【雜志簡介】

　　《控制與決策》創(chuàng)刊于1986年，由教育部主管、東北大學主辦，是自動控制與管理決策領(lǐng)域的學術(shù)性期刊，月刊，A4開本，160頁，經(jīng)郵局國內(nèi)外發(fā)行。

　　多年以來，堅持正確的辦刊宗旨，選擇工業(yè)生產(chǎn)和企事業(yè)管理中的一些難點和熱點問題，著重在時滯系統(tǒng)、不確定系統(tǒng)、智能控制、網(wǎng)絡控制、最優(yōu)控制等許多方面，進行廣泛交流和深入研討，發(fā)表了一大批最新研究成果，受到廣大讀者的一致好評。

　　《控制與決策》主要刊登以下內(nèi)容：控制理論及控制工程，系統(tǒng)理論與系統(tǒng)工程，模式識別與智能系統(tǒng)，傳感技術(shù)、自動化儀表與裝置，飛行器導航、制導與控制，決策對策理論的方法與系統(tǒng)，機器人與先進制造系統(tǒng)，故障檢測、診斷與系統(tǒng)可靠性，以及自動控制與決策領(lǐng)域的其他重要課題。主要欄目有：綜述與評論、論文與報告、短文、信息與動態(tài)等。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　《控制與決策》是研究生教育中文重要期刊，中文核心期刊，美國工程索引(EI)檢索源期刊，最近幾年的Ei檢索率接近100%。本刊的影響因子在信息與系統(tǒng)科學類期刊中一直名列前茅，連續(xù)4屆被評為百種中國杰出學術(shù)期刊，兩次被評為中國高校精品科技期刊，2008年被評為中國精品科技期刊，多次獲得原冶金部、教育部、遼寧省和沈陽市優(yōu)秀期刊獎。

　　【欄目設置】

　　主要欄目：綜述與評論、論文與報告、短文、信息與動態(tài)、研究簡報等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　(1761)求解雙資源約束車間調(diào)度問題的繼承式雙目標遺傳算法--李兢堯 孫樹棟 黃媛 牛剛剛

　　(1768)一種少保守性的NCS魯棒H∞保性能容錯控制--李煒 王艷飛

　　(1777)混沌映射采樣的粒子濾波器--寧小磊 陳戰(zhàn)旗 趙新 何星 石國祥

　　(1783)基于RENN的柔性關(guān)節(jié)機械臂自適應動態(tài)面控制--顧義坤 倪風雷 劉宏

　　(1791)NFL：一種基于活動流參數(shù)估計的自適應模糊AQM算法--陳偉杰 王萬良 鄭建煒 蔣一波

　　(1796)無人機群主動式時差定位算法--陳新 彭科舉 周東翔 劉云輝

　　(1803)一種基于聚類的超閉球模糊神經(jīng)網(wǎng)絡--李慧 張慶范 段培永 汪明

　　(1808)帶有SMES和電力推進負載的艦船電力系統(tǒng)魯棒協(xié)調(diào)控制--張利軍 孟杰 蘭海 劉艷紅

　　(1813)基于差分蜂群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配--熊偉麗 徐邁 徐保國

　　(1818)帶分批優(yōu)化的多級批處理過程自組織調(diào)度方法--梁濤 李歧強

　　(1824)一種新型滑模變結(jié)構(gòu)增益調(diào)度控制器設計方法--辛海良 胡劍波

　　(1829)一類具有間歇性執(zhí)行器故障的時滯系統(tǒng)的容錯控制--顧洲 張建華 杜黎龍

　　(1835)基于非參數(shù)化最大間隔準則的雷達目標識別---吳杰 周建江 朱劼昊

　　(1840)模擬生物理想自由分布模型的粒子群算法--秦全德 李榮鈞

　　(1846)一種網(wǎng)格聚類的邊緣檢測算法--張鴻雁 劉希玉 付萍

　　(1851)基于不確定知識的粒子群優(yōu)化算法--梅從立 劉國海

　　(1855)基于圖知識遷移的蟻群算法參數(shù)選擇--王雪松 潘杰 程玉虎

　　北大核心期刊發(fā)表：網(wǎng)絡化測控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

　　摘要：為實現(xiàn)遠距離測控和硬件測試資源共享，將計算機網(wǎng)絡技術(shù)引入到軍事裝備單元測試系統(tǒng)中，構(gòu)成網(wǎng)絡化測控系統(tǒng)。介紹了系統(tǒng)的組成、結(jié)構(gòu)和軟件模型，分析了信息共享模型和硬件共享策略技術(shù)難點，提出了基于XML的測試診斷信息統(tǒng)一模型，研究了硬件測試資源的共享策略和基于優(yōu)先級的任務調(diào)度方法，對于構(gòu)建網(wǎng)絡化單元測試測控系統(tǒng)具有重要意義。

