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<title cf:type="text"><![CDATA[《控制与决策》编辑部 -->多智能体系统协同控制理论]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于轻量化深度学习网络的工业环境小目标缺陷检测]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230505]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[工业环境下表面缺陷检测是质量管理的重要一环,具有重要的研究价值.通用检测网络(如YOLOv4)已被证实在多种数据集检测方面是有效的,但是在工业环境的缺陷检测仍需要解决两个问题:一是缺陷实例在表面占比过小,属于典型的小目标检测问题;二是通用检测网络结构复杂,很难部署在移动设备上.针对上述问题,提出一种基于轻量化深度学习网络的工业环境小目标缺陷检测方法.应用GhostNet替代YOLOv4主干特征提取网络,提高网络特征提取能力及降低算法复杂度,并通过改进式PANet结构增加YOLO预测头中高维特征图比例以实现更好的性能.以发动机金属表面缺陷检测为例进行实验分析,结果表明该模型在检测精度(mAP)提升5.83%的同时将网络模型参数量降低83.5%,检测速度提升2倍,同时满足缺陷检测的精度和实时性要求.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[叶卓勋，刘妹琴，张森林]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230505]]></guid><cfi:id>11</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[带有执行器故障的多水面船固定时间分布式滑模协同控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230506]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对未知环境干扰、未知执行器故障等多水面船协同控制问题,提出一种带有执行器故障的多水面船固定时间分布式滑模协同控制方法,可保证协同控制系统的全局固定时间的稳定性.首先,设计一种固定时间干扰观测器,用于估计集总扰动(包括未知环境扰动和未知执行器故障);其次,引入固定时间非奇异快速终端滑模面,可有效地消除系统的奇异性,改善系统的抖振;然后,提出一种基于固定时间非奇异快速终端滑模面和固定时间干扰观测器的分布式容错控制器,使得收敛时间上界与系统初始状态无关;最后,通过仿真实验验证所提出控制律的有效性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[夏国清，任哲达，孙显信，夏天]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230506]]></guid><cfi:id>10</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[输出死区下的随机多智能体系统一致性饱和控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230507]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对一类存在输入饱和和输出死区现象的非严格反馈非线性随机多智能体系统,提出一种自适应神经网络一致性饱和控制算法.首先,为了解决非对称输入饱和问题,构造一类与所考虑智能体相同阶次的辅助系统;然后,以反步法和辅助系统作为框架,利用神经网络处理系统中的未知非线性函数,并结合Nussbaum函数解决输出死区问题;接着,利用动态面控制技术避免“计算爆炸”问题;然后,基于李雅普诺夫稳定性理论验证所提出的控制算法能够保证闭环系统全部信号依概率半全局一致最终有界;最后,通过数值仿真和实例仿真的结果验证所提出控制算法的有效性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[于跃飞，林国怀，马慧，周琪，鲁仁全]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230507]]></guid><cfi:id>9</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于事件触发和状态翻转的布尔控制网络输出跟踪]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230508]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[利用矩阵半张量积研究事件触发和翻转控制共同作用下布尔控制网络的输出跟踪问题.首先,基于布尔控制网络代数状态空间表示,构造增广系统将输出跟踪问题转化为状态集镇定问题;其次,得到布尔控制网络在两种控制下输出跟踪问题有解的充要条件,并在满足该条件时提出一种基于最小翻转节点集时间最优控制设计方法,进一步给出有限时间内寻找翻转节点集的计算过程;最后,给出一个算例说明结果的可行性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[徐勇，朱万里，李杰]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230508]]></guid><cfi:id>8</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[部分可观测下基于RGMAAC算法的多智能体协同]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230509]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[多智能体深度强化学习(MADRL)将深度强化学习的思想和算法应用到多智能体系统的学习和控制中,是开发具有群智能体的多智能体系统的重要方法.现有的MADRL研究主要基于环境完全可观测或通信资源不受限的假设展开算法设计,然而部分可观测性是多智能体系统实际应用中客观存在的问题,例如智能体的观测范围通常是有限的,可观测的范围外不包括完整的环境信息,从而对多智能体间协同造成困难.鉴于此,针对实际场景中的部分可观测问题,基于集中式训练分布式执行的范式,将深度强化学习算法Actor-Critic扩展到多智能体系统,并增加智能体间的通信信道和门控机制,提出recurrent gated multi-agent Actor-Critic算法(RGMAAC).智能体可以基于历史动作观测记忆序列进行高效的通信交流,最终利用局部观测、历史观测记忆序列以及通过通信信道显式地由其他智能体共享的观察进行行为决策;同时,基于多智能体粒子环境设计多智能体同步且快速到达目标点任务,并分别设计2种奖励值函数和任务场景.实验结果表明,当任务场景中明确出现部分可观测问题时, RGMAAC算法训练后的智能体具有很好的表现,在稳定性方面优于基线算法.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[王子豪，张严心，黄志清，殷辰堃]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230509]]></guid><cfi:id>7</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于事件触发的非线性多智能体系统的固定时间分群一致性]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230510]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[结合事件触发控制方法研究非线性多智能体系统的固定时间分群一致性问题.