小化运行成本和网络节点状态变量的技术不满意度.采用epsilon约束算法精确求解该多目标优化问题的Pareto前沿.算例分析结果表明,构建的模型和提出的算法可以有效提高系统能源供给质量和优化决策的准确性.研究成果进一步体现了提出的多目标优化方案在兼顾经济性,能源供给质量以及复杂的运行约束,保证系统经济稳定运行等方面的效益.

    • 于军琪, 王福, 赵安军, 刘奇特

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0823

      摘要:本文针对并联冷机负荷分配优化问题提出了一种改进烟花算法,以并联冷机系统功耗最小为优化目标,以每台冷机的部分负荷率作为优化变量进行求解。在改进烟花算法中,首先针对基本烟花算法搜索初始解不均匀问题,提出了基于混沌初始化的变量定义方法;然后针对高斯突变不利于跳出局部最优问题,采用变异范围更大的莱维飞行变异方法,提高了基本烟花算法的搜索能力;最后针对改进的烟花算法,以两个并联冷机系统测试案例对提出的改进烟花算法性能进行测试,并与其他的优化算法的结果进行对比。实验表明,相比于其他算法,改进烟花算法可以得到较优的运行策略,具有较好的节能效果。

    • 刘晓亮, 蒋伟进

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0744

      摘要:随着群智感知的普及,以合理的成本招募最佳感知信息提供者的问题也变得更加重要,但移动用户追求高回报的贪婪特性会使得招募成本偏高.为此,提出了一种针对团体的群智感知招募的激励机制, 首先通过移动用户的属性和任务详细信息,来迭代所有可能团体;然后,评估生成的随机初始团体,在其中删除违反任务约束的团体,并计算其余团体的QoI(the Quality of Information,QoI)比率,团体将经过轮盘赌程序从当前团体中选择候选人进行进化程序,选定的团体经过交叉,在团体之间随机交换成员;最后进行突变,该过程随机替换团体的成员,从解决方案集中选择具有最佳QoI比率的团体.解决了移动用户对数据进行过高定价以提高利润的倾向.提出的激励机制包括选择和支付机制,避免了移动用户选择过程中的贪婪特性.通过使其与现有的团队招募框架方法的对比,以及实验数据集与原始模型进行的比较,证明了该激励机制的有效性.

    • 梁振英, 王稀, 金增珂

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0730

      摘要:研究基于视觉伺服的不确定非完整移动机器人的跟踪控制问题.基于视觉反馈和状态输入变换,提出了一类非完整运动学系统的不确定模型,并运用两个新的变换,对三种不同情况分别设计了自适应动态反馈控制器来跟踪不确定系统的期望轨迹.利用李雅普诺夫方法和推广的Barbalat引理,严格证明了误差系统的收敛性.最后仿真结果验证了该方法的有效性.

    • 石怀涛, 姚福星, 白晓天, 李刚, 佟圣皓

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0694

      摘要:针对欠驱动桥式起重机在自动化驾驶研究中负载升/落吊运动与台车水平位移联动时,负载摆动抑制效果和控制性能不能满足实际工程需要,易造成安全事故的问题,提出了一种基于能量分析的桥式起重机联动系统非线性耦合防摆控制器.采用非线性耦合控制方法,构造新型储能函数,设计出非线性耦合防摆控制器.利用LaSalle不变性原理和Lyapunov 方法对该闭环反馈系统稳定性进行严格的数学分析.理论推导、仿真与实验结果表明,相比于非线性跟踪控制器和局部反馈线性化控制器,所提非线性耦合防摆控制器具有更佳的控制性能,不仅提高了负载的吊运效率,而且有效抑制和快速消除负载摆角;在添加外部扰动的情况下,仍能取得良好的控制效果,具有较强的鲁棒性.为桥式起重机联动系统提供了一种新的防摆控制方法.

    • 姚红娟, 赵小强, 李炜, 惠永永

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0659

      摘要:针对间歇过程数据的动态特性带来的故障检测问题,提出了一种双权重多邻域保持嵌入(Double Weight Multiple Neighborhood Preserving Embedding, DWMNPE)算法。首先,为每个样本点寻找时间近邻来描述样本点之间的时序相关关系;接着定义角度近邻,并为样本点寻找角度近邻和距离近邻,来表征样本点在空间上的相似性,通过提取这三种不同的流形特征,充分表征数据的局部结构特征;进一步构造一种新的目标函数,在考虑误差最小的同时兼顾三种近邻的顺序信息,可防止NPE算法在计算重构权值时丢失近邻顺序信息,在解决数据动态性的同时充分提取了原始数据的本质局部结构;最后对降维数据构造局部离群因子(Local Outlier Factor,LOF)统计量进行监控,消除数据非高斯特性对监控效果的不利影响。数值例子和青霉素发酵过程仿真结果验证了DWMNPE方法对动态性间歇过程故障检测的有效性。

    • 熊智, 赵悦源, 许建龙, 蔡玲如, 蔡伟鸿

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0559

      摘要:如何根据负载状况实时优化应用服务器集群的部署, 以在能耗与性能之间取得平衡是急需解决的重要问题. 鉴于此, 提出一种应用服务器集群能耗与性能平衡的在线实时优化策略, 优化目标是最小化能耗与请求丢弃速率的加权值, 优化内容包括各服务器的开关和 CPU 频率. 该策略包括 SSCOpt 和 LSCOpt 两种方案. 前者定义大量的变量将集群优化描述成线性混合整数规划问题, 然后采用软件包求解; 后者通过分析能耗和负载模型的特性, 定义很少的变量将集群优化描述成非线性混合整数规划问题, 然后提出一种基于花朵授粉算法和变量融合的求解算法. 测试表明, 当集群规模较小时, SSCOpt 方案能快速求得全局最优部署; 即使应用于大规模集群, LSCOpt方案也能快速求得很好的次优部署.

    • 廖纪勇, 吴晟, 刘爱莲

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0554

      摘要:选取合理的初始聚类中心是正确聚类的前提, 针对现有的K-means 算法随机选取聚类中心和无法处理离群点等问题, 提出一种基于相异性度量选取初始聚类中心改进的K-means 聚类算法. 算法根据各数据对象之间的相异性构造相异性矩阵, 定义了均值相异性和总体相异性两种度量准则; 然后据此准则来确定初始聚类中心, 并利用各簇中数据点的中位数代替均值进行后续聚类中心的迭代, 消除离群点对聚类准确率的影响. 此外, 所提出的算法每次运行结果保持一致, 在初始化和处理离群点方面具有较好的鲁棒性; 最后, 在人工合成数据集和UCI数据集上进行实验, 与3 种经典聚类算法和两种优化初始聚类中心改进的K-means 算法相比, 所提出的算法具有较好的聚类性能.

    • 李洪泽, 凌卫青, 刘飞翔

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0551

      摘要:随着钢铁行业的数字化发展其订单逐渐趋于多样化和随机化,这对热轧调度模型的适应性和灵活性等提出了新的要求。针对热轧调度问题,当前主流的方法是启发式算法,其存在两个问题,一是没有考虑数据的组织表示,二是此类算法具有很强的针对性,当问题发生很小的改变就需要进行复杂的参数调整,相比之下机器学习具有更好的适应性和灵活性,故本文采用本体进行人机物三元数据的组织表示,首次提出了指针网络+强化学习的热轧调度求解方法。采用指针网络来学习序列到序列的映射,同时为解决指针网络训练困难和性能不高等问题,通过Actor-Critic网络进行训练,提高模型的准确性和收敛速度。最后,通过设计相应的实验方案对算法的有效性和性能进行了仿真并和LK-H的局部搜索算法进行了对比,进一步验证了该方法的有效性。

    • 田恒, 张文虎, 邓四二, 段富海

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0529

      摘要:针对传统蚁群算法难以精准解决多值属性系统(Multi-valued attribute system, MVAS)诊断策略的问题,在改进蚁群算法的基础上,提出了ANT-TS算法搜索MVAS的故障测试序列。首先,引入多值D矩阵和五元组完成诊断策略的公式化处理。其次,为实现ANT-TS算法与MVAS诊断策略的融合,重新表述蚁群算法、设置状态转移规则、设定信息素初始化及更新的方式。最后,采用实例说明算法的实现过程,运用随机仿真实验验证其正确性和稳定性。结果表明:与传统蚁群算法相比,ANT-TS算法的运行过程与诊断策略的一致,且其参数和循环次数少、期望测试费用低、运行速度快;与传统的MV-IG算法和多值Rollout算法相比,ANT-TS算法能获得费用较少的测试序列。

    • 李丽, 任祯琴

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0373

      摘要:基于具有参数依赖的Lyapunov函数方法及LMI技巧, 本文研究一类时变参数不确定离散时间系统的预见跟踪控制问题. 首先, 采用预见控制理论中误差系统的方法, 引入两个与状态变量和输入变量有关的辅助信号, 构造出包含未来目标值信号和干扰信号的信息的扩大误差系统, 将原系统的预见跟踪问题转化为扩大误差系统的镇定问题; 然后, 针对所推导的扩大误差系统, 考虑输出反馈时, 通过改造输出方程融合可预见信号的未来信息. 研究表明, 通过求解LMI, 即可确定静态输出反馈预见控制器增益矩阵的参数矩阵. 数值仿真表明本文结果的有效性.

    • 周雄伟, 冉冈

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0356

      摘要:基于政府补贴和增值税退税政策,通过Stackelberg博弈方法,建立了制造商、回收商和消费者组成的四种闭环供应链决策模型,得出相应的最优价格、补贴和退税政策。进一步比较并分析了四种不同模型下的回收价格、回收量、企业利润以及社会福利,得出政府和企业的最优决策选择。研究发现:(1)四种情形下的社会福利均随着消费者环保意识的增加而递增;对政策制定者而言,若消费者环保意识较低,则政府补贴政策最优;若消费者环保意识较高,政府补贴和增值税退税并存政策最优;(2)在绿色消费者市场上,制造商选择高低两种不同定价策略受绿色细分市场规模和政府政策力度的大小两方面因素的影响;无论制造商采用低价策略还是制定高价方针,对政府来说,若绿色消费者群体较小,政府补贴和增值税退税并存政策最优;若绿色消费者规模较大,则政府补贴政策最优。

    • 田金鹏, 杨洁, 刘通, 闵天

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0310

      摘要:视频压缩感知在采样资源受限的视频采集领域具有重要研究意义,重构算法是视频压缩感知系统的关键技术.为了更好地从压缩采样数据中重构视频信号,本文提出一种基于全变分与非局部低秩正则化的视频重构算法,为视频重构提供一种新的思路.该算法包括两个步骤:第一步考虑视频帧内局部光滑特性和帧间相关性,应用全变分模型作为先验约束得到初步恢复的视频帧.第二步考虑视频帧内和帧间的非局部自相似性,应用改进的非局部低秩正则化算法对其进一步重构,该步骤对初步恢复的图像帧分块,在本帧和关键帧中寻找相似块,构建低秩矩阵进行低秩正则化重构.仿真结果表明,提出的算法能够精确重构视频信号,相比主流的视频压缩感知重构算法具有更高的重构质量.

    • 许宇翔, 葛红娟

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0234

      摘要:含补偿单元的四端输出三相-两相矩阵变换器(3-2MC)能有效提升带两相独立负载的矩阵变换器输入性能.在现有的调制方法下,四端输出3-2MC的电压增益较三端拓扑低,且该电压增益是与多个变量有关的表达式.针对上述缺陷,文章提出了一种输出侧协同调制的开关组合优化方法,该方法在单位调制周期时间内,对同极性输出侧和补偿侧进行协同调制,以提高有效矢量利用率.通过理论推导和分析可得,与现有调制方法相比,采用本文所提方法能将四端输出3-2MC电压增益提高到常规三端输出3-2MC的水平,同时使得四端输出3-2MC的电压增益是一个只与输出不对称度有关的函数表达式,且单位开关周期内的开关管切换次数较现有的调制方法少.仿真结果表明,基于输出侧协同调制的开关组合优化方法不仅仍然能实现输入与输出功率的解耦,与现有的调制方法相比,该方法能有效拓宽四端输出3-2MC的线性调节区间,同时使系统仍然具有良好的输入与输出性能.

    • 苏江军, 董一鸿, 颜铭江, 钱江波, 辛宇

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0055

      摘要:异常检测是指识别数据集中显著区别于其它正常模式的数据,广泛应用于欺诈检测、入侵检测、数据分析等领域.现有的异常检测研究多是基于非结构化数据点集,而现实世界中数据间复杂的结构关系构成了复杂网络,在数学形式上表示为图,所以面向复杂网络的异常检测的需求日益增加.本文总结了当前复杂网络异常检测的方法与研究进展,首先提出复杂网络异常检测的必要性与发展历史;接着分别从静态图和动态图的视角将复杂网络异常检测分为基于结构、社区、关系学习的静态图异常检测和基于节点、边、子图、全图的动态图异常检测,然后分类别地进行概述、分析与比较,给出了复杂网络异常检测的应用场景;最后总结未来面向复杂网络异常检测的研究方向.

    • 许前, 吕一帆, 黄甫, 吴佳伟

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1819

      摘要:针对由风险中性的在位制造商、风险规避的外来制造商和风险中性零售商组成的二级供应链系统,基于Stackelberg博弈理论建立不同市场入侵策略下的决策模型,研究了风险规避的外来制造商市场入侵策略选择问题,分析市场入侵和风险规避行为对供应链成员均衡决策的影响。研究发现:当外来制造商通过零售商销售产品时,损害在位制造商的利润,但对零售商有利;当外来制造商通过网络渠道直接向消费者销售产品时,不一定损害在位制造商的利润,存在帕累托改进区域;当外来制造商的风险规避程度较大时,价格战愈发激烈,对自身、在位制造商和零售商都是不利的;外来制造商的市场入侵策略受质量差异程度、风险规避程度、生产成本和直销成本的综合影响;外来制造商选择最优的市场入侵策略时,损害在位制造商的利润。

    • 宋元明, 刘亚杰, 王锐, 张涛

      优先出版日期:2020-10-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.1187

      摘要:本文针对利用无线传能技术对移动无人单元进行动态传能的需求,选取微波无线传能作为传能方式,考虑在无线传能发射端和接收端之间设置中继传能节点的必要性,以及因无人单元连续移动所导致的无线传能链路的动态性,针对这类动态链路上采用不同中继传能节点部署方案所带来的在传能效率、系统成本等指标上的变化,构建了一个包含发射端、接收端和可移动能量中继平台的动态无线传能链路多目标规划模型,在此基础上根据决策变量的特点采用两种不同的进化算法对动态无线传能链路多目标规划模型进行双层迭代求解; 求解结果验证了模型的有效性和微波能量中继传输对提高动态无线传能链路平均传能效率的作用.

    • 王道平, 周玉, 葛根哈斯

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0351

      摘要:生产商通过预售可以提前获取市场需求信息,但由于消费者产品估值的不确定性,生产商可能面临现货期大量退货的风险,制定合理的预售与退货策略成为生产商必须解决的核心问题.本文运用报童模型和消费者期望效用理论,考虑参照价格效应对消费者购买行为以及生产商预售期定价策略的影响,构建单一预售、预售退货不再出售、预售退货再出售三种策略下的期望利润模型,求解得到相应的最优生产量以及不同退货策略下的退货补偿价格取值范围,并对模型进行对比分析;研究表明:预售退货不再售与退货再售情形下,高价预售与低价预售策略中均存在一个退货补偿价格临界阈值;知情消费者中具有参照价格效应的消费者的比率决定了生产商在预售期的定价策略;且低价预售策略下,预售价格随退货补偿价格与参照价格系数的提高而降低.

