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        前言

        2022-03-12 15:31:03劉帥,朱善迎,徐金明
        控制理論與應(yīng)用 2022年10期
        關(guān)鍵詞:全局分布式智能

        信息物理系統(tǒng)(Cyber-physical system,CPS)是集成計(jì)算、通信和控制于一體的新一代智能系統(tǒng),包含了環(huán)境感知、網(wǎng)絡(luò)通信、嵌入式計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)控制等系統(tǒng)工程,強(qiáng)調(diào)計(jì)算資源和物理資源的綜合協(xié)調(diào),賦予物理系統(tǒng)計(jì)算、通信、遠(yuǎn)程協(xié)作、精準(zhǔn)控制和自治的能力.近年來,CPS及其相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展,推動(dòng)了自主無人系統(tǒng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能交通系統(tǒng)、智能電網(wǎng)、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的跨越發(fā)展.

        然而,在諸多實(shí)際應(yīng)用中,CPS通常特別復(fù)雜,呈現(xiàn)出物理系統(tǒng)的異構(gòu)性、物理系統(tǒng)規(guī)模的巨大性、物理環(huán)境的復(fù)雜性、通信方式的多樣性、通信數(shù)據(jù)的海量性和實(shí)時(shí)性、設(shè)備的計(jì)算復(fù)雜性等.分布式優(yōu)化考慮通過一組多智能體對(duì)一個(gè)全局優(yōu)化決策問題進(jìn)行分布式求解,其中每個(gè)智能體(如機(jī)器人、計(jì)算機(jī)、具有計(jì)算能力的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)等)只能獲知全局優(yōu)化問題的部分私有信息,而沒有任何智能體可獲得全局優(yōu)化的信息.對(duì)于分布式優(yōu)化問題,每個(gè)智能體需要和鄰居進(jìn)行信息分享進(jìn)而協(xié)同合作求解全局優(yōu)化問題.此外,如果考慮環(huán)境是實(shí)時(shí)變化的,甚至具有敵意的,此時(shí)目標(biāo)函數(shù)或代價(jià)函數(shù)具有時(shí)變性,甚至不服從任何經(jīng)驗(yàn)分布,這時(shí)如何進(jìn)行實(shí)時(shí)的最優(yōu)決策具有很大挑戰(zhàn)性,這種情況下的優(yōu)化在多智能體網(wǎng)絡(luò)下稱為分布式在線優(yōu)化或?qū)W習(xí).

        本??谙嚓P(guān)領(lǐng)域方向共征收23篇論文,致力于報(bào)道復(fù)雜CPS分布式優(yōu)化的最新理論、研究、方法及其應(yīng)用,文章研究內(nèi)容簡介如下:

        曹嘉馨等人針對(duì)納網(wǎng)中隨機(jī)的可再生能源發(fā)電和電力需求以及用戶舒適度偏好和環(huán)境因素等對(duì)納網(wǎng)能源盈馀和運(yùn)行成本的影響,提出了一種基于斯坦伯格博弈的需求響應(yīng)和雙向定價(jià)算法,實(shí)現(xiàn)納網(wǎng)和公共管理中心中電能的合理配置,并保證用戶的熱舒適度.李修賢等研究了含有m-生成森林有向圖拉普拉斯矩陣的零特征值重?cái)?shù)問題,證明了拉普拉斯矩陣的零特征值重?cái)?shù)等于這個(gè)圖中的生成森林個(gè)數(shù),推廣了帶有生成樹的有向圖的相關(guān)結(jié)論,并結(jié)合分布式優(yōu)化方法,探討了在單積分器多智能體系統(tǒng)編隊(duì)控制中的應(yīng)用.顏罡等考慮自動(dòng)列車在路況變化下的定速控制問題,提出了一種無模型控制器,其只需要很少的列車運(yùn)行數(shù)據(jù)即可適應(yīng)新的路況.付瑛博等研究了離散時(shí)間多機(jī)器人系統(tǒng)對(duì)靜態(tài)目標(biāo)的同步定位與圍陷問題,提出了基于虛擬系統(tǒng)法的路徑規(guī)劃方案,并設(shè)計(jì)了基于方位角觀測(cè)的離散時(shí)間估計(jì)器與控制器的聯(lián)合設(shè)計(jì)方法.項(xiàng)雷軍等針對(duì)多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)提出了一種計(jì)及溫控負(fù)荷響應(yīng)的二維云模型分布式頻率控制方法,設(shè)計(jì)了基于福克普朗克方程的溫控負(fù)荷分布式控制策略,并在不同運(yùn)行場(chǎng)景下驗(yàn)證了所提出綜合控制方法的動(dòng)穩(wěn)態(tài)性能.