提出一种非线性分布式事件触发分群一致性控制协议,并给出状态信息触发控制器更新的条件.该控制协议不受入度平衡条件限制,且只需自身状态信息与邻居智能体进行通信即可在固定时间内快速实现分群一致性.系统收敛时间与智能体的初始状态无关,可有效降低系统控制器更新频率和系统的资源消耗.结合代数图论、矩阵分析及Lyapunov稳定性理论,证明在所提出协议作用下,多智能体系统在固定时间内能够实现分群一致性,且不存在Zeno行为.最后,通过仿真实例检验了理论结果的可行性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[吴新杰，陈世明]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230510]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[欠驱动无人船非奇异固定时间鲁棒包容控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230511]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对外界干扰下的欠驱动无人船包容控制问题,提出一种新型非奇异固定时间滑模控制策略.整个控制器设计过程分为运动学回路设计和动力学回路设计.在运动学回路设计中,利用图论知识和固定时间稳定性理论设计非奇异固定时间分布式虚拟控制律,使得所有跟随船在固定时间内收敛于领导船张成的凸包内;在动力学回路设计中,为实现对虚拟控制律的跟踪控制,利用固定时间滑模控制法设计鲁棒包容控制律.最后,证明系统跟踪误差在固定时间收敛于平衡点,且与船舶的初始状态无关.仿真结果验证了所提出控制策略的有效性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[马俊达，谭冲，刘可]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230511]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[网络攻击下多智能体系统动态事件触发一致性]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230512]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[研究网络攻击下一般线性多智能体系统的动态事件触发一致性问题.考虑多智能体系统在受到网络攻击后,被攻击节点的状态会改变,导致与其相应的连接无法工作,设计修复策略恢复被攻击节点及其相应的连接,给出网络攻击下分布式事件触发控制协议.在静态事件触发机制基础上,通过引入动态阈值参数,提出动态事件触发机制.进一步,利用图论、线性矩阵不等式和李雅普诺夫函数方法,给出网络攻击下实现多智能体系统一致性的充分条件,并证明在所提出的动态事件触发条件下,能够有效避免芝诺行为.最后,通过仿真例子来验证理论结果的有效性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[王柳，胡爱花，江正仙]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230512]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于学习的线性多智能体系统弹性最优协同容错控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230513]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对一类线性多智能体系统,研究其在网络间歇性拒绝服务攻击下的最优同步控制问题.首先,在时变非对称通讯网络拓扑结构下,提出一种弹性最优协同容错控制策略,并优化多智能体的合作二次性能指标,然后证明全局跟踪误差在出现执行器故障和网络攻击时仍然渐进收敛.进一步,当考虑多智能体子系统模型参数未知,同时系统发生执行器故障的情况下,提出利用局部系统状态和输入信息的自学习迭代算法求解代数Riccati方程,计算子系统的反馈控制器增益,实现弹性协同容错控制目标.最后,通过Chua电路网络仿真算例验证所提出的控制方法的有效性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:13</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[崔萌，王鑫，邓超]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230513]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于神经网络逼近的异构多智能体系统二分拟一致性]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230514]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[研究一类具有未知动力学的二阶异构非线性多智能体系统二分拟一致性问题.针对二阶多智能体系统中未知的非线性动态,基于神经网络逼近理论设计一类自适应控制协议,以保证所有智能体最终收敛到有界区域内.借助Lyapunov稳定性理论和不等式技巧得到异构多智能体系统实现领导-跟随二分拟一致性的充分性条件,并给出一致性误差的上界.最后通过数值仿真验证了理论结果的有效性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:14</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[严浩远，刘小洋，曹进德]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230514]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于自调节有限时间预设性能函数的多智能体系统动态面状态约束量化控制]]></title>
<link><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230515]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对一类非线性多智能体系统,构建一种基于自调节有限时间预设性能函数的动态面状态约束量化控制策略.所提出控制方法的主要特点为:1)将自调节有限时间预设性能函数与屏障Lyapunov函数相结合对多智能体系统的状态进行约束,使得构建出的约束函数能够根据系统当前跟踪误差自行调节自身参数而无需人为干预;2)通过使用动态面控制方法,避免传统反步控制方法的“微分爆炸”现象,并设计滤波补偿函数消除因引入动态面方法而产生的滤波误差和信号振荡的问题;3)使用RBF神经网络逼近系统中未知非线性的同时,引入量化器以减轻系统的通讯负担,且所构建量化控制方法仅需量化器具有扇形有界性质即可.稳定性分析表明,闭环系统内所有信号均为半全局一致有界的.仿真环节验证了所提出控制策略的有效性.]]></description>
<pubDate>2023/4/18 10:30:14</pubDate>
<category><![CDATA[多智能体系统协同控制理论]]></category>
<author><![CDATA[辛红伟，李昊齐，祝国强，张秀宇]]></author>
<guid><![CDATA[http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/abstract/20230515]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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