    • 郭广颂

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0420

      摘要:机器感知评价和种群进化策略是交互式进化计算的2个核心问题。针对这2个问题, 提出基于迁移学习灰支持向量回归机的个体适应值预测方法和聚类进化策略。迁移学习灰支持向量回归机对根据个体相似性估计的适应值预测,提高评价精度。提出基于个体平均距离的聚类选择算子,克服NSGA-II只选择拥挤度大的个体带来的局部最优收敛问题。提出基于个体平均距离的交叉算子,扩大子代搜索区域,增强种群多样性。基于上述策略,采用NSGA-II范式实现交互式进化计算。将该算法应用于室内灯光调色问题,验证所提方法的有效性。

    • 钱晨, 陈庆伟

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0441

      摘要:牛鞭效应是指供应链管理订单制定环节中因信息扭曲造成的需求逐级放大的一种现象。本文针对供应链中的节点企业,在订货点法的基础上加以改进构建新的订单制定规则,然后构建H_∞控制器来达到抑制牛鞭效应的目的,从而降低供应链整体成本。订单制定环节由企业订单规则和需求预测两个部分组成。为应对需求持续上升时安全库存会发散的情况,在订货点法的基础上设计出PI 补充策略下的新订单规则。此外,以系统的H_∞范数与供应链牛鞭效应的指标定义相同为基础,引入H_∞ 控制器来代替预测函数。仿真结果表明,本文设计的PI 补充策略下的H_∞ 控制器法与传统的订单制定算法相比,可以有效削减牛鞭效应,并且使企业库存始终维持在一个安全稳定的状态。

    • 刘星, 赵建印, 张伟, 朱敏

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0443

      摘要:针对列装时间短的现役装备故障样本匮乏、现有算法故障检测准确率较低的问题,将多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)与一类超限学习机(OC-ELM)相结合,提出了lp-范数约束下多核学习一类超限学习机(lp-MKOCELM)的检测模型。在lp-范数约束下,定义了将MKL与OC-ELM相结合的数学优化形式,推导了基核组合权重与Lagrange乘子的更新方式;为方便故障检测的实施,基于lp-MKOCELM定义了统计检验量与检测阈值;通过实验证实了不同范数的约束形式的近似等价性。将所提方法应用于常用的UCI数据集和某型装备的测试数据,实验结果表明:相比于传统的SVDD、PCA、OC-SVM、OC-KELM等方法,所提方法在平衡漏警、虚警的同时,能够显著提升检测精度。

    • 胡开宇, 陈复扬, 程子安

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0483

      摘要:本文提出了一种外部扰动/内部白噪声复合干扰和间歇性故障下的再入段高超声速飞行器故障诊断和容错控制方法。首先给出了再入姿态系统模型以及间歇故障模型。然后基于所研究的随机固定幅值故障模式对角速率系统中的周期性外部扰动进行预处理,根据处理结果,引入滑动时间窗设计了一种残差信号。由于系统中存在白噪声,则根据噪声分布特性并基于改进的残差信号提出了两个假设检验,进而设计检测故障的两个阈值区间来检测间歇故障的发生和消失时间。与传统残差设计方法相比,改进的残差信号对于故障发生和消失时间的检测更准确。基于扩张系统设计了一个自适应估计律用于估计故障并使得估计误差满足L2-增益干扰抑制。最后提出了一个自适应容错控制算法使得系统的姿态角输出跟踪给定的参考信号。Lyapunov函数证明了系统的稳定性,MATLAB仿真验证了方法的有效性。

    • 王秋雯, 陈彦如, 刘媛春

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0501

      摘要:我国城市轨道交通正处在快速发展阶段,城轨交通短时客流预测对保障运营安全、优化线网结构,进而构建智慧城市具有重要意义。城轨短时客流除了具有周期性、随机性等时间特征之外,跨时段的断面客流具有相似性,并且相邻站点客流之间存在空间联系。因此本文充分考虑以上城轨短时客流的时空特征,基于卷积长短时记忆神经网络(ConvLSTM)与自适应k-means聚类算法,提出城轨短时客流预测的深度学习模型k-ConvLSTM,并设计实验对模型关键参数进行寻优。同时基于深圳市地铁IC卡的真实客流数据对模型有效性进行检验。结果表明,k-ConvLSTM在均方根误差、绝对误差均值、绝对误差百分比方面,均优于仅考虑时空特征的深度学习模型——卷积网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的并行混合模型、ConvLSTM内嵌式网络模型,以及仅考虑时间特征的深度学习模型——LSTM网络、双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和浅层机器学习模型——BP神经网络及支持向量回归模型(SVR)。

    • 韩维, 崔荣伟, 苏析超, 张勇

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0523

      摘要:舰载机甲板作业调度问题是一类具有NP-hard特性的资源受限多项目调度问题.首先,分析了舰载机甲板作业调度问题的工序流程约束和各类资源约束,构建了舰载机甲板作业调度混合整数规划模型.然后,基于基本引力搜索算法,提出了双种群模糊引力搜索算法用于模型求解.算法采用基于作业时序修正的优先数编码,采用双种群交替迭代结构,将基于个体的双向对齐技术扩展到种群层面,基于串行调度生成机制产生调度方案.为了提高算法性能,采用边界修正策略修正越界粒子编码,在引力计算阶段,采用模糊逻辑控制策略进行参数自适应控制.最后,通过案例仿真和算法对比,验证了双种群模糊引力搜索算法的有效性,所提出的算法适合求解大规模的舰载机甲板作业调度问题.

    • 程建华, 董铭涛, 赵琳

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0592

      摘要:为了准确地求解组合权重的组合系数,将基于分解的多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition, MOEA/D)思想引入评估领域,提出一种基于MOEA/D的组合权重方法.通常,利用加权和法将组合权重模型转化为单目标模型,模型系数难以准确确定.针对此问题,引入MOEA/D算法的分解思想将组合权重模型转化为多个单目标子模型. MOEA/D算法仅适用于无约束优化问题,然而,较为常用的惩罚函数法难以表达进化初期无可行解的情况,提出改进自适应惩罚函数(improved adaptive penalty function, IAPF),将组合权重模型转化为无约束优化模型.应用所提出方法与其它文献方法,开展仿真试验.试验结果表明,所提出算法具有有效性.

    • 柳长源, 王琪, 毕晓君

      优先出版日期:2020-09-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0635

      摘要:车辆目标检测是智能交通系统中的重要环节,针对传统车辆目标检测方法效率低,小目标检测效果不好,漏检率高等问题,提出了一种基于改进的YOLOv3网络车辆目标检测算法。为了提高了车辆检测的效率,利用轻量化模型MobileNet v2代替原YOLOv3中的特征提取网络,使得网络计算量相比原算法有所降低。为了有效提高网络对小尺度车辆目标的检测能力,网络将由高到低不同尺度的特征层融合之后进行目标检测。为了得到更丰富的语义特征信息,提高网络的预测能力,增加了特征增强模块。同时针对车辆目标检测的特定应用,利用K-means方法对锚框重新聚类以满足车辆目标检测的特定需求。结合以上的改进获得了车辆目标检测网络YOLOv3-M2,实验结果表明,与YOLOv3相比,改进的方法平均检测准确率增加了约9%,时间减少约一半,不仅提高了检测效率,同时提高了小目标检测能力。

    • 李丽, 卢延荣, 于晓

      优先出版日期:2020-08-31  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1584

      摘要:基于具有参数依赖的Lyapunov函数方法及LMI技巧, 本文研究一类具有参数不确定离散时间系统的有限时间输出反馈预见控制问题. 首先, 采用预见控制理论中误差系统的方法, 引入差分算子和离散提升技术, 构造出包含未来目标值信号和干扰信号的信息的扩大误差系统, 将有限时间预见问题转化为扩大误差系统的有限时间稳定性问题; 然后, 针对所推导的扩大误差系统, 在设计输出反馈时, 改造输出方程充分利用了可预见信号的信息, 并通过LMI技巧给出闭环系统有限时间稳定的条件及预见控制器的设计方法. 研究表明, 通过求解LMI, 即可确定静态输出反馈预见控制器增益矩阵的参数矩阵. 数值仿真表明本文结果的有效性.

    • 王凌, 潘子肖

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0608

      摘要:流水车间调度是应用背景最为广泛的调度问题, 其智能算法研究具有重要的学术意义和应用价值. 以最小化最大完工时间为目标, 提出求解流水车间调度的一种基于深度强化学习与迭代贪婪算法的框架. 首先, 设计一种新的编码网络对问题进行建模, 解决了传统模型受问题规模影响而难以扩展的缺陷, 并利用强化学习训练模型以获取优良输出结果; 其次, 提出一种带反馈机制的迭代贪婪算法, 以网络的输出结果为初始解, 协同利用多种局部操作提高搜索能力, 并根据性能反馈来调节各操作的使用, 进而获得最终的调度解. 仿真结果和统计对比表明所提出的深度强化学习与迭代贪婪融合的算法能够取得更好的性能.

    • 吴立尧, 韩维, 张勇, 苏析超, 朴海音

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0453

      摘要:针对有人/无人机编队飞行过程中队形保持问题, 本文采用领航-跟随策略设计了一种有人/无人机编队队形保持控制器. 首先从编队作战体系和控制原理角度设计了有人/无人机编队控制系统结构, 然后基于领航有人机与跟随无人机平面位姿的几何关系, 建立了编队内相对距离-角度运动学模型. 最后在考虑僚机控制系统时变扰动情况下, 针对编队运动学模型特点设计了动态反馈自适应编队队形保持控制器, 并利用李雅普诺夫理论证明了编队控制器的稳定性. 仿真结果表明本文设计的控制器能够克服僚机控制模型不确定性带来的扰动影响, 可以实现编队由初始误差到期望队形的快速调整以及稳定队形保持.

    • 路薇, 赵杰, 翟运开

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0447

      摘要:为优化远程医疗的服务匹配、合理配置医疗资源以及满足不同主体的个性化需求,本文针对基层医生干预下的远程医疗服务匹配问题提出了一种在混合决策背景下考虑第三方偏好的远程医疗服务匹配方法。首先,对研究问题进行了描述,定义了匹配方案;其次,考虑到决策者偏好信息的不确定性和模糊性,根据不同形式的评价信息计算评价信息与期望信息之间的差异度;然后,在基层医生偏好的基础上得到供、需方满意度矩阵;之后,考虑匹配方案的理性、稳定和满意匹配约束,建立了一个多目标优化模型,以供、需双方满意度最大化以及专家、患者差异度最小化为目标得到最优匹配对;最后,通过算例分析证实所提方法的可行性,为远程医疗的多主体有效合作提供一个新的优化方向。

    • 王凌, 王晶晶

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0429

      摘要:当今社会环境问题日益严重, 能源成本日益提高, 峰值能耗在生产制造中备受关注. 针对带峰值能耗约束的流水线调度问题, 即生产过程中各时间节点机器总功耗不得超过给定阈值, 以最小化最大完工时间为目标, 提出一种协同群智能算法. 首先, 协同多种解码方法产生多样化的可行调度, 融合启发式方法与随机方法初始化种群. 其次, 设计两类基于问题特性的搜索操作, 分别调整工件序列和加工速度. 进而, 根据目标空间中个体的分布, 设计多种搜索操作的协同机制, 对不同区域的个体执行不同的搜索操作. 另外, 对精英个体进行局部增强搜索以进一步改善性能. 采用大量算例开展了数值实验, 验证了所设计协同机制的有效性, 并通过与数学求解器和现有算法的对比结果表明所提算法能够更有效求解带峰值能耗约束的流水线调度问题.

    • 陈子印, 张利军, 林喆, 梁晓玲

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0411

      摘要:本文针对自主水下航行器的路径跟踪控制问题, 首先, 将基于路径坐标系和虚拟向导的概念建立的跟踪误差方程转换成一种新的级联系统的表示形式, 由一个位置误差名义系统和与之级联的速度和航向误差子系统组成, 与常规控制器求解相比解耦了位置误差与速度和航向误差子系统. 其次, 利用滤波反步法对速度和航向子系统进行求解, 避免了反步法对虚拟控制量解析求导引起的“计算膨胀”的不足, 并通过构造辅助系统对滤波误差和输入受限下的控制量残差进行补偿, 基于李雅普诺夫稳定性理论保证了速度和航向子系统的有界收敛. 然后, 通过级联系统理论证明了闭环跟踪误差系统所有信号的一致最终有界. 最后, 通过仿真实验验证了级联控制的有效性.

    • 代亮, 梅洋, 钱超, 孟芸, 汪贵平

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0333

      摘要:对大规模路网交通流进行准确预测,能够应用于区域交通协同控制与管理,提高路网运行效率。针对如何高精度地拟合大规模路网交通流时空分布并对其进行准确预测,提出基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial network with Gradient Penalty, WGAN-GP)的大规模路网交通流预测算法。根据大规模路网交通流数据特点,为了增加模型对时间相关性和远距离空间相关性特征的抽象能力,算法采用残差U型网络作为生成器来增加网络深度;采用多重判别器,分别从时间和空间特征来对生成数据进行判别,从而提高判别器的判别能力。该算法能够解决判别型深度学习模型仅能针对路网整体误差最小化,而忽略各交通流观测点预测误差最小化原则的问题,能够更好地满足现实交通场景需求。实验结果表明,该算法能够有效地学习路网交通流数据内部多因素耦合特性,具有更高的预测精度。

    • 代劲, 张磊, 王国胤

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0325

      摘要:以大规模物联网为支撑的新一代信息技术的深入应用,为基于海量大数据挖掘的煤矿安全知识发现提供了实现可能。现有的针对煤矿安全大数据的研究大多基于定量模型,其解决问题的角度单一且一定程度上忽略了煤矿监管中多时空、多粒度的管控需求,使得数据中蕴含的煤矿风险知识未得到客观、全面的发现。 本文从煤矿监管中的多粒度需求出发,借助云模型定量数据与定性概念间良好的转换能力,从煤矿监管中的时间、空间监管架构角度,提出了基于自适应混合云变换的面向煤矿安全大数据的多粒度表示方法,该方法能够有效满足煤矿监管中其基于宏观、微观,不同时间、空间维度的变粒度需求,实现煤矿安全大数据在不同粒度认知结构中的特性的深入挖掘。通过在煤矿数据概念提取中的应用并与高斯云变换算法对比,其提取的概念覆盖度更全且更客观,验证了本方法的合理性;在煤矿监测数据预测应用中,其预测精度相较于arima算法更高,验证了本方法的可行性。

    • 顾秋阳, 琚春华, 吴功兴

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0312

      摘要:本文旨在寻找最优节点来对社交网络中的舆情信息进行控制,同时结合用户群体中心性定义社交网络舆情控制准则,以识别社交网络中舆情信息传播的关键节点。此外,本文还提出了一种基于用户群体的合作博弈收益分配方法,利用Shapley值分配不同用户群体中用户通过相互进行位置权力和功能所获得的盈余,将识别出的关键节点标记为基于Shapley值的信息分隔符(SVID),并提出一种自适应的高效SVIDA算法。最后结合SIR模型和真实网络数据集进行数值仿真和算法比较,以验证了本文所提方法的有效性。实验结果显示:本文所提SVIDA法可以在同质、异质和国内外真实社交网络环境中进行舆情控制,且效率较其他舆情控制算法有较大提升;就SIR模型仿真结果可知,当分隔符比例q提升时,其受感染节点的比例下降趋势加速,且免疫节点比例上升的速度加快;在传播速度更快的网络环境中,本文所提SVIDA法的舆情控制优势更明显。

    • 杨柳, 费中阳, 史爽, 关朝旭

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0281

      摘要:本文针对网络化系统,研究了具有模态依赖平均驻留时间(MDADT)和异步的线性切换系统的周期动态 事件触发H1控制。与已有的切换系统事件触发结果不同,提出了一种新的事件触发条件。利用MDADT方法 和多Lyapunov函数技术,给出了闭环系统具有指数稳定和H1加权性能的充分条件。在此基础上,针对周期动 态事件触发机制中可能存在的异步问题,提出了相应的控制器设计准则。通过算例验证了所得结果的优越性。

    • 闫芳, 张凤, 陈凯

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0274

      摘要:产品需求的不确定性使得企业经常产生临时性或突发性的物流需求,物流服务现货市场采购在应对上述物流需求时发挥了重要的作用。在物流服务采购决策过程中,由于长期合同采购所提供的价格折扣受采购量的影响,因此对托运企业而言,如何平衡长期合同采购以及现货市场采购,从而在满足其物流需求的基础上使得总体采购成本最低,成为一个需要解决的问题。本文基于托运人的角度,建立以最小化运输服务采购成本及最大化整体满意度为目标,综合考虑承托双方偏好、承运方总量折扣及承运方运力接受范围等因素的运输服务混合采购决策模型,并设计了多目标粒子群算法对上述模型进行求解。为验证本文所提模型及算法有效性进行了算例分析,算例结果表明,采用本文所建立的模型可显著降低运输服务总采购成本并有效提升整体的满意度水平。因此,本文研究成果对降低运输服务采购成本、促进承托双方的稳定合作具有一定的理论意义。

    • 张勇, 陶一凡, 巩敦卫

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0215

      摘要:历史数据不足严重影响到长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)预测建筑负荷的精度。迁移并利用源域中其它相似建筑的用能数据,可以提高LSTM处理目标域中建筑的预测精度,但是,现有方法没有考虑预测过程中数据增加导致的源域匹配关系变化问题。鉴于此,提出迁移学习引导的变源域LSTM建筑负荷预测方法。在执行过程中,根据源域建筑负荷与目标建筑负荷在最新窗口的关联度,实时调整要选择的源域建筑及其能耗数据,以确保源域与目标域始终保持较高的相似程度。在多个典型实例上的应用表明,相比传统的定源域迁移学习方法,所提变源域LSIM负荷预测方法可以始终保持较高的预测精度。

    • 白朝阳, 王浩, 和莉

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0167

      摘要:针对日本式单元化生产中批量大小不合理导致单元间工作量不平衡的问题,在单元装配系统构建过程中考虑批量分割,构建流水线向单元装配系统转化的多目标优化模型.该模型以最小化总完工时间和最小化工人总工时为目标,对转化过程中单元构建和批量分割进行联合决策.考虑到多目标优化问题特点以及解空间复杂度,增加局部搜索策略,对算法进行改进,提出INSGA-II算法,设计了基于游标的编码方式表示批量分割,满足单元数量动态变化下批量划分约束.在进化过程中不断优化各单元对应产品种类以及批量大小,平衡单元间工作量,缩短总完工时间.最后,通过数值算例验证了方法的有效性,结果表明在产品数量波动较大的情况下,考虑批量分割能更好地平衡单元间工作量.