        王小文等人針對(duì)線性和非線性多智能體系統(tǒng)的一致性跟蹤問題,提出了基于P和PD類型的迭代學(xué)習(xí)控制方法,嚴(yán)格證明了該方法在有向圖下的漸近收斂,并通過仿真實(shí)例進(jìn)一步證明了該方法的有效性.王山丹等針對(duì)欠驅(qū)動(dòng)無人艇的路徑跟蹤問題,首次提出了一種新的固定時(shí)間預(yù)測(cè)器,用來預(yù)測(cè)位置誤差,實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的估計(jì)和補(bǔ)償.孫輝輝等人針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)跟蹤機(jī)器人高效路徑規(guī)劃需求,提出了基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)專家型深度確定性策略梯度的機(jī)器人主動(dòng)清障路徑規(guī)劃算法,提高了收斂速度和清障成功率,降低了跟蹤誤差.張斌等通過基于頻域的二元隨機(jī)過程方法研究了具有丟包、時(shí)延、編解碼和雙通道噪聲的多輸入多輸出離散時(shí)間網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(NCSs)的最優(yōu)跟蹤性能.葉欣茹等為解決現(xiàn)有智能交通通信網(wǎng)絡(luò)脆弱性檢測(cè)方法復(fù)雜度高、實(shí)時(shí)性差的問題,提出引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)脆弱性檢測(cè)方法進(jìn)行設(shè)計(jì).

        郭方洪等人針對(duì)微電網(wǎng)系統(tǒng)中存在的參數(shù)空間規(guī)模大,能源供給不確定等挑戰(zhàn),提出了一種基于分布式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的微電網(wǎng)能量在線優(yōu)化策略,可有效在線搜尋發(fā)電成本、交易電價(jià)和電源壽命等的最優(yōu)決策值,解決傳統(tǒng)方法計(jì)算量過大的問題.王悅等研究了一類線性多智能體系統(tǒng)在DoS攻擊下的安全一致性控制問題,通過引入匹配機(jī)制來同步由多率采樣引起的智能體不同狀態(tài)分量的采樣數(shù)據(jù),提出了基于多率采樣的安全一致性控制器,獲得了包含DoS攻擊持續(xù)時(shí)間以及攻擊頻率的安全一致性充分條件.陳劍飛等考慮了多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)與配電網(wǎng)之間的接入影響,提出了一種計(jì)及配電網(wǎng)靈活性的分布式協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方案,通過改進(jìn)自適應(yīng)步長交替方向乘子法實(shí)現(xiàn)優(yōu)化問題的分布式求解,提升了配電網(wǎng)靈活性及園區(qū)綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性.馬永勝等研究了拒絕服務(wù)攻擊下基于觀測(cè)器的事件觸發(fā)微電網(wǎng)控制.袁亞洲等針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)級(jí)工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò),提出了流量分區(qū)超幀架構(gòu),并基于該架構(gòu)設(shè)計(jì)了R-MAC(時(shí)隙預(yù)留接入?yún)f(xié)議)和C-MAC(時(shí)隙爭用接入?yún)f(xié)議)以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景需求.

        朱鳳增等人研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的分布式濾波問題,采用Round-Robin協(xié)議來限制數(shù)據(jù)包大小,有效減輕通信負(fù)擔(dān),對(duì)通信資源受限下的分布式濾波器設(shè)計(jì)具有一定理論指導(dǎo)意義.時(shí)俠圣等人針對(duì)多智能體系統(tǒng)中的分布式資源分配問題,提出了基于自適應(yīng)精確罰函數(shù)的分布式資源分配算法,在無需全局先驗(yàn)知識(shí)的情況下實(shí)現(xiàn)了該問題的最優(yōu)分配.潘曉偉等針對(duì)多個(gè)體參與的廣義納什平衡點(diǎn)的求解問題,基于三算子分裂算法提出了一種半分布式的FRDR算法,使得對(duì)偶變量的信息交換總是按照分布式的方式進(jìn)行,同時(shí)給出了迭代殘差的收斂速率.趙振根等針對(duì)信息物理融合系統(tǒng)乘性攻擊檢測(cè)的問題,提出了兩種基于魯棒性能的乘性攻擊檢測(cè)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)策略,并在飛行器系統(tǒng)中仿真驗(yàn)證了所提檢測(cè)方法的有效性.周治威等人針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中通信資源有限的問題,提出了基于權(quán)重自適應(yīng)量化和重復(fù)控制的聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法,有效降低了通信復(fù)雜度,并研究了該策略對(duì)算法精度的影響.

        孟敏等人提出了增廣的主對(duì)偶算法Aug-PDG,用以求解帶凸不等式約束的優(yōu)化問題,并在較弱的假設(shè)條件下證明了算法的半全局收斂性,該方法在智能電網(wǎng),機(jī)器人控制等領(lǐng)域具有一定的潛在應(yīng)用價(jià)值.汪城博等研究了動(dòng)態(tài)能源資源協(xié)調(diào)問題,將問題轉(zhuǎn)換為一般性的復(fù)合約束優(yōu)化形式,并提出了一種新的原對(duì)偶算法.魏文軍等人提出了基于逆最優(yōu)方法的分布式一致性最優(yōu)控制律,用以求解區(qū)間2型Takagi-Sugeno(IT2 T-S)模糊非線性多智能體系統(tǒng)全局最優(yōu)控制問題,實(shí)現(xiàn)有向拓?fù)淝袚Q下的非線性多智能體系統(tǒng)二次性能全局最優(yōu)分布式協(xié)同控制.

        最后感謝各位作者分享他們的研究成果;感謝審稿專家們對(duì)審稿工作的支持以及提出的寶貴審稿意見;感謝《控制理論與應(yīng)用》期刊編輯部各位老師的大力支持與付出,使得本??軌蝽樌皶r(shí)的與讀者見面.

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