　　關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡化測控,遠程測控,信息共享策略

　　0 引言

　　信息化時代戰(zhàn)場，單一武器的決勝作用逐漸弱化，體系與體系的對抗已成為高技術(shù)戰(zhàn)爭的重要特點。武器系統(tǒng)特別是高技術(shù)武器系統(tǒng)，只有通過各種信息的引導，采取網(wǎng)絡化聯(lián)通，才能成為密切配合、運轉(zhuǎn)靈活的打擊力量，從而發(fā)揮最大效能和潛能。

　　控制與決策最新期刊目錄

基于局部特征增強的浮選過程改進半監(jiān)督工況識別方法————作者：艾明曦;許慶;張進;孔慶潔;李鵬;謝永芳;唐朝暉;

摘要：深度學習方法在泡沫浮選監(jiān)測中越來越受到關(guān)注,然而此類方法面臨對關(guān)鍵特征區(qū)域感知不足和難以獲取足量高質(zhì)量有標簽泡沫圖像的問題,為此,提出一種基于局部特征增強的改進半監(jiān)督工況識別方法 (local featureenhancement-basedimprovedsemi-supervisedconditionrecognitionmethod,LFE-ISSM).首先,級聯(lián)ResNet18和卷積注意力...

具有外包選擇的綠色混合流水車間生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化————作者：程俊恒;程靜雅;黃宇楓;林艷泓;

摘要：針對考慮外包的兩階段混合流水車間綠色調(diào)度問題,制造商可以將部分工件的第一階段工序外包給多個待選外包商,其中外包工件在第二階段內(nèi)部加工之前需考慮運輸時間和成本.構(gòu)建了一個新的混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)模型,旨在最小化制造周期、總成本和總能源消耗的加權(quán)和目標.各目標的權(quán)重參數(shù)通過基于指數(shù)標度的AHP-熵值綜合賦權(quán)法確定.鑒于問題的NP難性質(zhì),結(jié)合問題特性進一步提出了一種高效的兩階段啟發(fā)式算法(ETH...

無人機監(jiān)控巡檢路徑規(guī)劃及ACO-AVNS求解算法————作者：陳群;孫樂天;余帆;

摘要：無人機作為一種新興的數(shù)據(jù)采集工具,正在治安巡邏、森林防火和設施檢查等監(jiān)控巡檢領(lǐng)域迅速普及.針對此類問題,本文提出了一個混合整數(shù)規(guī)劃模型,通過將監(jiān)控資源的分配類比為庫存管理問題,量化因過度頻繁的監(jiān)控而產(chǎn)生的成本,以優(yōu)化資源分配.模型考慮無人機的續(xù)航限制以及監(jiān)控需求拆分機制,綜合優(yōu)化巡檢點的分配、無人機的服務路徑以及每條路徑的巡檢周期,以最小化系統(tǒng)的總運營成本.為求解該模型,提出一種基于蟻群優(yōu)化算法(...

強化學習驅(qū)動進化的模因算法求解準時制分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度問題————作者：趙仕存;周泓;

摘要：本文研究了準時制生產(chǎn)條件下的分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度問題.企業(yè)需要根據(jù)工件的交付時間決定啟用工廠的數(shù)目,并在各個工廠內(nèi)部進行調(diào)度,其目標是最小化完工時間,能量消耗和總生產(chǎn)成本.本文建立了多目標混合整數(shù)線性規(guī)劃模型來刻畫此問題,進而通過強化學習驅(qū)動進化的模因算法完成求解.算法首先通過啟發(fā)式方法培育高質(zhì)量的初始種群.在進化過程中,強化學習將交配池中的父本視為狀態(tài)和動作,并以子代的質(zhì)量評估環(huán)境獎勵,目的是...