    • 闫芳, 彭婷婷

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0073

      摘要:选址-路径问题是供应链管理和物流系统规划中一个重要问题,对总成本具有十分重要的影响。本文对考虑配送中心容积约束的带时间窗的选址-路径问题进行了研究,建立了以总成本最小和客户满意度最大为目标的多目标规划模型,提出了两阶段算法对其进行求解。首先利用k-means聚类算法确定配送中心选址,而后提出了一种基于时间-空间双因素的客户划分方法以确定配送中心所服务客户,最后,利用粒子群算法对各配送中心的配送路径进行规划。两个数值算例表明,本文所提出的算法较其它已有算法,均能有效的降低物流运作总成本及总配送路径长度,为解决带容积约束及时间窗的的选址-路径问题提供一种新的解决思路。

    • 胡振涛, 崔南方, 张艳

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0070

      摘要:多技能资源受限项目调度问题中,资源分配会影响调度计划的工期,本文基于资源视角提出一种启发式算法求解工期最短的调度计划。算法以并行调度为主体,采用二分图最大匹配法确定可排活动集,并设计了一种动态资源权重计算方法,将之作为调度过程中资源分配的依据。最后,为验证算法有效性,对不同参数设置下的算例进行实验,结果表明,相较于随机资源分配算法和静态资源权重算法,新算法具有明显优势。

    • 范俊岩, 褚雨, 岳迪, 洪露

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0059

      摘要:为了解决移动机器人路径规划算法的确定性与搜索空间之间的矛盾,基于免疫机理提出一种确定性移动机器人路径规划算法.该算法首先利用路径起始点和目标点垂线确定的正向环境空间,在此空间内依据疫苗启发规则构建初始抗体种群,保证路径起始点和二级节点对正向解空间全覆盖;然后,根据正向切线点数量进行抗体克隆,在疫苗启发作用下对后续节点进行重构变异,同时定义单点抗体重构提升率,用以动态调整抗体数量,扩大抗体搜索空间.算法以抗体节点数判断抗体的变异代数,确定抗体种群的进化代数,从而实现确定性路径搜索;最后,针对不同工况,将本文算法与其他算法进行实验比较,结果验证了新算法的确定性和有效性,最优解平衡了路径距离和转向代价,更符合移动机器人的运动需求.

    • 韩梦瑶, 鲁云军, 金乙乔, 刘乾, 陈克斌

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0005

      摘要:因果网络定向问题实质是一个“多对多”因果关系发现过程,传统的V-结构定向方法只能确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系。为解决该问题,从柯氏复杂度的因果推断原理视角出发,利用贝叶斯链式法则推导出局部网络因果定向规则,并在此基础上提出高维全局网络因果定向方法。同时,将前者运用于改进基于局部条件独立信息搜索学习马尔科夫毯典型算法,后者运用于改进基于约束的因果网络结构学习典型算法,实验结果表明改进后算法在保证较高准确率的同时有效提升执行效率。

    • 阮晓钢, 张家辉, 黄静, 柴洁, 武悦

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1744

      摘要:为了探讨动机在环境认知中所起作用、模仿生物环境认知行为,本文以学习自动机为框架,提出一种结合内在动机理论的移动机器人环境认知模型(CM-LA).该模型以访问次数及访问时间间隔共同定义内在动机,并以操作条件反射原理描述外在动机的影响.同时,所设计的动作选择机制可以使机器人根据已有的环境认知对新增障碍物进行有效避让.实验结果表明,本模型能够在两种动机的驱使下对环境进行有效的自主认知,并提高机器人在未知环境中的探索效率,搜索到的路径长度较短,且具有一定的环境自适应能力.

    • 张霓, 曾乐襄, 何熊熊, 李胜

      优先出版日期:2020-08-03  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1183

      摘要:无人机视频由于拍摄的位置和场景不断移动,环境参数亦不断变化,以往针对固定场景的去雾方法不能达到最佳效果。为了使无人机视频去雾算法具有自适应性,提出基于滚动时域粒子群优化的视频去雾算法。将基于周期和事件混合驱动的滚动调度策略与粒子群算法(PSO)结合,对可调去雾参数进行滚动优化调整,当与上次优化的帧间隔数大于阈值或环境、场景发生改变时,则启动粒子群优化算法重新选取最佳去雾参数。针对无人机视频,分别应用本文算法和固定去雾参数算法进行了实验和对比分析,实验结果表明对于环境因素动态变化的视频,本文算法比固定去雾参数算法具有更好对比度和视觉效果.

    • 于镝

      优先出版日期:2020-07-29  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1348

      摘要:针对受扰非线性多智能体网络, 本文研究分布式鲁棒包容控制方法. 采用微分博弈理论将有界$\mathcal {L}_{2}$增益包容控制问题描述成多玩家零和博弈问题. 对于每个跟随者,至少存在一个领航者与其存在有向路径通信时, 基于局部邻居信息定义每个跟随者的性能指标, 从而得出包容误差$\mathcal {L}_{2}$有界且零和博弈解存在的结论. 在系统动态完全未知的情况下, 采用积分强化学习算法和执行—评价—干扰网络, 在线得到近似最优策略. 仿真结果表明了本文所提方案的有效性和正确性.

    • 李泽仁, 章露露, 蔡云泽

      优先出版日期:2020-07-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0284

      摘要:针对含终端角度约束的滑模制导律在制导初期加速度指令过大的问题,采用趋近律方法和引入阻尼项 设计了一种考虑加速度约束的角度约束滑模制导律。首先,分析了制导指令大小与滑模变量趋近速度的关系;之 后在滑模面函数中引入阻尼项,动态调节制导指令中不同部分的占比,从而降低制导初期整体指令值;最后设 计了多幂次自适应趋近律来调节不同阶段的滑模变量趋近速度,达到降低制导指令极值、满足加速度约束的目 的,同时保证了滑模面函数的快速收敛。与常见的终端角度约束滑模制导律相比,仿真结果验证了所提出方法 在降低加速度极值方面的有效性。

    • 李飞, 吴紫恒, 刘阚蓉, 葛二千

      优先出版日期:2020-07-27  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0113

      摘要:基于R2指标和分解策略的多目标粒子群优化算法(R2-MOPSO)在求解两三个目标优化问题时具有较好的收敛性和多样性,但在求解高维多目标优化问题时难度较大,本文提出了一种基于R2指标和目标空间分解}的高维多目标粒子群优化算法R2-MOPSO-II).首先借鉴R2指标和目标空间分解策略综合权衡选择过程的收敛性和多样性设计双层档案维护策略;然后设计一种新的向导选择策略连接目标空间和决策变量空间,进而提出一种基于双层档案的速度和位置更新策略权衡粒子群优化算法的勘探和开采能力;}最后通过引入高斯学习策略和精英学习策略防止粒子陷入局部最优前沿.数值仿真实验结果表明所提出算法在求解DTLZ和WFG测试问题时具有较好的收敛性和多样性.

    • 钟映春, 祝玉杰, 蚁晓虹, 李芳, 朱爽, 戚剑

      优先出版日期:2020-07-15  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1664

      摘要:采用原始的蒙皮区域卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network, Mask R-CNN) 获取周围神经MicroCT图像中的神经束轮廓时存在收敛慢、精度低等问题。首先构建两个数据子集。然后提出了一种密集连接型网络结构,提取神经束区域特征。此外改进了目标检测部分候选框的得分评价规则,并结合迁移学习策略改进原始算法的训练方式。采用准确率和交并比指标评价算法的准确度,精细度阈值指标评价轮廓获取的精度,并首次确定了精细度阈值的最佳值。实验结果表明,改进后算法在两个数据子集中的准确率和交并比均在83%和87%以上。在精细度阈值为0.85时,获得的神经束轮廓最佳。由此可见,改进后算法能够良好的实现从周围神经MicroCT图像中获取神经束轮廓的目标,为周围神经内部结构的三维可视化奠定基础。

    • 邓小豪, 侯进, 谭光鸿, 万斌杨, 曹婷婷

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0426

      摘要:为满足自适应巡航系统跟车模式下的舒适性需求并兼顾车辆安全性和行车效率,基于深度确定性策略梯 度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG),提出了一种新的多目标车辆跟随决策算法,解决了已有算法泛 化性和舒适性差的问题。根据跟随车辆与领航车辆的相互纵向运动学特性,建立了车辆跟随过程的马尔可夫决策 过程(Markov Decision Process, MDP)模型,设计了一个高效、舒适、安全的车辆跟随决策算法。为提高模型收敛速 度,改进了 DDPG 算法经验样本的存储方式和抽取策略。针对跟车过程的多目标结构,对奖赏函数进行了模块化 设计。最后,在仿真环境下进行测试,在测试环境和训练环境不同时,依然能顺利完成跟随任务,且性能优于已 有跟随算法。

    • 刘威, 付杰, 周定宁, 王薪予, 成秘, 黄敏, 靳宝, 牛英杰

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0408

      摘要:针对郊狼优化(Coyote Optimization Algorithm,COA)算法优化性能弱及多样性低等问题,提出了一种基于反时限衰减算子的混沌郊狼优化算法(COA with Inverse time chaotic,ICCOA).首先,在个体迭代更新过程中加入反时限衰减权重因子,使得全局搜索与局部开发能力保持平衡的同时提高算法的搜索速度;其次,加入基于Tent混沌映射的混沌干扰机制,将种群中部分较差个体经过映射产生新个体,进而增大种群多样性.为了验证ICCOA 算法的优化能力,分别在10、30和 100 维度下进行函数优化测试,并与5种优化算法进行比较,其实验结果表明 ICCOA 算法具有良好的优化性能.最后,将ICCOA算法应用于BP神经网络参数优化,提出新的神经网络模型(BP neural network with ICCOA,简称ICCOABP),并与标准神经网络、基于遗传算法的BP神经网络参数优化方法一同应用于机器学习的分类任务,进行性能比较,实验结果表明ICCOABP算法具有高效性.

    • 徐逸峰, 朱远明, 钟伟民, 钱锋

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0348

      摘要:回转窑作为水泥窑炉煅烧过程的核心热工设备,其正常运转率与产量、能耗以及产品质量紧密相关。由于回转窑内部反应温度高且装置持续旋转,接触式温度传感器无法安装在窑内核心反应区域,而筒扫系统通过红外扫描装置能够实时监测回转窑筒体表面温度并间接反映窑内热工状况。本文提出了一种基于筒扫图像和2D-OTSU边缘检测的回转窑异常工况识别新方法。该方法通过相对熵概念计算得到了模型权重系数并以此构建了基于灰度梯度和局部灰度标准差信息的融合模型,同时利用1D-OSTU预搜索策略提升了算法效率。此外,本文给出了一种2D双阈值检测阈值分割策略以保证边缘的连续性。采用工业现场实际的回转窑筒扫图像对所提方法与两种1D-OSTU方法进行比较研究,结果表明所提方法的检测率分别提高了7.14%和34.83%,单位误报次数分别降低了62.4%和70.9%,能够有效地检测回转窑内异常工况,提高回转窑运行周期。

    • 张晶, 罗施章, 付谱平

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0323

      摘要:针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法,该算法引入虚拟力移动锚节点,在降低定位成本的同时还可使锚节点移动路径遍历整个网络空间且不会进入网络空洞区域,通过RSSI值辅助测距与三维跳距加权修正节点间跳数、跳距,利用所有锚节点定位误差修正各未知节点估计坐标,并结合最大似然估计法对邻居节点数不小于3的节点继续精化,进一步降低定位误差。

    • 周绍磊, 王帅磊, 刘伟

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0311

      摘要:针对有向切换拓扑条件下多航天器分组姿态协同控制问题,提出了一种基于变量代换和矩阵分解的控制方法.首先,给出了分组情况下的系统Laplacian矩阵特征值的性质.其次,对航天器姿态模型进行变量代换,将非线性系统的分组姿态协同问题转化为线性系统的分组一致问题;并通过分解Laplacian矩阵,将分组一致问题转化为线性切换系统的稳定性问题,从而通过Lyapunov稳定性理论进行分析,给出了系统拓扑的最小驻留时间.对包含两个分组的系统进行了仿真,结果表明了所提控制方法的有效性.

    • 王天成, 王妍

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0304

      摘要:针对一类时变时滞非线性系统,采用 Razumikhin 方法研究其输出反馈控制问题. 利用时滞系统的 Razumikhin 定理和反推设计方法,通过设计有效的观测器和适当地选取 Lyapunov 函数,构造系统的输出反馈 控制器. 所设计的控制器能保证闭环系统的平衡点是全局渐近稳定的. 本文给出的方法无需考虑时滞导数的限 制,改进了以前所得结果. 仿真示例验证了所设计输出反馈控制器的有效性.

    • 王晶, 周楠, 王森, 沈栋

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0273

      摘要:针对离散线性系统,研究批次长度随机变化的反馈辅助PD型量化迭代学习控制问题. 考虑系统信号经量化后传输到控制器或执行器的情况, 给出两种量化方案: 跟踪误差信号量化和控制输入信号量化. 基于两种不同的量化信号, 在批次长度和初始条件随机变化前提下设计反馈辅助 PD 型迭代学习控制算法. 采用扇形界的处理方法和堆积系统框架, 推导数学期望下的学习收敛条件: 在误差信号量化情况下, 所提出控制算法可以保证跟踪误差渐近收敛到零; 在控制输入信号量化情况下, 所提出控制算法能够保证跟踪误差有界收敛. 仿真示例对比验证了两种量化方案下所提出方法的有效性和优越性.

    • 刘杰, 朱旋, 宋密密

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0270

      摘要:针对自然场景中文字符检测率低,小字符检测困难以及字符检测类别多样等问题,本文提出了一种基于YOLOv2的改进方法,并将其应用于自然场景中文字符检测中.首先利用K-means++聚类算法对字符目标候选框(anchor)的数量和宽高比维度进行聚类分析,并增加anchor数量,选择6个大小不同的anchor,以筛选出更加适合于字符检测的候选框.然后提出多层特征融合策略,对原网络中第4个最大池化层前所输出的特征图经过3×3和1×1大小的卷积核进行卷积操作并执行4倍的下采样得到局部特征,再对第5个最大池化层前所输出的特征图经过3×3和1×1大小的卷积核进行卷积操作并执行2倍的下采样得到局部特征,将局部特征与全局特征融合,增强网络对局部特征的提取,以提高网络对小字符目标的检测精度.同时增加高层卷积中的重复卷积层,将高层卷积中连续且重复的3×3×1024大小的卷积层数由3增加为5,以提高字符检测类别.最后使用Chinese Text in the Wild(CTW)数据集对YOLOv2和改进的YOLOv2算法进行对比实验,实验结果表明,改进后的YOLOv2算法在中文字符检测中平均准确率均值(Mean Average Precision,mAP)为78.3%,较原YOLOv2算法mAP值提升了7.3%,且明显高于其它自然场景中文字符检测方法.

