《自动化学报》

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《自动化学报》
主办单位：中国自动化学会;中国科学院自动化研究所
最新期次：2025年4期更多>>
发文主题：神经网络非线性系统自适应控制稳定性英文更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学电子电信电气工程更多>>
发文作者：王飞跃柴天佑席裕庚韩崇昭桂卫华更多>>
发文机构：中国科学院自动化研究所东北大学清华大学浙江大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于混合双端事件触发机制的协同控制策略研究
《自动化学报》2025年第4期792-803,共12页李冬妮 孙佳月 闫宇晴 张化光 
中组部万人领军青年拔尖人才支持计划(QNBJ-2023-12);国家自然科学基金(62203097);中央高校基本科研业务专项资金(N2404018)资助。
针对非线性多智能体系统,提出基于混合双端事件触发机制的模糊跟踪控制策略.首先,相比于现存状态触发机制,构建一种灵活可调的阈值设计方法以满足系统实时性需求;其次,改进的状态触发机制将状态估计信号作为触发信号,可有效降低现存机...
关键词：混合双端事件触发机制 改进的状态触发机制 多智能体系统 规定性能方法 
异构不确定二阶非线性多智能体系统事件触发状态趋同
《自动化学报》2025年第4期804-812,共9页李振兴 庄娇娇 杨成东 邱建龙 曹进德 
山东省青创团队计划(2022KJ114);山东省自然科学基金(ZR2021Q E299,ZR2022MF222);云南省科技厅重大科技专项计划(202302AD 080006)资助。
研究异构不确定二阶非线性多智能体系统事件触发状态趋同控制问题.首先,为每个智能体设计参数观测器,用以估计不确定参数,这些观测器可渐近估计不确定参数.其次,为每个跟随智能体设计分布式参数观测器,渐近估计领导智能体不确定参数,每...
关键词：多智能体系统 事件触发 不确定二阶非线性系统 状态趋同 异构系统 
基于自适应动态规划的量化通信下协同最优输出调节
《自动化学报》2025年第4期813-823,共11页王冰洁 徐磊 林宗利 施阳 杨涛 
国家自然科学基金(62133003,61991403);国家重点研发计划(2022YFB3305904)资助。
考虑了量化通信下多智能体系统的协同最优输出调节问题.为降低通信负担,利用取整量化器将智能体之间传输的浮点数数据转化为整数,从而减少通信信道中传输数据的比特数.通过将量化器引入编码−解码方案中,设计分布式量化观测器,保证在量...
关键词：自适应动态规划 多智能体系统 输出调节 量化通信 
基于优势函数输入扰动的多无人艇协同策略优化方法
《自动化学报》2025年第4期824-834,共11页任璐 柯亚男 柳文章 穆朝絮 孙长银 
国家自然科学基金(62303009)资助。
多无人艇(Multiple unmanned surface vehicles,Multi-USVs)协同导航对于实现高效的海上作业至关重要,而如何在开放未知海域处理多艇之间复杂的协作关系、实现多艇自主协同决策是当前亟待解决的难题.近年来,多智能体强化学习(Multi-agen...
关键词：多无人艇协同 近端策略优化 多智能体强化学习 输入扰动 
具有反馈延迟分布式在线复合优化的动态遗憾性能
《自动化学报》2025年第4期835-856,共22页侯瑞捷 李修贤 易新蕾 洪奕光 谢立华 
国家自然科学基金(62473292,62088101);上海市科技重大专项(2021SHZDZX0100)资助。
研究分布式在线复合优化场景中的几种反馈延迟,包括梯度反馈、单点Bandit反馈和两点Bandit反馈.其中,每个智能体的局部目标函数由一个强凸光滑函数与一个凸的非光滑正则项组成.在分布式场景下,研究每个智能体具有不同时变延迟的场景.基...
关键词：分布式在线凸优化 复合优化 反馈延迟 BANDIT 反馈 动态遗憾 
分布式在线鞍点问题的Bandit反馈优化算法
《自动化学报》2025年第4期857-874,共18页张文韬 张保勇 袁德明 徐胜元 
国家自然科学基金(62273181,62373190,62221004)资助。
本文研究了多智能体时变网络上基于Bandit反馈的分布式在线鞍点问题,其中每个智能体通过本地计算和局部信息交流去协作最小化全局损失函数.在Bandit反馈下,包括梯度在内的损失函数信息是不可用的,每个智能体仅能获得和使用在某决策或其...
关键词：BANDIT 反馈 分布式优化 在线鞍点问题 镜面下降 动态鞍点遗憾 
两团队零和博弈下熵引导的极小极大值分解强化学习方法
《自动化学报》2025年第4期875-889,共15页胡光政 朱圆恒 赵冬斌 
国家自然科学基金(62293541,62136008);北京市自然科学基金(4232056);北京市科技新星计划(20240484514);中国科学院“全球共性挑战专项”(104GJHZ2022013GC)资助。
在两团队零和马尔科夫博弈中,一组玩家通过合作与另一组玩家进行对抗.由于对手行为的不确定性和复杂的团队内部合作关系,在高采样成本的任务中快速识别优势的分布式策略仍然具有挑战性.鉴于此,提出一种熵引导的极小极大值分解(Entropy-g...
关键词：多智能体深度强化学习 两团队零和马尔科夫博弈 最大熵 值分解 
基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法
《自动化学报》2025年第4期890-902,共13页陈波 张辉 江一鸣 钟杭 王耀南 
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0114503);国家自然科学基金重大研究计划(92148204);湖南省科技创新领军人才(2022RC3063);湖南省十大技术攻关项目(2024GK1010);湖南省重点研发计划(2023GK2068,2022GK2011)资助。
针对多机器人系统在战场、灾难现场等复杂未知环境下的区域搜索问题,提出一种基于分层仿生神经网络的多机器人协同区域搜索算法.首先将仿生神经网络(Bio-inspired neural network,BNN)和不同分辨率下的区域栅格地图结合,构建分层仿生神...
关键词：未知环境 多机器人系统 区域搜索 仿生神经网络 分布式模型预测控制 
追逃博弈问题研究综述
《自动化学报》2025年第4期705-726,共22页迟嵩禹 李帅 王晨 谢广明 
国家自然科学基金(12272008,U22A2062,U23B2037)资助。
作为多智能体对抗博弈问题的重要分支,追逃博弈(Pursuit-evasion,PE)问题在控制和机器人领域得到广泛应用,受到众多研究者的密切关注.追逃博弈问题主要聚焦于追逐者和逃跑者双方为实现各自目标而展开的动态博弈:追逐者试图在最短时间内...
关键词：追逃博弈问题 多智能体 对抗博弈 微分对策 
飞行器集群协同制导新进展
《自动化学报》2025年第4期727-743,共17页吕金虎 于江龙 董希旺 
国家自然科学基金(62141604,U2241217,62103016,62473029)资助。
协同制导是飞行器集群遂行协同任务中最关键的环节之一,也是飞行器制导控制领域近年来最重要的研究方向之一.协同制导经历了从简单约束到复杂约束、单一任务到复杂任务的发展过程.首先,从协同制导的发展历程和任务级别角度进行分类,将...
关键词：飞行器集群 协同制导 新进展 发展展望 
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