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2005 47

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关键词

智能制造 20

系统工程 15

能源 15

指标体系 13

运载系统 11

人工智能 8

2020 7

仿真 7

开放的复杂巨系统 7

技术体系 7

系统科学 7

系统集成 7

钱学森 7

2019 6

农业科学 6

物联网 6

仿真技术 5

可持续发展 5

智能电网 5

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检索范围：

排序：展示方式：

多体系统发射动力学及其应用

芮筱亭

《中国工程科学》 2011年第13卷第10期页码 76-82

摘要：武器系统精度和发射安全性取决于武器系统动力学规律，发射动力学作为研究武器系统发射过程中受力和运动规律的一门新兴综合工程学科，在国际上已成为提高火箭和火炮武器系统射击精度和发射安全性的新技术突破口，为射击精度和发射安全性设计与试验提供新理论与技术文章研究多体系统发射动力学理论与技术及其在火箭和火炮武器射击精度和安全性设计与试验中的应用。

关键词：射击精度试验用弹量发射安全性多体系统发射动力学多体系统传递矩阵法

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具有异构时延的多智能体系统的领导-跟随同步 Research Articles

Branislav REH罧, Volodymyr LYNNYK

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000207

摘要：提出一种由时滞线性智能体组成的多智能体系统的领导-跟随同步算法。各智能体中存在的不同时滞会导致不收敛于零的同步误差。但是，可限制误差范数并给出误差边界。利用线性矩阵不等式对主要结果进行验证，且该问题的规模与智能体数量无关。通过案例对结果进行说明，强调稳定误差是由异构延迟引起的事实，并验证该算法在一定误差范围内有实现同步的能力。

关键词：多智能体系统；时滞；线性矩阵不等式

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风险矩阵法在武器装备采办风险评估中的运用

李忠民,魏一鸣,汤淑春,陈健

《中国工程科学》 2006年第8卷第6期页码 95-99

摘要：

在对国外广泛采用的风险矩阵评估方法进行全面分析和系统总结的基础上，对风险矩阵方法在我国武器装备采办风险评估中的运用进行了探讨，并从风险影响和风险概率两个准则入手，以某武器型号采办为例示范性地进行了风险评估

关键词：风险矩阵方法风险评估武器装备采办

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基于非脆弱采样数据控制的非线性多智能体系统同步控制及其在电路系统中的应用 Research Article

Stephen AROCKIA SAMY1,Raja RAMACHANDRAN2,Pratap ANBALAGAN3,曹阳4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第4期页码 553-566 doi: 10.1631/FITEE.2200181

摘要：设计了一个非脆弱采样数据控制方案，用于互连耦合电路系统（多智能体系统）的渐近同步标准。该方案对所考虑的多智能体系统在时变延迟情况下作同步分析。通过构建合适的李亚普诺夫函数，得出线性矩阵不等式成立的充分条件，确保多智能体领导者和跟随者系统之间的同步。最后，给出两个数值案例，展示了该控制方案的有效性和所提李亚普诺夫函数的较低保守性。

关键词：多智能体系统；非脆弱采样数据控制；时变延迟；线性矩阵不等式；渐近同步

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一种新型的有向拓扑条件下普通线性多智能体系统的一致性协议 Article

Hao-liang LI, Ren-nong YANG, Qiu-ni LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第8期页码 1071-1081 doi: 10.1631/FITEE.1601422

摘要：本文研究了普通线性多智能体系统在有向拓扑条件下的一致性问题。首先基于分布式PID（Proportional-integral-derivative）控制提出了一种新的一致性协议，然后通过变量转换将一致性问题转变为一个渐进稳定问题，通过状态投影方法给出了系统实现一致性的充分必要条件和一致性函数的显示表达式，然后构建Lyapunov函数，基于线性矩阵不等式（Linear matrix inequality, LMI）给出了一致性协议中增益矩阵的范围，最后通过两组实验来验证这种方法的优势。