    • 余修武, 张可, 刘永

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0258

      摘要:针对启发优化算法在WSN节点定位问题中的定位精度不高和收敛速度较慢的问题,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法(OLSSO)。为了减少前期随机搜索,提出算法首先通过bounding-box方法得到未知节点可能存在的区域,在该区域初始化启发求解个体,另外将加权中心反向学习策略与群居蜘蛛群优化算法相结合,求解未知节点估计位置,提高算法全局搜索能力。仿真结果表明,相比于传统算法,提出算法收敛速度更快,节点定位精度更高。

    • 张铸, 饶盛华, 张仕杰

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0233

      摘要:灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization,GWO)是一种模拟狼群等级制度和捕食行为的群体智能算法,存在收敛精度低,易陷入局部最优解等问题。为提高GWO算法性能,提出一种基于Tent映射和正态云发生器的改进灰狼优化算法(Cloud GWO,CGWO)。在灰狼群初始化阶段引入Tent映射,增加种群个体多样性以提高算法的优化效率;在攻击猎物阶段采用正态云模型对狼群位置进行更新,使算法前期具有较好随机性和模糊性,提高全局开发能力,助其跳出局部最优解;随着迭代次数增加,自适应调整正态云模型熵值,使后期随机性和模糊性随之减小,有效改善局部开发能力,提高其收敛精度。选用20个国际通用的标准测试函数对CGWO算法性能进行验证,分别从单峰、多峰以及固定维多峰函数寻优结果与多种优化算法进行对比分析。在同等测试条件下,CGWO算法寻优效率和收敛精度更高,能很快跳出局部最优解,在全局搜索和局部开发能力上更为平衡。

    • 莫建文, 陈瑶嘉

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0228

      摘要:针对神经网络模型进行类增量训练时产生的灾难性遗忘问题,提出一种基于分类特征约束变分伪样本生成器的类增量学习方法.首先,通过构造伪样本生成器记忆旧类样本来训练新的分类器及新的伪样本生成器.伪样本生成器以变分自编码器为基础,用分类特征进行约束,使生成的样本更好的保留旧类在分类器上的性能.然后,用旧分类器的输出做伪样本的精馏标签,进一步保留从旧类获得的知识.最后,为了平衡旧类样本的生成数量,采用基于分类器分数的伪样本选择,能在保持每个旧类伪样本数量平衡的前提下选择一些更具代表性的旧类的伪样本.在MNIST、FASHION、E-MNIST和SVHN数据集上的实验结果表明,所提出的方法能有效减少灾难性遗忘的影响、提高图像分类精度.

    • 周晓君, 柳英键, 徐冲冲, 阳春华

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0214

      摘要:基本状态转移算法在某些复杂高维函数寻优后期表现出收敛慢、精度低的问题,为此引入局部搜索拟牛顿算子,构造一种混合状态转移算法,弥补了状态转移算法后期搜索效率低和拟牛顿法对初始点敏感的不足,保证算法能够快速收敛到全局或精度较高的近似最优解. 同时,混合算法使用自适应调用策略,判断算法收敛到全局最优附近的时机,并在此时调用拟牛顿算子,最大程度上发挥其局部搜索能力强的优势;并且,在算法收敛到全局最优或者近似最优解附近时,不再进行无用的拟牛顿局部搜索,节省计算资源. 通过对典型测试函数的仿真与无线传感器网络定位问题的求解,验证混合智能优化算法的有效性,且与其它群智能算法相比,混合算法具有更高的收敛速度与精度.

    • 王子赟, 张梦迪, 王艳, 纪志成

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0212

      摘要:针对未知但有界扰动和噪声的线性时不变系统, 提出了一种基于向量集逆区间滤波的执行器故障观测器设计方法, 实现了噪声未知但有界环境下的故障区间估计. 通过将执行器故障视为增广状态向量, 构造与原系统等价的增广系统, 基于增广系统设计故障观测器, 从而得到系统的执行器故障的区间估计, 同时利用多时刻的测量输出进行区间滤波, 采用观测器估计区间和集逆收缩区间的交集, 得到更紧致的当前时刻的状态区间, 降低区间计算的包裹效应. 最后, 通过仿真实例验证了所提方法的有效性和实用性.

    • 鲜斌, 耿向威

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0184

      摘要:本文针对四旋翼无人机在降落控制过程中地面效应对控制性能有较大影响的问题,在地面效应复杂,难以建立机理模型的约束下,提出了一种基于深度学习的新型非线性鲁棒控制策略. 利用深度神经网络的学习能力,建立了无人机降落过程中未知地面效应的补偿模型;结合super--twisting控制设计,实现了对降落过程中未知地面效应的快速抑制和无人机降落的精确控制. 通过Lyapunov分析法和谱归一化法,证明了降落过程中闭环系统的稳定性和无人机位置误差的有限时间收敛特性.实时飞行实验结果表明,本文中提出的控制策略取得了较好的控制效果.

    • 张伟, 黄卫民

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0176

      摘要:针对径向基神经网络结构和参数的动态优化问题,提出一种基于敏感度分析和粒子群优化的RBF 神经网络(SAPSO-RBF)优化算法. 算法通过随机初始化各粒子信息数,基于粒子敏感度分析,对算法学习阶段 粒子信息进行增加和删减,确定第一次收敛时网络结构大小;算法达到收敛后,对最优粒子进行敏感度分 析,删除冗余信息,使算法重新发散;根据算法发散和收敛次数提出一种惯性权重更新方法,使算法在解空间 内进行多次发散和收敛,增强算法搜索能力同时减小网络结构,并给出SAPSO算法的收敛性证明. 仿真实验研 究表明,SAPSO-RBF算法具有良好的自组织能力,相较于其他自组织RBF神经网络优化算法,在网络结 构紧凑度和精度等方面有较大提升.

    • 鲜斌, 李宏图

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0136

      摘要:本文研究了基于分布式通信网络的多无人机时变编队控制问题, 考虑到外界扰动对多无人机协同编队系 统的影响, 提出了一种新的连续非线性鲁棒编队控制方法. 首先基于一致性方法构造了分布式无人机编队误差系 统, 降低了编队控制器对全局编队信息的要求. 然后采用一种基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法补偿未知外 界扰动的影响, 提高无人机编队系统的鲁棒性, 并基于 Lyapunov 分析的方法, 证明了多无人机编队误差的半全局 渐进收敛性. 最后在四旋翼无人机编队实验平台上, 进行了多无人机时变编队的实时实验验证. 实验结果表明, 本 文提出的分布式编队控制算法可以实现多无人机时变编队控制, 且具有较好的协同性能和抗干扰能力.

    • 刘辉, 曾鹏飞

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0128

      摘要:转炉炼钢过程中碳、温连续实时预报是终点控制的关键,针对过程数据波动影响炉次样本相似性度量进而造成建模困难、通用性差的问题,同时考虑炼钢过程数据存在的时间序列特性,提出一种自动聚类和计算待测样本后验概率的即时学习方法。首先,采用灰色关联度加权的模糊C聚类策略将历史库样本进行自动聚类;其次,利用混合高斯模型计算待测样本的后验概率确定关联度最大的样本集合;最后,度量出待测样本的最佳小样本子集进而采用LSTM网络预测终点碳温,通过该方法对钢厂转炉炼钢生产过程数据进行验证,实验结果表明,按照炼钢的工艺要求,温度预测误差在±10℃的精度为93.3%,碳含量预测误差在±0.02%的精度为90.0%。

    • 张清华, 张雪秋, 庞国弘

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0121

      摘要:最优尺度组合是多尺度决策系统中研究的热点之一,现有的研究大多是从一致性、不确定性的角度出发,而没有充分考虑代价信息的影响.针对这个问题,本文首先分析了最优尺度组合中考虑代价敏感的重要性,从决策代价的角度提出基于测试代价和延迟代价的多尺度决策系统,并且定义了尺度代价和属性代价来刻画尺度和属性所产生的代价;其次,考虑实际场景中属性代价的影响,将属性重要度和属性代价结合进行属性排序;最后,属性进行最优尺度选择时,考虑尺度代价的影响,建立了一个代价敏感的最优尺度组合选择模型.实验结果表明,在现有代价认知场景下,该模型能合理地进行最优尺度组合选择,所得结果更符合实际需求.

    • 徐选华, 余艳粉

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0117

      摘要:针对大群体应急决策中属性之间相互关联的问题,本文提出一种新的偏好信息融合方法。首先,利用最优离散拟合模型测度专家的风险偏好,提出一种考虑专家风险偏好的犹豫模糊元补充方法;其次,运用TF-IDF算法获得相互关联的事件属性集;然后,结合传统的主成分分析法与误差理论,提出基于犹豫模糊语言的主成分分析模型,获得几个互不关联的主属性及其权重,进而进行信息集结和方案择优;最后,通过广西洪涝灾害事件验证所提方法的可行性和有效性。

    • 李国明, 李军华

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0107

      摘要:针对实际配送过程中客户需求、车辆服务时间随机可变,本文提出了带软时间窗的随机需求和随机服务时间的车辆路径问题.以配送车辆行驶路径为研究对象,建立基于配送成本、时间惩罚成本、修正成本的配送车辆路径优化模型,并提出了一种混合禁忌搜索算法.该算法将最近邻算法和禁忌搜索算法相结合,将时间窗宽度及距离作为最近邻算法中节点选择标准;并对禁忌搜索算法中禁忌长度等构成要素进行了自适应调整,引入了自适应惩罚系数.实验结果表明,改进后的混合禁忌搜索算法具有较强的寻优能力、较高的鲁棒性,同时算法所得车辆行驶路径受客户需求变动影响小.

    • 王佩, 张婧

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0102

      摘要:针对属性权重部分未知且专家权重完全未知的多粒度语言大群体决策问题,提出了一种基于云模型的决策方法。首先构建一种基于信任关系的专家权重求解模型来计算专家权重,然后将多粒度语言转换为云模型并进行聚类,其次构建一致性优化模型来求解属性权重,从而得到各个方案的综合评价值并对方案进行排序。本文方法的特点在于:一方面,所构造的专家赋权模型可以有效解决大群体决策过程中决策人数众多、无法客观给出专家权重信息的问题;在该模型中,通过定义的直觉信任函数,还可以对专家之间的信任关系进行刻画,充分挖掘专家之间的信息。另一方面,将多粒度语言转换为云模型,可以有效刻画语言信息的模糊性和随机性,从而避免信息的丢失和失真。

    • 肖迪, 方慧敏, 鲁其辉, 殷西乐

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0098

      摘要:随着平台型电商企业对供应链合作伙伴的赋能行为迅速增加,对供应链成员的运营决策及收益产生了举足轻重的影响. 在平台型电商企业进行品牌赋能的情境下, 研究由一个平台型电商企业、一个零售商和一个其他渠道供应商构成的供应链中, 如何设计合适的激励机制以缓解供应链成员之间的垂直渠道冲突, 并在信息不对称的条件下, 剖析作为核心企业的平台型电商企业如何运用机制设计的方法来识别零售商从其他渠道订购产品的质量水平. 研究表明,平台型电商企业可以通过设计包括混合策略与分离策略在内的激励机制来提升零售商从平台型电商企业订购产品的数量和比例. 若零售商从产品质量较高的其他渠道供应商订购产品的概率较高时,则平台型电商企业采用分离策略更有助于提升零售商的总订购量,反之则应采用混合策略. 平台型电商企业在分离策略下获得的期望利润要大于混合策略,并且均大于不向零售商提供激励机制的情形.

    • 刘景森, 袁蒙蒙, 左方

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 0.13195/j.kzyjc.2020.0090

      摘要:为了进一步改善基本樽海鞘群算法容易陷入局部最优,寻优精度有时不高,求解结果不太稳定的不足,提出了一种面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法。在领导者位置更新公式中引入上一代樽海鞘群位置,增强了全局搜索的充分性,有效避免算法陷入局部极值。然后在领导者位置更新公式中加入惯性权重,并在全局和局部搜索的选择上引入领导者-跟随者数量自适应调整策略,使算法在迭代前期领导者数目较多且受全局最优解影响较大,能以较大的全局搜索步幅快速收敛到全局最优区域;而在迭代后期领导者步幅较小且跟随者数量较多,可以在最优解附近深度挖掘,提高算法的收敛精度。随后给出了算法流程并对时间复杂度进行了理论分析。最后通过5种代表性对比算法在12个不同特征基准测试函数多个维度上的函数优化仿真实验,测试结果表明改进算法的寻优精度和稳定性均有明显提升。

    • 赵广磊, 高儒帅, 陈健楠

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0083

      摘要:本文针对具有执行器故障的四旋翼无人机,提出了一种自适应预定性能控制方案。首先,基于内环姿态控制及外环位置控制的双闭环控制策略,将无人机系统解耦为位置子系统和姿态子系统。其次,设计了自适应控制方案,对存在的执行器故障参数进行自适应估计,有效地解决了执行器故障下无人机稳定控制问题。进一步,提出了一种预定性能控制策略,保证系统的暂稳态性能满足预先给定的性能指标。最后,通过仿真实例验证了所提出方法的有效性。

    • 王祥科, 陈浩, 赵述龙

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0076

      摘要:针对大规模固定翼无人机集群的编队控制问题,提出一种分层分组控制方案。首先,设计了一种分布式的无人机集群分层分组控制架构,将集群内所有无人机分成若干独立且不相交的群组,并在群组内分别形成“长机层”和“僚机层”。其次,对各群组内的长机设计协同路径跟随控制律,使长机收敛到各自期望路径上的虚拟目标点,并通过对各虚拟目标点的协调控制实现长机的协同,进而实现各群组间的协同。再次,对各组的僚机设计控制律以跟随其所在群组的长机,使其与长机保持期望的相对位置且朝向一致。设计的大规模集群编队控制律考虑了固定翼无人机的控制约束和环境中风的影响,并证明了闭环系统的稳定性。100架固定翼无人机集群的全流程数值仿真,验证了所提出的控制方法的有效性。

    • 刘磊, 孙卓文, 陈令仪, 高岩, 王富正, 王亚刚

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0071

      摘要:集群运动的自组织控制相较于控制理论方法更具鲁棒与灵活性,其中具有强大自组织特性的生物种群多表现为单体的等级交互,其特点是交互双方的各自影响互不对称,由于信息交互繁杂,导致构建等级交互模型仍充满挑战。使用深度学习技术分析红鼻鱼的集群运动实验数据,构建多参数输入的单体等级交互模型,有针对地设计成对交互的深度网络结构,并进行合理训练以获取交互模型,基于视觉压力挑选出关键邻居,将此模型用于该邻居的等级交互,相较于其他邻居选择方式,所提智能控制方法与真实鱼类的集群运动具有较一致的宏观特性。仿真实验表明,所提方法能扩展应用到更大规模的集群聚合运动控制中,使得单体仅利用局部信息就可实现大规模的集群运动,该方法具有使用简单,规模灵活,计算快速的特点,在多机器人控制、智能交通系统、饱和集群攻击以及多智能体物流等领域具有广阔的应用前景。

    • 王艺霖, 郑建国

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0054

      摘要:为了解决三阶段装配流水线调度问题,提出一种改进的离散型蝙蝠算法(DBA)。针对所提问题的瓶颈期,提出下限理论,改进三阶段瓶颈期的下限公式,并引入调度模型,生成初始种群,并重新划分蝙蝠的捕食范围(HR),通过捕食行为、迁移行为的改进,提高局部搜索的能力,以有效地提高离散蝙蝠算法的性能;改进了K-means聚类算法,将具有最高相似性的蝙蝠进行分组,缩短计算时间,加快算法收敛速度。通过对不同规模实例的仿真实验与对比分析,对机器、产品和组的数量进行测试,验证了DBA的总体性能比其他算法更优;在算法的有效性和解的质量方面,通过对动态控制参数、DHR和精英策略的改进,有效地增强了算法的搜索能力。

    • 凤丽洲, 王友卫, 韩琳琳

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0046

      摘要:针对传统群智能优化算法面临计算复杂性高、参数依赖性强、全局优化能力弱的问题,在传统果蝇优化算法中引入细菌趋化理论,提出一种基于双重驱动的果蝇优化算法。综合考虑优势果蝇群体和劣势果蝇群体的分布特点,提出多驱逐剂与多引诱剂的概念,并在二者的双重驱动下更新果蝇位置,避免传统果蝇方法在位置更新过程中单纯依靠局部最优(差)位置带来的无效搜索;利用果蝇适应值信息,提出多驱逐剂和多引诱剂的带权质心向量计算方法,自适应地确定果蝇搜索半径,避免传统方法面临的参数依赖性强问题。在典型测试函数上的实验结果表明,该算法较现有典型算法参数依赖性小、收敛精度高、收敛速度快,且用其优化后的PID控制器响应速度快,稳定性高,验证了其在PID参数优化领域的有效性。

    • 孙亮, 马佳鹏

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0013

      摘要:本文研究含模型不确定性的刚性航天器输入受限时的姿态跟踪控制设计问题. 针对修改的罗德里格斯姿态参数描述的航天器姿态跟踪动力学模型, 基于一种有界非线性连续函数和修改的罗德里格斯姿态参数自身的有界性设计了鲁棒自适应状态反馈受限控制器, 且不确定参数的自适应更新律可保证在线估计参数的有界性. 所提出的输入受限控制设计方法给出了输入受限幅值、期望轨迹上界、模型不确定性上界与控制器增益之间的定量关系. 采用李亚普诺夫方法证明了通过选择合适的控制器参数可保证闭环系统角速度误差渐近收敛到零且姿态跟踪误差收敛到原点小邻域, 同时保证控制量始终在预先给定的受限范围内. 仿真结果验证了所设计的控制器可在输入受限情况下完成控制目标并有效抑制模型不确定性影响.