潮汐影響下考慮異類船舶的動態(tài)泊位與岸橋起重機分配優(yōu)化————作者：吳鵬;朱昆峰;

摘要：針對一類新的動態(tài)泊位與岸橋起重機分配問題,綜合考慮潮汐影響、異類船舶靠泊區(qū)域約束等現(xiàn)實因素,同時優(yōu)化不同船型船舶的靠泊時間、靠泊位置以及分配的具體岸橋,最小化船舶延誤成本和泊位偏離成本.首先將上述問題構(gòu)建為一個混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,然后通過動態(tài)時間-泊位-岸橋表和岸橋起重機編號有向無環(huán)圖解決船舶間時空不能重疊和岸橋不可交叉的復雜約束,提出了融合問題特征的自適應變鄰域搜索算法,設計了基于問題特性的岸...

非周期性DoS攻擊下布爾控制網(wǎng)絡的鎮(zhèn)定控制————作者：白博文;王金環(huán);

摘要：針對布爾控制網(wǎng)絡在非周期性拒絕服務(DoS)攻擊下的鎮(zhèn)定控制問題,研究服從獨立同分布過程的非周期性DoS攻擊.首先,將遭受攻擊的布爾控制網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化為概率布爾網(wǎng)絡,進而得到系統(tǒng)能夠全局隨機穩(wěn)定的充分必要條件;其次,基于可達集構(gòu)造方法,設計能夠保證系統(tǒng)穩(wěn)定的狀態(tài)反饋控制器;最后,通過仿真實驗驗證所提出理論與控制方法的有效性

基于分解排序的多維分類器鏈算法————作者：李二超;楊宏強;

摘要：多維分類問題中的類別變量具有復雜的依賴關(guān)系,這對分類性能有著重要影響.分類器鏈算法能夠有效地建模這些依賴關(guān)系,但由于標簽順序選擇和錯誤傳播問題,性能提升受限.為此,提出一種基于分解排序的多維分類器鏈算法.首先,通過一對一分解規(guī)則將多維分類問題轉(zhuǎn)化為多個二類分類問題,以降低問題的復雜度;其次,將標簽順序建模為線性排序問題,并利用遺傳算法進行優(yōu)化,確保標簽排序的合理性;最后,通過控制特征空間策略減弱前...

《控制與決策》征稿簡則

摘要：<正>《控制與決策》創(chuàng)刊于1986年,由教育部主管、東北大學主辦,月刊,國內(nèi)外發(fā)行.本刊面向國家戰(zhàn)略與經(jīng)濟社會發(fā)展需求,聚焦基礎前沿和高新科技領(lǐng)域中的控制與決策相關(guān)理論與技術(shù)問題,報道具有高度學術(shù)價值和現(xiàn)實意義的研究成果與進展,致力服務和促進學科發(fā)展,推動面向未來的科技創(chuàng)新,為實現(xiàn)我國高水平科技自立自強,建設世界科技強國貢獻力量.選題方向涵蓋:控制理論與控制技術(shù);先進控制與預測控制;運...

SDT-Tracker:基于動態(tài)感受野的雙模板分支目標跟蹤算法————作者：孟華德;齊詠生;劉利強;蘇建強;張麗杰;

摘要：針對目標跟蹤算法在長期跟蹤場景下對目標尺度變化缺乏適應性,以及跟蹤目標小、遮擋與相似物干擾等問題,提出一種新的具有動態(tài)感受野的雙模板分支跟蹤算法(SDT-Tracker).首先,引入并行注意力機制對ResNet50進行重新設計,構(gòu)建一種具有動態(tài)感受野的特征提取網(wǎng)絡進行高效特征提取.其次,設計3種下采樣方式進行降采樣,通過融合局部特征、原始特征和關(guān)鍵特征,實現(xiàn)多角度特征捕獲,減小特征信息的損失.最后...

《控制與決策》期刊簡介

摘要：<正>《控制與決策》創(chuàng)刊于1986年,由教育部主管、東北大學主辦,是具有廣泛學術(shù)影響力的全國高水平學術(shù)期刊,月刊.期刊學術(shù)影響力評價指標位居學科前列,入選“中國科技期刊卓越行動計劃項目”,以及“自動化學科”“管理科學”“指揮與控制”等多領(lǐng)域高質(zhì)量科技期刊分級目錄,曾獲“百種中國杰出學術(shù)期刊”“中國最具國際影響力/國際影響力優(yōu)秀學術(shù)期刊”“中國高校杰出科技期刊”“RCCSE中國權(quán)威學術(shù)期...