    • 许德明, 李泽, 崔国增, 郝万君

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0012

      摘要:针对孤岛微电网异构电池储能系统频率、电压以及电池能量的一致性问题, 考虑初级下垂控制, 提出了一种新的分布式有限时间次级控制策略. 采用所提出的控制方案能够在有限时间内实现系统频率、电压恢复一致到额定值, 并获得电池能量等级的均衡一致和期望的有功功率分配. 该控制方法的优势在于整定时间的上界独立于系统的任意初始条件, 保证了微电网有限时间控制的及时性. 同时, 基于Lyapunov方法, 分析了控制策略的一致性收敛特性. 最后, 通过Matlab/ Simulink进行仿真实验, 结果进一步佐证了分布式有限时间次级控制策略的有效性。

    • 赵鹏, 徐本朋, 闫石, 刘政怡

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2020.0002

      摘要:现有的基于深度学习的自然场景文本检测方法一般都采用大型深度神经网络作为主干网络进行特征提取,虽然效果非常显著,但是整个检测模型十分庞大,检测效率很低.如果直接将主干网络换成轻量型网络,又不能够提取出足够的特征信息,直接导致检测效果大幅降低.为了降低文本检测模型的规模和更为高效的检测文本,本文提出基于双分支特征融合的场景文本检测方法,在采用相对轻量级的主干网络EfficientNet-b3的基础之上,使用双路分支进行特征融合进而进行场景文本的检测.一路分支使用特征金字塔网络,融合不同层级的特征;另一路分支使用空洞卷积空间金字塔池化结构,扩大感受野,然后融合两个分支的特征,在小幅增加计算量的同时获取更多的特征,弥补小型网络提取特征不足的问题。在三个公开的数据集上的实验结果显示,本文的方法在保持较高的检测水平的情况下,大幅度降低了模型的参数量,大幅度提升了检测速度.

    • 赵玲, 龚加兴, 黄大荣, 胡冲

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1770

      摘要:针对工业环境中齿轮箱多故障特征难以选择的问题,结合Fisher Score与最大信息系数(MIC)构建了一种新的故障特征优化选择方法。首先,考虑到多故障特征分布不均匀和重叠性问题,采用Fisher Score计算方法构建了特征指标重要度排序规则;之后,在考虑冗余特征对有效特征表征的影响基础上,利用最大信息系数构建了特征间关联性评价方法,对冗余特征实现更新排序;在此基础上,以分类准确率为判断依据,基于支持向量机理论(SVM)对排序模型进行修正,建立基于Fisher Score与最大信息系数的故障特征优化选择方法;最后,利用UCI标准数据集和实验仿真的齿轮箱故障数据进行实验,验证算法的有效性和工程实用性,仿真实验对比分析表明,与传统的mRMR、reliefF方法相比,本文所提出的方法特征子集数量适中,准确率更高。

    • 沈瑜, 陈小朋, 刘成, 张泓国, 王霖

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1749

      摘要:为了解决红外与可见光图像融合中显著特征不突出、图像对比度低的问题,提出一种混合模型驱动的融合算法。首先,采用潜在低秩表示模型分别提取红外与可见光图像的基础子带、显著子带及稀疏噪声子带;然后,采用非下采样剪切波变换模型将基础子带分解为低频系数和高频系数,对低频系数采用字典学习与稀疏表示进行精确拟合,高频系数采用局部窗口结合逻辑加权进行选择;显著子带采用区域能量比阈值自适应加权法进行融合;最后,对融合后的低频系数和高频系数进行一级重建,得到融合基础子带,舍弃稀疏噪声子带,结合融合显著子带进行二级重建得到融合图像。实验结果表明,该算法能够得到蕴含丰富信息且较为清晰的融合图像,具有可行性;融合结果的对比度较高、目标轮廓显著,能够提升场景的辨识度,具有有效性。

    • 程幼明, 王慧颖, 张孝琪

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1719

      摘要:针对DEA交叉效率方法大多是面向结果采用平均方式集结交叉效率, 没有考虑评价过程中属性效用数据及其变动的特性, 导致大量决策信息丢失、相对效率评价值与被评价决策单元的指标值关联性不够等问题. 文章以交叉效率评价过程为导向, 引入群决策理论, 研究属性偏好及其属性效用变化特征, 运用熵权法分析属性效用稳定性, 发现评价中存在属性效用的熵及其熵权的唯一性性质, 从而将各DMU的自评权重(个体偏好)集结为一个DEA评价系统的群权重(DEA系统偏好或群偏好), 建立起仅有一组公共权重的群决策他评交叉效率评价方法. 该方法面向过程, 依据他评交叉属性效用稳定性区分其在评价中的作用, 用群决策他评交叉综合群效用替代交叉效率平均作为相对效率评价值, 变结果导向的交叉效率集结为过程导向的权重偏好集结, 实现将相对效率评价值与群权重和属性指标值直接关联, 改进后的方法简洁直观同时方便寻求改善相对效率的途径, 最后通过算分析验证了该方法的可行性与有效性.

    • 郭钧, 王建国, 杜百岗, 李益兵

      优先出版日期:2020-07-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1457

      摘要:在碳限额交易机制下,提出了考虑客户需求差异和库存成本的多周期产品制造/再制造混合生产优化问题,以最大化系统总利润和最小化碳排放量为目标建立了问题的数学模型,其中考虑了碳减排技术投入产生的成本和收益。提出了一种多种群混合布谷鸟算法(Multi-population Hybrid Cuckoo Search,MPHCS)。该算法采用多种群协同进化的思想,以优秀个体指导种群进化,实现各子种群信息共享;设计了一种自适应步长控制因子,改善算法进化阶段的搜索范围;提出了一种自定义偏好随机游走策略,增加优秀个体对全局搜索的影响;同时引入混沌搜索,用于对MPHCS算法全局搜索发现的优质解区域进行精细搜索,提高局部搜索能力。最后以某生产企业的混合生产计划为例,验证了该算法和模型的合理性和有效性。

    • 张云洲, 李奇, 曹赫, 陈昕, 王帅

      优先出版日期:2020-06-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1840

      摘要:针对机械臂对尺寸变换、形状各异、任意位姿的未知物体抓取,提出了一种基于多层级特征的单阶段 抓取位姿检测算法,将物体抓取位姿检测问题当成抓取角度分类和抓取位置回归进行处理,对抓取角度和抓 取位置执行单次预测。利用深度数据替换RGB图像的B通道,生成RGD图像,采用轻量型特征提取器VGG16作为主干网络。针对VGG16特征提取能力较弱的问题,引用Inception模块设计了一种特征提取能力更强的网络模 型。然后,在不同层级的特征图上,利用先验框的方法进行抓取位置采样,通过浅层特征与深层特征的混合 使用提高模型对尺寸多变物体的适应能力。最后,输出置信度最高的检测结果作为最优抓取位姿。在image-wise数据集和object-wise数据集上,本文算法的评估结果分别为95.71%和94.01%,检测速度为58.8FPS,与现有方法相比在精度和速度上均有明显的提升.

    • 孙劲光, 贾彦勇, 宋晟民

      优先出版日期:2020-06-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1798

      摘要:目前存在识别亲缘关系的方法大多数针对单亲亲缘关系(父子关系、父女关系、母子关系、母女关系)识别,但这些识别方法对年龄差距大、性别不同的父女或母子的识别效果不佳,解决这种问题最佳方法同时处理孩子与父母之间的关系(双亲亲缘关系)识别。目前针对双亲亲缘关系的识别方法极少,存在一定提升的空间。为了提高识别子女与双亲之间亲缘关系的准确度,本文提出一种基于度量学习与相关分析的识别双亲亲缘关系模型。本文依据子女与双亲的生物遗传关系设计可融合子女与双亲的亲缘特征的多线性并行网络;并利用判别式度量学习和典型相关性分析在数据处理中优势,从包含多种人体身份的面部特征中提取有利于亲缘关系识别的特征信息用于鉴别子女与父母是否存在血缘关系以实现识别精度的提高。实验表明,该方法在子女与双亲的亲缘关系识别上识别效果更好。

    • 陈世明, 韩红泉

      优先出版日期:2020-06-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1696

      摘要:将储能技术作为新兴调节功率的手段引入智能电网,为保障电网平稳运行提供了新的思路。考虑到电力系统的暂态稳定问题与蜂拥控制问题的相似性,针对电力系统遭遇故障后恢复暂态稳定的控制问题,提出一种新的基于蜂拥算法的非线性分布式控制方案,该方案利用电机动力学方程中非线性项与系统频率之间的关系,引入系统状态反馈项以加快系统恢复暂态稳定性,通过外部储能设备对系统故障实施控制。最后,将该控制器应用在IEEE新英格兰39节点电力系统模型中,仿真结果验证了该控制器具有快速性、可实施性,并进一步验证了所设计的控制器在储能设备低容量条件下的有效性。

    • 罗党, 安艺萌, 王小雷

      优先出版日期:2020-06-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1630

      摘要:考虑到社会经济系统中广泛存在时滞因果关系, 通过分析驱动因素对系统主行为的时滞累积作用效果以及系统行为线性发展趋势, 构建了含时间趋势项的时滞累积型多变量灰色 TDAGM(1,N,t) 模型, 论证了GM(1,1)、GM(1,N)、OGM(1,N)、时滞 GM(1,N)、TDDGM(1,N) 模型均是该模型在不同参数取值下的特殊形式; 为避免模型求解过程中微分形式与差分形式转换而产生误差, 通过定义 TDAGM(1,N,t) 模型的派生形式, 给出了 TDAGM(1,N,t) 模型时间响应式的直接求解方法; 针对模型时滞效应参数的识别和优化问题, 基于粒子群优化算法, 给出了 TDAGM(1,N,t) 模型参数估计的算法框架; 时滞系统的数值实验结果表明, TDAGM(1,N,t) 模型能够较好地解决含时滞特征的多变量系统预测问题; 将该模型应用于河南省粮食产量预测的实例中, 拟合精度较高且预测结果符合河南省粮食生产发展趋势, 验证了模型的有效性.

    • 王哲, 李陶深, 葛丽娜, 吴敏, 刘鹏

      优先出版日期:2020-06-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1628

      摘要:无线携能通信能够提升传感器网络的能量效率和资源复用率,然而当前研究均优化无线携能通信参数以实现系统增益,忽略了信道质量变化对系统能效的影响。为了解决该问题,本文针对无线携能通信的传感云系统,提出基于最优停止理论的系统能效优化策略。首先设计下行无线携能通信,上行信息传输的工作时序,其中下行阶段汇聚节点采用机会调度策略,选择信道质量较好时刻开始下行链路传输。系统能效定义为系统所实现的上行吞吐量与下行能耗之比。继而基于最优停止理论,建立系统能效最优化问题并证明该问题存在最优停止规则。最后设计最优能效算法求解系统最优下行无线携能传输时刻,从而制定传感云系统能效优化策略。通过仿真实验验证最优能效算法的有效性与性能,同时通过不同策略的对比验证本文策略在提升系统能效方面的优势。

    • 王伟明, 徐海燕

      优先出版日期:2020-06-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1486

      摘要:针对现有不确定语言DEMATEL决策方法大多仅适用于中小规模群体,且未考虑不确定语言变量采用非均匀标度的情况,探讨一种新的不确定语言信息下的大规模群体DEMATEL决策方法。首先,给出一种群体不确定语言DEMATEL矩阵的聚类方法,并对大规模群体DEMATEL意见进行合理分组;其次,定义了三维不确定语言密度算子,并对大规模群体DEMATEL意见进行有效集结;最后,提出一种改进的基于不确定语言DEMATEL的指标权重确定方法,并在此基础上进行多属性决策。算例分析验证了所提方法的可行性与有效性。结果表明,由于该方法采用了非均匀标度来表征和呈现不确定语言变量,而且还考虑了大规模群体决策的共识度,因此可使得决策结果更为客观合理且更为可靠。

    • 孙子文, 张书国

      优先出版日期:2020-06-01  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1479

      摘要:针对当前工业信息物理系统的安全风险评估模型极少考虑系统的动态进程对评估准确性的影响,本文给出一种工业信息物理系统安全风险动态表现分析量化评估模型。首先运用贝叶斯网络对攻击在网络层的入侵过程建模,计算网络攻击成功入侵的概率;其次,在攻击成功入侵的前提下,采用卡尔曼状态观测器实时观测被控对象的状态,研究系统的动态表现,定量分析系统的表现损失,从经济损失的角度量化攻击对系统造成的影响,并结合攻击成功入侵的概率,实现对系统安全风险的动态评估。最后通过Matlab对攻击下沸水发电厂模型的运行状态进行仿真。结果表明,该模型能有效地评估工业信息物理系统的风险。

    • 薛俊韬, 马若寒, 胡超芳

      优先出版日期:2020-05-11  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1424

      摘要:针对深度学习算法在多目标跟踪中的实时性问题,本文提出了一种基于MobileNet的多目标跟踪算法.借助于MobileNet深度可分离卷积能够对深度网络模型进行压缩的原理,将YOLOv3的主干网络替换为MobileNet,通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积,并保留多尺度预测部分,以有效减少参数量.对于检测得到的边框信息,利用Deep-SORT算法进行跟踪.实验结果表明,该方法在跟踪效果基本不变的情况下,可提升处理速度近50%.

    • 董鹏宇, 王红卫, 陈游

      优先出版日期:2020-05-11  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1559

      摘要:将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时,由于作战环境的复杂性,侦察方无法获取敌方辐射源的完整信息,导致各个辐射源目标的属性取值以及属性权重通常不是确定数值,具有一定的不确定性,因而一般采用区间数进行表达;另外,逼近理想解排序法仅仅考虑指标之间的欧式距离,无法反映各指标间的关联性。针对这些问题,本文引入区间数理论和灰色关联分析对传统逼近理想解排序法进行拓展,提出一种基于灰关联分析和逼近理想解排序的区间多属性决策方法用于解决不确定条件下的辐射源威胁评估问题。该方法构建了基于区间数的欧式距离和基于区间数的灰色关联度,通过对二者进行结合构建了关于战场态势的决策信息系统并通过构造新的综合贴近度实现对辐射源威胁程度的定量评价。最后,通过实验仿真验证了本文方法能够有效解决实际作战中不确定条件下的辐射源威胁排序问题,有助于侦察方对于战场态势的进一步掌握。

    • 蒋云良, 赵康, 曹军杰, 范婧, 刘勇

      优先出版日期:2020-05-11  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1743

      摘要:近年来随着深度学习尤其是深度强化学习模型的不断增大,其训练成本即超参数的搜索空间也在不断变大,然而传统超参数搜索算法大部分是基于顺序执行训练,往往需要等待数周甚至数月才有可能找到较优的超参数配置. 为解决深度强化学习超参数搜索时间长和难以找到较优超参数配置问题,本文提出一种新的超参数搜索算法——基于种群演化的超参数异步并行搜索(PEHS). 算法结合演化算法思想,利用固定资源预算异步并行搜索种群模型及其超参数,从而提高算法性能.论文设计实现了在Ray 并行分布式框架上运行的参数搜索算法,通过实验表明在并行框架上基于种群演化的超参数异步并行搜索的效果优于传统超参数搜索算法,且性能稳定.

    • 曾晨东, 陈力

      优先出版日期:2020-05-11  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1754

      摘要:讨论了漂浮基空间机器人双臂捕获非合作卫星过程避免关节冲击破坏的避撞柔顺控制问题。为此提出在机械臂与关节电机之间加入一种旋转型串联弹性执行器(Rotatory Series Elastic Actuator, RSEA)作为柔顺缓冲机构,其作用在于:一、捕获碰撞过程,通过其内置弹簧的拉伸或压缩来吸收捕获操作过程中被捕获卫星对空间机器人关节产生的冲击能量;二、捕获完成后的镇定过程,利用设计与之配合的避撞柔顺控制策略来保证关节冲击力矩限制在安全范围。为此,利用第二类拉格朗日方程推导得到了捕获操作前含柔顺机构双臂空间机器人系统及目标卫星的各分体系统动力学模型;之后,基于系统动量守恒关系、系统运动几何关系及牛顿第三定律,得到了捕获操作后双臂空间机器人与被捕获卫星混合体系统综合动力学方程;最后,针对捕获操作后受碰撞影响而产生不稳定运动的混合体系统,提出了一种基于事件采样输出反馈的RBF神经网络避撞柔顺控制方案。上述方案与柔顺机构相结合不仅能有效吸收被捕获卫星的冲击能量,还能在冲击能量过大时应时开、关双臂空间机器人关节电机,以防止关节电机发生过载与破坏。李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的全局稳定性,仿真结果验证了所提避撞柔顺控制方案的有效性。

    • liuxfeng, 舒仁杰, 柏林

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1839

      摘要:针对稀疏表示分类器的分类性能评估受样本数量影响较大,特别是在小样本情况下其分类精度低导致的强烈证据冲突问题,提出了一种基于稀疏表示分类倾向性的决策融合方法。该方法采用稀疏分解重构残差的相对大小对样本在各个类别间的分类倾向性进行量化表征;通过求解残差异同概率,对稀疏分类器的混淆矩阵进行修正,提高了稀疏表示分类器分类性能评估的准确性;利用修正后的混淆矩阵对各个证据源进行加权融合,解决了小样本情况下的辨识精度低导致的高度证据冲突问题。在轴承故障融合诊断试验中,采用提出方法对不同传感器信号的不同特征向量获得的稀疏表示分类器进行了决策融合,达到了轴承故障状态准确辨识的目的,有效验证了提出方法在小样本情况下进行目标分类识别的有效性与优势性。

    • 徐勇, 苟志丽, 王金环, 姜凯辰

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1837

      摘要:本文研究了一类布尔控制网络的集成集可控性和集成集镇定性问题. 首先, 利用矩阵的半张量积理论, 给出布尔控制网络等价的代数表示. 其次, 通过自由控制序列研究布尔控制网络的集成集可控性, 并给出相应的充分必要条件. 对于布尔控制网络的集成集镇定性问题, 使其转换为集成集可控性问题, 并给出相应的判定定理. 最后, 给出数值例子说明本文结果的有效性.

    • 张宇, 刘威, 邵良杉

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1811

      摘要:分布式数据流已成为现代数据驱动应用产生数据的主要形式,而局部节点的数据虽然独立存储,但彼此之间是相互关联的,因此如何高效的共享局部节点数据来构建全局学习器是分布式在线学习的关键问题.针对此问题,本文提出了一种分布式在线学习的数据共享解决方案,包括基于指数损失的半监督聚类方法和基于协方差矩阵与均值向量的数据共享方法,并证明了重构数据集的累计绝对误差小于给定绝对误差界的概率下界.实验表明:本文方法可以使节点间的共享数据量维持在一个较低的水平, 同时保证基于重构数据训练得到的学习器具有很好的泛化学习能力.

    • 庞中华, 骆文城

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1801

      摘要:针对一类主从式异构线性网络化多智能体系统,本文考虑每个智能体的反馈通道和前向通道中存在随机网络诱导时延和数据包丢失问题,采用预测控制方法,提出一种基于观测器的网络化多智能体协同输出跟踪控制方案。在该方案中,主智能体在每一时刻基于自身滞后输出和系统参考信号,计算一组控制预测序列和输出预测序列,前者用以主动补偿主智能体控制回路中的随机网络诱导时延和数据包丢失,后者被发往从智能体;从智能体在每一时刻基于主智能体发送过来的输出预测序列和自身滞后输出,计算一组控制预测序列,用以主动补偿从智能体控制回路中的随机网络诱导时延和数据包丢失。随后推导了闭环网络化多智能体控制系统的稳定性,并实际实验验证了该方案的有效性和可行性。

    • 刘建刚, 李芸

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1736

      摘要:超级电容作为储能式轻轨的动力源,其性能非常重要, 本文提出了一种分布式协同控制策略来实现串联超级电容的电压均衡. 在信息层把串联超级电容单体视为智能体,均压问题可建模成多智能体系统协同跟踪问题;将串联超级电容单体之间分散的通信网络利用有向图来描述;借助有界的S型饱和函数,基于最近邻原则,设计了有界的控制增益可调节的协同均压控制律; 在假定有向图含有生成树的前提下,利用李亚谱诺夫函数,结合拉塞尔不变集原则,证明了整个闭环系统的渐近稳定性;在不同的初始电压、网络规模条件下,利用仿真验证了所提出的协同控制策略的有效性和可行性.

    • 霍鑫, 刘清泉, 李晨星

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1733

      摘要:指令整形是一种便捷的前馈控制方法,在工业领域已有许多应用。由于系统模型存在不确定性,且干扰难以避免,因此目前指令整形的研究热点是提高方法的鲁棒性,然而这在很大程度上增加了系统的保守性并使整形器参数整定更为复杂。本文借鉴双模ZV整形方法和EI整形方法的思想,提出一种改进的VI指令整形方法。该方法包含四个脉冲,设计时在自然频率两侧选取两个虚拟频率,并依据振荡容忍极限指标对其进行调整,确定脉冲的幅值和作用时刻。与传统指令整形方法相比,该方法具有更强的鲁棒性和更高的振荡抑制水平,且参数整定的便捷程度得到了很大的提升。针对四旋翼吊装系统,结合本文提出的改进的VI指令整形方法,提出了一种将指令整形器与双闭环控制结合的控制结构,利用根轨迹法分析了闭环指令整形控制结构的稳定性,通过仿真验证了改进方法的有效性,并与其它整形方法进行比较,表明了改进方法的优越性。

    • 董明刚, 曾慧斌, 敬超

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1723

      摘要:本文对现有的分解方法进行了改进,提出了一种基于弱关联的自适应高维多目标进化算法(WAEA)。首先,提出了一种基于夹角子空间的关联策略,使得一个解能与多个参考向量相关联;其次,提出弱关联概念,并基于此概念设计了双模态标量函数,使算法能够更好的地处理复杂PF问题。此外,算法通过检测参考向量子空间内解的数量,自适应调整惩罚参数大小,使其能有效处理各类多目标问题。最后,将WAEA算法与8种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明WAEA算法在处理复杂Pareto前沿的高维多目标问题时能更好地平衡Pareto最优解的收敛性与多样性。

    • 谭建豪, 潘豹, 王耀南, 崔昊韵

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1713

      摘要:针对固定节点数的渐进最优快速扩展随机数算法(Rapidly-exploring Random Trees Star Fixed Nodes,RRT*FN) 精度低、收敛到最优值速度慢等问题, 本文提出了一种改进的RRT*FN 路径规划算法, 并用于解决二维静态环境下的移动机器人全局路径规划问题. 首先, 改进算法使用与RRT*FN 算法相同的均匀采样方法进行路径搜索. 当改进算法搜索到一条初始路径时, 则在之后的路径规划中使用启发式采样方法. 在之后的每次迭代中,改进算法在椭圆子集采样方法与路径点邻近区域采样方法中随机选择一种作为当前采样方法. 然后, 当树中的总节点数达到预设值时, 则对树中的叶子结点采用加权方法进行删除. 通过给予采样区域内的叶子结点更高的权重, 从而将采样区域外的叶子结点以更高概率删除. 因此得以保留树中的高性能节点, 提高了算法性能. 最后, 仿真实验验证了本文改进算法的有效性.

    • 胡明南, 陈博, 俞立

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1688

      摘要:虽然分布式坏值检测方法能够消除观测数据中坏值对分布式最小二乘估计性能的影响, 但是现有的分布式坏值检测方法中依然存在安全漏洞. 本文针对一类分布式最小二乘估计算法研究了相应隐匿虚假数据注入(False Data Injection, FDI)攻击策略的设计问题, 设计了依赖于部分节点系统信息的分布式隐匿FDI 攻击方法, 这一方法不仅使得FDI 攻击信号无法被现有分布式坏值检测方法检测到, 而且可以以预设的偏移量改变估计结果. 最后, 通过IEEE 118-Bus 电力系统模型验证了所设计FDI 攻击方法的隐匿性和有效性.

    • 廉胤东, 谢巍

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1670

      摘要:本文主要研究基于视觉引导自动引导车(AGV) 的改进A* 路径规划算法. 首先, 设计一种包含导航、定位和任务信息的图形编码标志方法, AGV 通过识别位于车身前方网格型路径中有序排布的编码标志进行快速定位和下一位置预判, 为多AGV 规划奠定基础; 其次, 根据网格型路径构成的动态随机网络, 提出一种改进A* 算法, 将AGV 在运动时产生的动态时间耗费作为参考指标, 实现了多AGV 在路径网络中的路径规划和冲突避让策略, 提高了固定路网资源的利用效率; 最后对多AGV 在网格型路径中协同工作的场景进行仿真, 实验结果表明, 本文提出的改进算法可以有效应用于多AGV 系统, 并且提升整体系统的工作效率.

    • 谭春桥, 李尽展, 周丽

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1638

      摘要:针对共享单车租赁所具有的随机性特点,构建了随机环境下共享单车企业在寡头市场中关于租赁定价与投放数量联合决策的二维Bertrand博弈模型,研究差异定价与协同定价两种情形下共享单车企业的最优策略组合,分析了市场潜在需求量和用车区域覆盖难度系数对企业策略以及经营利润产生的影响。研究表明:在差异定价情形下,当用车需求的满足具有概率性特点时,共享单车企业之间的博弈存在唯一的纳什均衡解,且低价企业对市场价格的影响力升高有利于竞争双方利润增加;在协同定价情形下,共享单车市场的平均租赁价格较低,而且随市场潜在需求量的增大而增大,但与差异定价情形相比增速较小;协同定价有利于维持共享单车企业在市场规模较小时的盈利,差异定价有利于抑制共享单车企业在市场规模扩大时的过度投放。

    • 罗党, 张慧慧, 孙德才

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1621

      摘要:针对决策者在实际决策过程中表现出参照依赖和损失规避的现象,提出一种考虑决策者心理行为的灰色多属性群体决策方法.首先,利用“奖优罚劣”变换算子对原始决策信息进行规范化处理,以充分反映“奖优罚劣”思想;其次,依据决策群体信息,计算两两方案关于属性相比较时收益和损失的优势度,整合得备选方案的全局优势度;再次,根据极大熵准则和群体意见一致性原则构建决策者权重优化模型,求出备选方案的综合价值并对其排序择优;最后,通过案例分析表明本文方法的可行性、合理性和实用性.

    • 刘帅, 赵国荣, 曾宾, 高超

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1603

      摘要:研究了数据丢包和量化约束下的随机不确定系统分布式状态估计问题。将丢包现象描述为随机Bernoulli序列, 采用预测补偿机制对数据丢包进行补偿,将量化引入的误差转化为观测方程中的不确定参数,将系统的模型不确定性描述为系数矩阵受到随机扰动。利用固定时域内的所有观测值构造代价函数,将状态估计问题建模为带不确定参数的鲁棒最小二乘优化问题,并通过将矢量优化问题转化为单峰函数的标量优化问题,实现了鲁棒滚动时域局部估计器的快速求解。对局部估计器的稳定性进行研究,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件。应用协方差交叉(CI)融合算法进行加权融合,得到了分布式融合估计器。最后通过仿真验证了所提算法的有效性。

    • 张国富, 涂冰花, 苏兆品, 岳峰

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1582

      摘要:受损路网抢修是灾害应急响应中的一个重要内容,主要研究如何对抢修队进行有效的调度,以快速恢复受灾路网的交通能力,为后续的应急救援工作顺利展开提供有效的保证。已有工作在面向连续受损路段的受灾环境中往往难以给出有效的调度策略。为此,本文首先构建了改进的路网模型和马尔科夫决策模型,然后设计了相应的动作、状态和奖励函数,并基于Q学习设计了一种面向连续受损路段的道路抢修队调度改进算法。仿真实验结果表明,所提算法能够在连续受损路段的环境中具有更好的可靠性,且能以更小的代价给出更优的调度方案。

    • 李红娟, 王永富

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1526

      摘要:车辆线控转向(steer-by-wire,SbW)系统存在摩擦力矩及回正力矩等不确定动态特性, 难以实现精确建模与有效控制. 为此, 本文提出一种基于模糊系统的自适应高阶滑模(adaptive higher-order sliding mode,AHOSM)方法实现SbW系统的有效控制. 首先, 通过模糊逻辑系统逼近SbW系统的未建模动态, 使控制器的设计不再需要摩擦力矩及回正力矩的动力学模型. 然后, 采用高阶滑模和自适应增益技术削弱传统滑模控制器存在的抖振现象. 此外, 通过构造Lyapunov函数来设计增益自适应律补偿逼近误差和系统不确定项对控制精度的影响, 该方案不需要系统不确定项的界已知且能避免增益过估计现象. 最后, 通过稳定性分析证明了该控制器可以在有限时间内建立实际滑动模态, 数字仿真和硬件在环实验进一步验证了该控制方法的有效性和优越性.

    • 童林, 官铮, 杨文韬, 祝昆

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1520

      摘要:相对于固定配时,基于交通流的动态变化特征的信号配时算法具有更好的道路状态适应性. 本文提出一种基于交通流识别的自适应控制策略,首先利用自组织映射网络(SOM)神经网络对历史交通流状态聚类,结合路口时间段与路段环境特征分析实现交通流模式划分;在此基础上,引入概率神经网络(PNN)对该路口的交通流模式进行训练学习;最后,针对不同状态类型交通流量,动态选取门限服务轮询信号配时和韦伯斯特信号配时策略计算信号灯配时周期,实现了控制策略与交通流动态变化特征的匹配. 仿真实验结果表明,区分交通流模式的混合服务路口信号控制方法对车流的随机变化具有更好的适应性.

    • 赵卫绩, 张凤斌, 刘井莲

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1439

      摘要:针对已有社区搜索算法采用高维稀疏向量表示节点, 时间复杂度高的问题, 提出一种基于节点嵌入表示学习的社区搜索算法 CSNERL. 节点嵌入技术能够直接从网络结构中学习节点的低维实值向量表示, 为社区搜索提供了新思路. 首先, 针对已有节点嵌入算法存在着较高的概率在最亲近邻居间来回游走的问题, 提出基于最亲近邻居但不立即回访随机游走的节点嵌入模型 NECRWNR, 采用 NECRWNR 模型学习节点的特征向量表示.然后, 采用社区内所有节点的向量均值作为社区的向量表示, 通过选择与当前社区距离最近的节点加入社区的方法, 实现了一种新的社区搜索算法. 在真实网络和模拟网络数据集上分别与相关的社区搜索算法进行了实验对比, 实验结果表明所提社区搜索算法 CSNERL 具有更高的准确性.