《第38屆中國控制與決策會議》征文通知

摘要：<正>第38屆中國控制與決策會議(CCDC 2026)將于2026年5月15日～18日在中國南京市舉行.中國控制與決策會議是當前控制、系統(tǒng)、決策理論與相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的大型國際學術(shù)會議.會議旨在為從事相關(guān)領(lǐng)域教育和研究的國內(nèi)外專家、學者及工程技術(shù)人員提供一個學術(shù)交流平臺.會議交流形式有:大會報告、杰出講座、高端論壇、主題研討、分組報告和張貼論文等.會議指定交流語言為英文

記憶事件觸發(fā)機制下具有刪失測量的2-D系統(tǒng)集員濾波————作者：彭東杰;于澮;劉殿臣;姚兆義;

摘要：本文在有限帶寬網(wǎng)絡下,針對受未知有界噪聲和測量刪失雙重影響的二維(2-D)系統(tǒng),系統(tǒng)地研究基于記憶事件觸發(fā)機制的集員濾波問題,旨在保證濾波性能的同時有效節(jié)約網(wǎng)絡資源.首先,構(gòu)建由F-MⅡ局部狀態(tài)空間模型描述的2-D系統(tǒng),并采用Tobit模型與飽和策略刻畫及處理測量刪失特性;其次,利用系統(tǒng)歷史測量信息,提出一種新穎的記憶事件觸發(fā)機制,以決定數(shù)據(jù)是否傳輸,從而降低其傳輸頻率;基于此,設計記憶事件觸發(fā)依...

FDI攻擊下變比例積分觀測的ICPS穩(wěn)定控制策略————作者：黃什倪;孫子文;

摘要：針對非線性工業(yè)信息物理系統(tǒng)遭受雙側(cè)虛假數(shù)據(jù)注入攻擊和執(zhí)行器故障的問題,在事件觸發(fā)的基礎上,設計T-S模糊的變比例積分觀測器,研究穩(wěn)定性控制策略.設計平滑自適應事件觸發(fā)機制,觸發(fā)參數(shù)根據(jù)輸出誤差自適應調(diào)整,減少不必要的數(shù)據(jù)傳輸;采用T-S模糊模型將非線性系統(tǒng)線性化后,通過構(gòu)建新的增廣系統(tǒng),設計模糊變比例積分觀測器,以估計系統(tǒng)狀態(tài)、雙側(cè)FDI攻擊和執(zhí)行器故障;設計模糊補償反饋控制器,利用觀測器的估計結(jié)...

基于雙向代表點和相互K近鄰的密度峰值聚類算法————作者：任春華;李朝榮;余洋;

摘要：密度峰值聚類算法(DPC)能夠識別任意形狀的類簇,但存在兩大明顯不足:一是在密度分布不均的數(shù)據(jù)集中不能正確發(fā)現(xiàn)稀疏集群的聚類中心;二是剩余點分配策略容易引起連鎖反應導致數(shù)據(jù)點歸類錯誤.為此,提出一種基于雙向代表點(BRP)和相互K近鄰(MKNN)的密度峰值聚類算法,稱為BRPMK-DPC.首先,設計一種基于正向K近鄰代表點和逆向逆K近鄰代表點的局部密度計算方法,好處是可以在密度分布不均的數(shù)據(jù)集中高...

基于ADRC的放卷張力串級控制設計————作者：汪良;歐陽周;王恒升;楊潤;

摘要：以隔膜分切機中的放卷張力控制為研究對象,針對放卷系統(tǒng)非線性、強耦合與參數(shù)時變等特性導致的張力波動問題,提出一種基于自抗擾控制(ADRC)的串級控制方案.采取串級控制結(jié)構(gòu),以高動態(tài)性能的速度內(nèi)環(huán)將傳動機構(gòu)的摩擦等非線性擾動對張力的影響進行有效隔離;速度內(nèi)環(huán)的控制周期短、頻率高,將ADRC的擴張狀態(tài)觀測器(ESO)放在內(nèi)環(huán),可以有效減小擾動補償?shù)难訒r,進一步提高控制帶寬與動態(tài)性能;張力外環(huán)引入ADRC...