    • 付焕森, 崔宝同, 庄波, 张建中

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1309

      摘要:采用一类具有状态时滞的分布参数系统来描述移动传感器/执行器网络模型, 并在模型中加入扰动因子; 考虑移动传感器/执行器的动力学行为, 研究系统出现扰动时如何设计反馈控制器和移动控制力. 首先利用无穷维抽象发展方程理论将时滞分布参数系统在Hilbert空间中进行方程演变; 其次结合工程实际应用进行合理的假设便于问题的解决; 再利用算子半群理论, 通过Lyapunov稳定性定理证明系统的状态在反馈控制器的作用下能够趋于稳态, 并且系统在移动控制力的作用下是渐近稳定的; 最后, 通过数值仿真实验说明文中所设计控制策略的有效性.

    • 刘红霞, 史玄玄, 沈谋全

      优先出版日期:2020-05-02  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1182

      摘要:针对非线性网络控制系统中测量数据的量化及随机丢包问题,给出一种基于数据驱动的自适应迭代学 习控制算法. 该算法能够保证系统在数据量化,随机丢包,以及不确定迭代学习长度等因素的影响下,经过有 限次迭代后输出轨迹跟踪误差收敛到零. 借助伪偏导线性化方法,将非线性系统转换为线形时变系统形式. 在线 性系统框架下利用前一批次的系统输出信息更新自适应学习增益. 与传统迭代学习控制算法不同的是该算法无 需预知迭代长度的先验信息和控制系统模型信息. 最后通过Matlab 仿真实验验证所提算法的有效性.

    • 杨嫒, 钱斌

      优先出版日期:2020-04-09  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1710

      摘要:针对一类生产实际中广泛存在的绿色单机调度问题,即带释放时间的低碳单机调度问题,提出一种精确动态规划算法(exact dynamic programming algorithm, EDPA)进行求解,优化的主要和次要目标分别为最大延迟时间和总碳排放量。首先,建立问题的排序模型。该模型可用三元法表示为 ,属于NP-hard问题。其次,通过分析排序模型的性质,提出基于工件排序和机器状态选择的交货期最早优先规则(Earliest due date, EDD),可确保得到问题最优解。然后,根据所提规则构建状态递推方程,进而基于该方程设计可对问题解空间执行状态树搜索的EDPA。该算法为具有伪多项式时间的精确算法,可获取问题的最优解。最后,通过在测试问题和企业实例上的仿真实验,验证所提算法不仅可最小化最大延迟时间,也能有效地减少总碳排放量。

    • 陈俊风, 王玉浩, 张学武

      优先出版日期:2020-04-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1431

      摘要:针对现有大坝变形预测模型的预测精度不高; BP神经网络的参数和结构很难确定且容易陷入局部极值等问题, 本文引入小波变换理论把原始的大坝变形序列分解成几个子序列, 然后对每个子序列使用头脑风暴算法(Brainstorming algorithm, BSO)优化BP神经网络的参数和结构. 另外, 考虑到基本的BSO算法中使用高斯变异的生成策略, 其固定的传递函数不利于探索解的分布且计算复杂度较高, 因此, 本文把差分进化算法中的差分变异思想用到基本的BSO算法中, 建立了一种基于小波变换和差分变异头脑风暴算法优化BP神经网络的大坝变形预测模型. 实验证明, 与其他预测模型相比, 本文提出的预测模型具有更高的预测精度.

    • 左磊, 刘小敏, 闫茂德, 张野

      优先出版日期:2020-04-07  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1268

      摘要:本文研究在敏感度函数未知下面向多无人驾驶车辆队列的非均匀直线覆盖控制问题。非均匀直线覆盖控制是指利用一组无人驾驶车辆,根据目标直线(即道路)上的敏感信息分布状态(即敏感度函数),合理地布置无人驾驶车辆,使得该目标直线上敏感度较高的区域得到更多的关注。针对目标直线上敏感度函数未知的情况,本文设计了一种基于曲线拟合与空间相关性的估计算法来近似该敏感度函数。在此基础上,提出一种分布式覆盖控制律,能够有效地使无人驾驶车辆行驶到目标路径上的最佳位置,并严格分析了所提出的覆盖控制系统的稳定性和覆盖效果。此外,为了验证本文所提的覆盖控制算法,本文利用专业的车辆队列仿真软件(PLEXE),验证了所提算法的可行性与有效性。

    • 陈佳鲜, 毛文涛, 刘京, 张新明

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1809

      摘要:不同工况下轴承退化数据分布不一致,导致深度学习等方法对剩余寿命预测效果有限,而已有迁移学习预测方法未能充分挖掘不同工况退化序列的内在趋势性。本文提出了一种基于深度时序特征迁移的轴承剩余寿命预测方法。首先,提出一种深度时序特征融合的健康指标构建模型,利用时间卷积网络挖掘退化趋势的内在时序特征,得到源域多轴承的健康指标;其次,提出一种最小化序列相似度的领域自适应算法,利用源域健康指标作为退化趋势元信息,选取目标域与源域之间的公共敏感特征;最后,采用支持向量机构建预测模型。在IEEE PHM Challenge 2012轴承全寿命数据集上进行实验,结果表明,本文方法构建的健康指标可更有效地反映退化趋势,同时明显提升剩余寿命预测的准确度。

    • 张锦, 江丽, 郭钧, 杜百岗, 李益兵

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1802

      摘要:针对建材装备集团项目执行过程中存在的项目内和项目间多类别资源协同共用现象,提出了并行调度机制下考虑多类别资源转移时间和转移成本的多项目资源调度问题,以最小化资源转移成本和项目执行工期为目标建立了问题的数学模型。为改善进化算法在局部搜索能力方面的不足,提出将禁忌搜索与遗传算法相结合,构造了一种内嵌禁忌搜索寻优搜索的多目标混合进化算法,在保证算法全局搜索能力的前提下提升局部精确搜索能力。同时,考虑了资源转移成本和时间对任务选取的影响,改进了任务选择的优先权值,提出了并行调度机制下资源转移冲突消解策略。数据实验表明所提算法能够有效避免不合理的资源转移,在求解质量方面具有良好的性能。

    • 周静波, 黄伟

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1795

      摘要:基于低秩矩阵恢复(Low-Rank Matrix Recovery, LRMR)的显著性目标检测模型通过将图像特征分解为与背景关联的低秩分量和与显著性目标相关联的稀疏分量,并从稀疏分量中获得显著性目标.现有的显著性检测方法很少考虑低秩分量与稀疏分量之间的相互关系,导致检测的显著性目标零散或不完整.本文提出基于低秩矩阵恢复的显著性目标检测与细化方法来规避该限制.首先,本文所提方法采用 l1范数稀疏约束和拉普拉斯正则项对初始显著图进行计算;在显著性细化阶段,由于非局部的l0优化可以有效地对显著性区域及其邻接区域之间的相互关系进行建模,结合初始显著图,本文采用非局部l0梯度优化,最小化显著性区域中显著值的变化,从而保证显著性目标的完整性.本文在四个显著性目标检测数据集上进行实验,实验结果验证所提算法的优越性.

    • 朱建勇, 黄鑫, 杨辉, 聂飞平

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1788

      摘要:针对泡沫特征复杂繁多不利于建模控制的问题, 本文提出了一种基于稀疏化神经网络的泡沫图像特征选择方法. 相较于大部分稀疏模型以线性回归模型作为损失函数的情况, 本文选择以更为贴近实际工业过程非线性特点的神经网络模型作为损失函数, 并加入 范数约束以起到特征选择的效果; 此方法根据泡沫特征建立解决矿物品位回归问题的特征选择方法, 并采用近点梯度法计算最优解, 通过对第一层权值的综合排序得到特征选择子集; 最后, 利用支持向量机测试输入样本不同特征组合效果, 对比各特征子集得到浮选过程最优特征组合. 工业数据仿真结果表明, 该方法可以有效地实现泡沫图像维数约简.

    • 王建华, 潘宇杰, 孙瑞

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1773

      摘要:针对多目标柔性作业车间绿色调度问题(MO-FJGSP),建立优化目标为最大完工时间、机器总负荷和能耗最小的多目标数学模型,并设计了一种基于Pareto最优解的自适应多目标Jaya算法(SAMO-Jaya)对该问题进行优化求解.该算法采用两级实数编码方式实现工序排序与机器分配的编码表示,并设计一种转换机制实现将Jaya连续解空间映射至FJSP离散解空间;然后设计了一种混沌序列与均匀分布相结合的混合策略以提高初始种群的质量与全局分散性;此外,在Jaya算法中嵌入了自适应调整种群规模的方法以提高算法求解速度.通过10个单目标与3个多目标基准算例测试,并与7个已有算法进行对比分析,结果表明SAMO-Jaya算法能够对MO-FJGSP进行有效求解.

    • 王英聪, 肖人彬

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1764

      摘要:卫星舱布局是卫星总体设计的重要组成部分,其研究的是仪器设备在卫星舱内的最佳摆放方式.从空间的角度出发,卫星舱布局的一个设计方案就是不同的仪器设备在容器内占据着不同的空间,当仪器设备所占空间发生变化时,就会形成新的设计方案.因此,卫星舱布局可以看成是将容器空间合理地分配给仪器设备(分配特性),并达到某种最优指标(优化特性).在借鉴蚁群劳动分工任务分配实现卫星舱布局空间分配的基础上,进一步融合卫星舱布局的优化特性,提出了一种蚁群劳动分工优化算法.在具体的实现过程中,为基本蚁群劳动分工算法设计了启发式占位动作、自适应环境刺激和个性化响应阈值,同时引入了禁忌搜索、跳坑策略和接收准则等优化技术.对16个代表性算例的计算结果表明,所提算法是求解卫星舱布局的有效算法.

    • 杨刚, 陈鹏, 戴丽珍, 杨辉

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1729

      摘要:宽度学习系统BLS是一种基于RVFLN的高效增量学习系统, 具有快速且精度高的特点. 为了实现BLS对时间序列的精确预测, 结合回声状态网络ESN的储备池结构, 提出一种基于池计算的宽度学习系统RCBLS. 该系统通过在强化层引入简单环型储备池连接, 以并行的储备池代替原系统中的前馈连接, 使RCBLS具有一定的回声状态特性且方便设计. 同时, 应用增量学习保证了系统的实时性能. 基于MSO时间序列预测问题, 针对不同规模数据样本分别研究了不同储备池结构RCBLS 的性能. 结果表明: 多储备池结构的RCBLS大大提高了模型的泛化能力和稳定性.

    • 钟良骥, 廖海斌

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1703

      摘要:由于人脸表情类内变化和类间干扰因素的存在,导致人脸表情识别仍面临着巨大挑战。本文提出一种基于性别条件约束随机森林的深度人脸表情识别方法,解决人脸表情识别中噪声、性别等变化和干扰问题。首先,采用深度多示例学习方法提取鲁棒性人脸特征,解决人脸光照、遮挡和低分辨率等图像变化问题。其次,采用性别条件随机森林分类方法进行人脸表情分类器设计,解决人脸性别因素干扰问题。在公开的CK+,BU-3DEF,LFW人脸表情数据库上进行广泛实验结果表明:本文方法在三大人脸数据库上分别达到了98.83%、90%、 60.58%的识别率,与先进方法相比具有更好的性能和鲁棒性。另外,与其它先进的深度学习方法(需要大量训练数据库)相比,本文方法只需要小量训练样本就能达到较好效果。

    • 刘金平, 周嘉铭, 刘先锋, 唐朝晖, 马天雨

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1672

      摘要:入侵检测通过主动识别恶意网络行为已成为信息系统安全防护中不可或缺的环节。基于机器学习的网络入侵检测方法将恶意网络行为(入侵)检测转化为模式识别(分类)问题,因其适应性强、灵敏度高等优点,受到国内外广泛关注。然而,现有的模式分类器往往假设数据集的分布是大致均衡的,而真实的网络环境中,入侵行为的要远少于正常访问,这给稀少但是危害性大的网络入侵行为检测带来巨大挑战。本文提出一种基于聚类簇结构特性的综合采样法(CSbADASYN),通过挖掘少数类样本的内部结构对其进行自适应过采样,以获得样本分布结构特性保持的均衡数据样本,解决因数据不均衡带来的分类偏向。CSbADASYN先采用谱聚类方法对数据集中的少数类样本进行聚类分析,再根据所获得的聚类簇结构采用自适应综合采样法对少数类样本进行插值,以获得样本分布结构保持的均衡样本用于分类器模型学习。在经典的NSL-KDD和KDD99数据集上进行了大量的验证性和对比性实验,结果表明,CSbADASYN能使传统分类器模型在不均衡数据集上的分类性能得到明显提升。与传统的未经样本均衡处理和其它的带均衡处理的入侵检测方法相比,该方法能获得更低的误报率和漏报率。

    • 王道平, 王婷婷, 梁思涵

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1657

      摘要:研究了信息非对称下考虑制造商回收行为的闭环供应链协调问题,其中回收率随时间动态变化,制造商的再造品成本为私有信息。通过构建分散决策模型,得到制造商与零售商的最优均衡解,并引入l批发价格契约促使制造商传递真实的成本信息。运用伊藤过程刻画了回收率的随机演化过程,通过数值仿真分析了信息隐匿度和回收率等参数对供应链的影响。研究表明:回收率在较短时间内达到稳定值,并受不确定因素影响在稳定值上下波动。外部激励比外部约束措施更能提升回收率。信息隐匿会降低制造商的回收率和公开利润以及零售商利润,批发价格契约的引入可有效提高供应链成员利润,减小分散决策和信息非对称带来的损失,使供应链实现帕累托改进。

    • 蒲明, 刘鹏, 熊皑

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1652

      摘要:本文首先分析了现有fal函数和传统非线性扩张状态观测器中存在的六类问题.针对这些问题,首先提出一种固定时间收敛的fal函数,其收敛速快于传统fal函数,且收敛时间上界与初始误差无关.然后分别设计了基于新型fal 函数的非线性扩张状态观测器、指数收敛非线性扩张状态观测器和全新结构的固定时间收敛非线性扩张状态观测器.最后仿真验证了这3种新型的非线性扩张状态观测器的估计总误差相对于传统非线性扩张状态观测器分别减少了15.4\% ,16.9\% 和93.8\%;对应的被控状态总误差分别减少了13.6\%,30.4\%和78.3\%.

    • 何庆, 林杰, 徐航

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1609

      摘要:由于位置更新公式存在的局部开发能力强而全局探索能力弱的缺陷,导致蝗虫优化算法(GOA)易陷入局部最优,易早熟收敛.因此提出混合柯西变异和均匀分布的蝗虫优化算法(HCUGOA),受柯西算子和粒子群算法的启发,提出具有分段思想的位置更新方式以增加种群多样性,增强全局探索能力;将柯西变异和反向学习的融合,对最优位置即目标值进行变异更新,提高算法跳出局部最优的能力;为了更好的平衡全局探索和局部开发,将均匀分布函数引入到非线性控制参数c,构建新的随机调整策略.通过对12个基准函数和CEC2014函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验的方法来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明HCUGOA算法在收敛精度和收敛速度等方面得到了极大的改进.

    • 刘秉政, 高松, 曹凯, 王鹏伟, 徐艺

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1562

      摘要:由于车辆动态行为的不确定性,造成跟随车辆控制的不确定性。然而传统车辆跟随控制方法只能针对车辆的单一行为动态的不确定性进行建模,无法遍历车辆所有可能的控制输入,因而既无法一次性提供跟随策略下完整的可行控制方案,也不足以在理论上保证对策略安全检测的可信性.为此提出车辆跟随控制策略的状态可达集建模及验证方法.该方法将控制策略转换为可用可达集计算和表征的多级安全判定事件,利用随机可达集的状态遍历特征描述车辆控制输入的不确定性,通过对可达集交集的判断,辨识所有初始条件对应的危险与安全控制行为,为驾驶员提供完整的可选择控制方案,然后利用马尔科夫链逼近可达集,近似表达车辆行为的不确定性,依据驾驶员行为习惯,统计验证策略的安全性,从而实现对控制策略的有效建模分析.实验结果表明,提出的建模及验证方法不仅完备地表征了车辆不确定行为,提供了交通情形中跟随策略相应的完整控制方案,也实现了对策略安全性的精确验证.

    • 王婷婷, 王道平, 赵超

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1560

      摘要:在大数据和低碳双重背景下,研究由制造商、零售商以及大数据服务商组成的三级供应链联合减排与协调问题.考虑到减排量对需求具有双重影响,构建集中式、分散式以及基于改进的双边成本分担契约下的微分博弈模型,求解并比较3种情形下供应链成员的最优均衡策略.结合算例,对部分参数进行灵敏度分析,并讨论该契约对供应链的协调效果,为大数据服务商参与下供应链联合减排的动态协调研究提供了理论依据.

    • 江文辉, 李思雯, 徐菱, 李延来, 丁小东

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1552

      摘要:考虑消费者存在缺货容忍行为,研究了变质品的联合订购和信用期决策问题。假设延迟订购消费者面对缺货等待时存在一个容忍期限(即,在该容忍期限内零售商无需支付缺货成本),同时考虑市场需求受商业信用期的影响,库存系统允许缺货且短缺量部分延迟订购。以零售商的平均利润最大化为目标分2种情形构建了变质品的订购和信用期决策模型。理论上证明了最优解的存在性和唯一性,并给出了相关定理结论。在此基础上设计了一个寻找最优解的两阶段迭代算法。最后通过数值算例展示了模型和算法的应用,并完成主要参数的灵敏度分析。研究结果表明:消费者的缺货容忍行为可以有效增加零售商利润、减低产品变质损失,同时还可以激励零售商提供更长的商业信用期,进而实现买卖双方的共赢。

    • 刁心薇, 曾珍香, 孙丞

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1536

      摘要:在碳交易和碳税并行的混合碳政策下,考虑由一个制造商和一个零售商组成的供应链系统,通过Stackelberg博弈方法,构建供应链系统分散决策模型,确定制造商和零售商的最优减排与定价决策,并基于此分析制造商低碳转型过程中的的技术选择策略,探讨低碳产品最优减排率与碳配额和碳税之间的关系,为政府制订政策提供理论依据。研究表明:制造商低碳转型过程中的技术选择主要取决于普通产品与低碳产品碳排放成本的差额,当差额小于阈值时,两种产品共同生产,否则普通产品将被停产;政府可以通过增加碳配额促进低碳产品最优减排率的提升;而碳税对低碳产品最优减排率的影响较为复杂,当减排相对成本较低时,提高碳税可以促进低碳产品减排率的提升,而当减排相对成本较高时,碳税的提高会使减排率呈现先增加后下降的趋势。最后通过算例验证了上述结论。

    • 朱建勇, 周振辰, 杨辉, 聂飞平

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1510

      摘要:基于拉普拉斯图的半监督特征选择算法处理高维、少标签样本缺乏外推能力及鲁棒性差等特点,本文提出一种基于Hessian正则的自适应损失半监督稀疏特征选择算法.首先,为提升线性映射能力,利用Hessian正则保留数据的局部流形结构;其次,为增强模型对具有较小或者较大损失数据的鲁棒性,引入自适应损失函数,通过调节自适应损失函数的参数确定最小损失;接着,引入l2,p范数稀疏投影矩阵,提升特征的区分度及增加模型适应度;最后采用递归迭代优化求解目标函数.仿真实验表明所提方法的有效性和优越性.

    • 徐鹏飞, 王敏, 刘金平, 唐朝晖, 马天雨

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1484

      摘要:宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)作为深度神经网络的替代框架,具有快速自适应模型结构选择和在线增量学习能力,被认为是知识发现和数据工程领域中一种极具前途的技术。传统的BLS主要应用于数据分布均衡且误分类代价相同的模式分类任务,但大多数实际应用的数据是非均衡分布的,如网络入侵监测、医疗诊断、信用卡欺诈检测等。本文提出一种基于数据分布特性的代价敏感BLS(Data distribution-based Cost-sensitive-BLS,DDbCs-BLS),解决数据分布不均、误分代价不同的模式分类任务。DDbCs-BLS在充分考虑数据统计分布特性的基础上寻找代价敏感型BLS分类器的最佳分类边界,保证少数类样本信息不被丢失,从而提高BLS在各类数据集上的模式分类性能。在多种公共数据集(包括均衡和不均衡数据集)上进行大量的验证性和对比性实验,结果表明DDbCs-BLS能有效确定分类边界线的最佳位置,无论是在均衡数据集还是在不均衡数据集上均能获得更好的分类性能。

    • 张达敏, 王依柔, 徐航, 宋婷婷, 王栎桥

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1448

      摘要:针对智能电网的无线通信环境存在频谱短缺、资源利用效率低等问题,本文将认知无线电技术应用于智能电网的邻域网络通信中。引入认知智能电网概念以保证业务传输的公平性和有效性,提出了一种基于改进二进制蝴蝶优化算法(BOA)的频谱分配策略,此方案考虑了通信过程中的信噪比和路径损耗后,选择系统能量效率作为信道效益,并且在拓扑结构固定的城市居民小区进行建模仿真。首先使用基于改进时变转换函数和扰动策略的二进制蝴蝶优化算法(IBBOA)为认知智能电网用户进行频谱分配,再采用基于接收信噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的传输功率,减少了认知智能电网用户和主要用户之间存在的干扰。最后,以系统能量效率和两个用户公平性指数为优化目标,与遗传算法(GA)和二进制粒子群算法(BPSO)进行了对比实验,仿真实验表明,联合闭环功率控制的IBBOA算法所获得的系统能量效率比未联合闭环功率控制的NBOA算法高33.2%,IBBOA算法最终的系统能量效率和用户公平性指数Fair比效果表现最差的GA算法分别高出47.8%和62.6%;比未改进前的BBOA算法分别高出17.6%和26.7%。结果表明该方案能够有效抑制认知智能电网中用户间的干扰,大大提高了频谱利用率和系统能量效率。

    • 熊红林, 冀和, 樊重俊, 徐佩

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1446

      摘要:航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义,针对航空旅客出行情况的预测研究,首先,定义一种航空旅客出行指数,通过K-means聚类方法对航空旅客出行指数进行分级;其次,基于互信息与相关性原理,选取航空旅客出行情况关键影响特征因子,提出一种基于关键影响因子与航空旅客出行指数互信息的MI-SVR(Mutual Information - Support Vector Regression)机器学习预测模型;最后,通过上海机场旅客出行指数预测实验对模型进行验证,实验结果显示MI-SVR模型具有可行性与有效性,同时,相比传统的预测模型预测效果更优。此外,实验结果也表明各模型基于互信息引入影响因子进行预测相对仅基于历史数据进行独立预测误差更小。本研究结果有助于提升机场建设及运营管理水平,同时,也可辅助人们选择通过民航交通方式出行的时段。

    • 高哲, 黄晓敏, 陈小姣

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1418

      摘要:本文提出了基于 Tustin 生成函数的分数阶卡尔曼滤波器设计方法, 解决了含相互关联的分数阶有色过程噪声和分数阶有色测量噪声的连续时间线性分数阶系统的状态估计问题. 通过 Tustin 生成函数方法, 对连续时间线性分数阶系统进行离散化, 将分数阶系统的微分方程化为差分方程. 利用增广向量法, 将分数阶状态方程 和分数阶有色噪声作为新的增广状态向量, 从而将分数阶有色噪声转化为高斯白噪声. 然后, 提出了一种基于Tustin 生成函数的分数阶卡尔曼滤波算法, 有效地实现了对含相互关联的分数阶有色过程噪声和分数阶有色测量噪声的连续时间线性分数阶系统的状态估计. 与基于Gr$\ddot{u}$nwald-Letnikov 差分的离散化方法相比, 本文提出的基于 Tustin 生成函数的卡尔曼滤波算法得到的状态估计精度更高, 状态估计效果更好. 最后, 通过仿真结果验证提出算法的有效性.

    • 韩文杰, 谭文

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1408

      摘要:线性自抗扰控制具有固定控制结构,其设计不依赖于被控对象的数学模型,性能可以由反馈控制增益及观测器增益确定,在工业过程中具有极大的应用前景。然而,由于工业过程模型阶数的不确定性,被控对象的高频增益很难获得,因此,线性自抗扰控制器参数整定,是其在工业过程中能否应用的重要环节。鉴于实际工业控制中大都采用PID控制器,且PID控制器参数整定已经有丰富的理论与公式,因此,本文利用将PID控制器参数转化为二阶LADRC参数的方法,将现有的PID整定方法转化为二阶LADRC参数的整定方法。此方法基于一阶惯性加时延模型,LADRC参数公式为已知模型的归一化时延的函数,计算简单。对于已经掌握PID整定的工程人员,可以很容易导出相应的LADRC参数整定公式,丰富LADRC参数整定理论及方法

    • 孔祥玉, 解建, 罗家宇, 杜柏阳, 李强

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1402

      摘要:在工业生产中,对系统进行故障检测具有十分重要的作用.改进的偏最小二乘(Modified partial least squares,MPLS)是在PLS基础上提出的一种扩展算法,在质量相关故障检测中具有良好的检测效果.但当测试数据中含有质量无关故障时,MPLS算法漏报率较高;另外,MPLS算法的阈值为固定值会导致其误报率增加,这些问题会对工业过程监控产生较大影响.为此,本文提出一种基于局部信息增量与MPLS的质量相关故障检测方法(Local information increment-MPLS, LII-MPLS),在MPLS基础上,通过使用局部信息增量技术对测试数据进行实时更新检测后,质量相关故障的漏报率明显降低.同时过程复杂化导致静态控制限不能满足故障检测的需求,现存的动态控制限适用范围具有一定局限性,因此本文改进静态控制限将其推广为局部动态阈值.最后,通过田纳西伊士曼过程(Tennessee Eastman process,TEP)仿真实验验证了所提算法的有效性.

    • 马晓平, 刘志, 李帮义, 唐娟, 郑小雪

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1328

      摘要:针对由一个制造商和一个零售商构成的闭环供应链,运用Stackelberg动态博弈理论,构建不同担保模式下考虑零售商公平关切的决策博弈模型,探讨产品担保模式及零售商公平关切对闭环供应链定价及担保期决策、经济效益和环境效益的影响,分析不同担保模式的担保效率。研究结果表明,当担保成本较低且消费者对新产品和再制造品差异化担保期较为敏感时,制造商或零售商会为再制造品提供长期担保服务;零售商公平关切会降低新产品和再制造品批发价格,其对再制造品销售价格及担保期、供应链经济环境效益的影响与产品担保模式密切相关;两种担保模式的经济环境效益与担保成本及再制造品相对环境优势相关,当零售商担保的相对成本优势和再制造品相对环境优势显著(微弱)时,零售商(制造商)担保模式是闭环供应链利益相关者的一致选择;零售商担保模式能够减缓零售商公平关切对闭环供应链经济效益及环境效益的负面影响。

    • 赵泉华

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1321

      摘要:传统模糊聚类算法在影像分割过程中,仅考虑影像的光谱信息,所以对噪声比较敏感。为了克服传统模糊聚类分割算法对噪声的敏感性,提出基于混合邻域约束项的改进模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)算法。该算法首先从隶属性及光谱属性两方面定义邻域像素关于中心像素的相似度,然后利用线性加权的方式将两种相似度进行融合,同时结合邻域像素到聚类中心的距离构造邻域约束项,并将其引入目标函数中,以平衡影像分割过程中的影像平滑及细节保留,实现更优分割。通过对合成影像及真实遥感影像分割结果的定性、定量评价,验证了该算法具有较强的鲁棒性,在降低了对噪声的敏感性的同时能够较好的保留影像细节,获得高精度的分割结果。

    • 李二超

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1320

      摘要:实际生活中存在很多动态多目标优化问题(DMOPs),对此类问题,一旦环境发生了变化,就要求进化算法能快速地跟踪优化问题随时间移动的Pareto前沿(PF)或Pareto解集(PS)。本文提出了一种基于分类的多策略预测方法(CMSP)。首先,利用优化得到的近似最优解来检测PS的变化类型:不变、平移和其他;其次,针对不同的变化类型,采取不同的应对策略:若为不变,则保留精英个体,并保证多样性;若为平移,则对最优解集的中心点建立时间序列,通过预测梯度策略更新种群,然后,将预测的个体与从旧种群中保留下来的个体进行比较,以保证预测的准确性;若为其他,则对多个特殊点建立时间序列来预测新环境中个体的位置;最后,引入种群保留策略和记忆恢复策略,有利于更充分地利用历史信息。实验结果表明,CMSP可以很好地进行动态多目标优化。

    • 王雪松, 晁杰, 程玉虎

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1290

      摘要:针对如何恢复重建后超分辨率图像的纹理细节问题,提出基于自注意力生成对抗网络的图像超分辨率重建模型(SRAGAN)。在SRAGAN中,基于自注意力机制和残差模块相结合的生成器用于将低分辨率图像变换为超分辨率图像,基于深度卷积网络构成的判别器试图区分重建后的超分辨率图像和真实超分辨率图像间的差异。在损失函数构造方面,一方面利用Charbonnier内容损失函数来提高图像的重建精度,另一方面使用预训练VGG网络激活前的特征值来计算感知损失以实现超分辨率图像的精确纹理细节重构。实验结果表明,SRAGAN在峰值信噪比和结构相似度分数上均优于当前流行算法,能够重构出更为真实和具有清晰纹理的图像。

    • 陈世明, 卢家胜, 高彦丽

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1168

      摘要:针对电力系统中普遍存在的系统非线性和参数不确定性等问题,本文提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的分布式自适应控制器,以提高多机电力系统的暂态稳定性。利用基于RBFNN的方法对系统中的未知非线性项和外部扰动进行补偿,设计了相应的自适参数估计方法,逼近未知非线性项的理想权值矩阵。该策略基于多智能体框架,分布式控制器通过通信网络接收PMU测量的实时数据,并控制储能装置动作,使受到扰动后各发电机能够迅速实现频率同步。利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了所提出的分布式控制方法的收敛性。最后,通过仿真研究验证了所提出的分布式控制方法的有效性。

    • 何明, 马子玉, 刘锦涛, 郑旭东, 周波

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1106

      摘要:针对多智能体系统在牵制控制过程中最终收敛时系统稳定性较差的问题,设计一种影响度矩阵,重新构建介数中心性算法来完成牵制控制节点选择工作。首先,根据子网的度分布计算影响度矩阵;其次,由影响度矩阵计算子网的介数中心性分布矩阵;最后,根据介数中心性选择牵制控制节点。既保留个体本身的重要性,也引入邻居个体重要性对其影响程度。经过对比实验验证了影响度介数中心性算法可有效增强多智能体系统的鲁棒性并提高系统的收敛速度。

    • 李可非, 马晓川, 刘宇, 袁东玉

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1070

      摘要:摘 要:针对带多普勒量测的目标跟踪问题,本文提出了一种基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法。本文首先对具有量测误差相关性的距离和多普勒量测进行解相关处理,构造出新的解相关量测方程,进而基于贝叶斯方法,提出了带多普勒量测的序贯处理算法的统一理论框架,实现了对位置量测和多普勒量测的序贯滤波。在该理论框架下,本文提出了基于转换量测容积卡尔曼滤波器的序贯滤波目标跟踪算法。该算法先采用转换量测容积卡尔曼滤波器和位置量测对目标状态进行估计,再利用经典容积卡尔曼滤波器对新构造的伪多普勒量测进行量测更新以实现目标跟踪。通过对所提出算法的性能分析,证明了该算法具有良好的一致性和收敛性。仿真结果表明,该算法与其他跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度。

    • 王勋

      优先出版日期:2020-03-30  DOI: 10.13195/j.kzyjc.2019.1032

      摘要:针对Holonic-C2组织协作式资源的动态调度问题,对战场上的突发事件进行了分析,面向任务属性变化、可用平台减少和任务数量变化三类基本的种突发事件,提出了Holonic-C2组织双层结构下针对突发事件的协作机制,在战术决策Holon模块构建了两种多目标优化模型,在战役决策Holon模块提出了战术Holon协作选择方法。仿真实验表明,所提出的Holonic-C2组织协作式资源动态调度过程能够有效处理单个战术Holon无法处理突发事件的情况,实现了多个战术Holon的协作,证明了所提方法的可行性。