具備可解釋性的決策依據(jù)自編碼多智能體強化學習方法————作者：李佩璋;費慶;陳振;張言軍;王博;

摘要：深度強化學習已經(jīng)成為無人集群在復雜未知環(huán)境中實現(xiàn)自主決策的關(guān)鍵技術(shù)方案,但內(nèi)部不可解釋的"黑盒"結(jié)構(gòu)使人類難以理解、信任和監(jiān)督智能體的自主決策,嚴重阻礙其在高安全需求領(lǐng)域中的應用.針對該問題,本文提出了一種具備可解釋性的多智能體強化學習方法.首先,設計具備可解釋性的狄利克雷變分自編碼器,從隱空間中編碼匹配物理語義信息的決策依據(jù)概率分布;然后,使用門控網(wǎng)絡線性混合決策依據(jù)生成動作決策;最后,在多智能...

DoS攻擊下無終端成分的數(shù)據(jù)驅(qū)動彈性預測控制————作者：任清爽;陳珺;劉飛;

摘要：針對一種DoS攻擊下的未知線性時不變系統(tǒng),提出一種無終端成分的彈性數(shù)據(jù)驅(qū)動預測控制算法.與傳統(tǒng)的模型預測控制相比,通過分析系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)來學習系統(tǒng)的行為模式,并僅依靠系統(tǒng)歷史輸入輸出數(shù)據(jù)來預測未來的輸入輸出.當DoS攻擊發(fā)生時,該方案能夠利用預測控制的特性補償由DoS攻擊造成丟失的數(shù)據(jù),從而減少DoS攻擊對系統(tǒng)造成的負面影響.然后在考慮有界網(wǎng)絡誘導噪聲和過程噪聲的情況下,證明該方案能夠保證系統(tǒng)的...

大模型與智能優(yōu)化算法集成研究綜述————作者：張浩然;李君;邢立寧;楊若涵;吳健;

摘要：大模型作為人工智能領(lǐng)域的一項突破性進展,在新一輪全球科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中發(fā)揮著重要作用.智能優(yōu)化算法憑借其在降本增效方面的優(yōu)勢,極大地推動了社會經(jīng)濟的穩(wěn)步發(fā)展.兩者的有機結(jié)合有望為應對復雜交叉的科學研究和工程實踐注入新鮮血液.本文是大模型和智能優(yōu)化算法之間相互賦能的首篇綜述.從定義和分類兩個方面介紹了大模型和智能優(yōu)化算法.從大模型賦能智能優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法賦能大模型兩條路線梳理了最新研究進展,...

自動駕駛車輛軌跡跟蹤非線性魯棒控制方法研究————作者：李學鋆;汪怡平;蘇楚奇;張鎮(zhèn)濤;黃晉;

摘要：為了提高自動駕駛車輛軌跡跟蹤控制精度與魯棒性,提出了基于車輛誤差動力學模型的自動駕駛車輛軌跡跟蹤非線性魯棒控制方法.在車輛運動學模型和非線性車輛動力學模型的基礎上,構(gòu)建車輛誤差動力學模型;從理論上推導二階系統(tǒng)的非線性魯棒控制器設計方法,并利用李亞普洛夫穩(wěn)定性理論證明其正確性;以此為基礎,設計基于車輛誤差動力學模型的自動駕駛車輛軌跡跟蹤非線性魯棒控制器,并通過仿真驗證了所提方法的有效性.結(jié)果表明,非...

狀態(tài)約束非線性系統(tǒng)自適應有限時間命令濾波輸出反饋控制————作者：蘇航;杜宇航;

摘要：針對一類具有狀態(tài)約束和不可測狀態(tài)的非線性系統(tǒng),提出了一種基于觀測器的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡有限時間命令濾波控制方案.首先,構(gòu)造積分障礙李雅普諾夫函數(shù)來確保系統(tǒng)的狀態(tài)變量滿足時變約束條件.其次,考慮到大多數(shù)非線性系統(tǒng)的狀態(tài)是不可測的,設計了一個自適應神經(jīng)網(wǎng)絡狀態(tài)觀測器對不可測狀態(tài)進行估計.然后,在控制器設計過程中采用有限時間命令濾波控制方法,避免了“微分爆炸”現(xiàn)象,并進一步引入了誤差補償機制消除了濾波誤差....

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