关键词：多智能体；一致性；PID（Proportional-integral-derivative）控制；线性矩阵不等式

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复杂并流多效蒸发系统的数学模型与矩阵解法

阮奇,陈文波,黄诗煌,叶长燊

《中国工程科学》 2001年第3卷第4期页码 36-41

摘要：

建立了有冷凝水闪蒸和额外蒸汽引出的复杂并流多效蒸发系统的数学模型, 常规并流多效蒸发模型只是该模型的一个特例。提出一种新算法--迭代法结合矩阵法求解模型并给出算法框图。对三效并流蒸发蔗糖水溶液系统，采用冷凝水闪蒸和引出额外蒸汽将原料液从26.7 ℃预热至90 ℃，约可节省16%的加热生蒸汽，节能效果显著。

关键词：冷凝水闪蒸额外蒸汽引出并流流程多效蒸发数学模型矩阵解法

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具有领航者的二阶非线性多智能体系统在外部扰动下的同步控制 None

Mao-bin LU, Lu LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第1期页码 88-94 doi: 10.1631/FITEE.1800611

摘要：研究了一类异质二阶非线性多智能体系统在外部扰动影响下的同步控制问题。其中，非线性系统允许包含可线性参数化的未知参数。提出一种新颖的分布式控制器，此控制器依赖于系统的相对状态，因此可以在多智能体系统之间没有通讯的情况下应用。通过Barbalat引理，证明此分布式控制器可求解二阶非线性多智能体系统的同步控制问题。

关键词：多智能体系统；同步控制；分布式控制

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基于分布式事件触发策略的异构非线性多智能体系统包含控制 Research Articles

孙雅妮,邹文成,郭健,向峥嵘

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000034

摘要：研究分布式事件触发策略下高阶异构非线性多智能体系统包含控制问题。为实现包含控制目标并减少智能体间的通讯损耗，采用反推控制法、李雅普诺夫函数分析法和神经网络，提出一种分布式事件触发控制策略。

关键词：多智能体系统；分布式事件触发控制；包含控制；异构非线性系统；Zeno现象

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多智能体系统的二分异步脉冲跟踪一致性 Research Article

张玲忠1,李媛媛2,楼俊钢3,卢剑权4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第10期页码 1522-1532 doi: 10.1631/FITEE.2100122

摘要：

本文研究了多智能体系统如何通过实施异步脉冲控制输入实现分布式二分领导跟随一致性。所提出的异步脉冲控制方法不要求所有多智能体的脉冲信号同时发生。多智能体系统相邻节点之间的通信链路存在合作或竞争关系。在领导者控制输入非零的情况下，得到了在闭环多智能体系统中实现二分异步脉冲跟踪一致性的充分条件。本文讨论了更广泛的异步脉冲效应范围。

关键词：二分追踪；多智能体系统；异步脉冲；一致性

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多智能体分布式智能控制在VAV空调系统中的应用

张宏伟,吴爱国,盛涛

《中国工程科学》 2006年第8卷第7期页码 58-62

摘要：

针对变风量（VAV）空调系统的特性，将VAV系统分解为多个智能体，提出了基于多智能体技术的分布式智能控制方法，有效地解决了变风量空调系统回路间的解耦和协调问题。建立了VAV系统的动态仿真程序，仿真结果表明该控制方法是有效的。

关键词：变风量智能体多智能体系统分布式智能控制

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考虑量化输入信号的多智能体系统自适应输出反馈编队跟踪控制 None

Jing-lin HU, Xiu-xia SUN, Lei HE, Ri LIU, Xiong-feng DENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第9期页码 1086-1097 doi: 10.1631/FITEE.1601801

摘要：针对带有不确定性和量化输入信号的多智能体系统的编队跟踪控制问题，提出一种自适应输出反馈控制方法。利用非线性模型描述智能体系统，其中包含未知参数和不可测状态。建立一个高增益状态观测器以估测系统不可测状态。在高增益观测器和迟滞量化器基础上，设计自适应输出反馈控制方法，并确定控制系统的参数设置方法。稳定性分析证明该控制方法能使多智能体系统跟踪参考航迹并保持编队队形。同时，闭环系统中的所有信号均能保持有界。最后，仿真实验表明该控制方法的有效性。

关键词：多智能体系统；自适应输出反馈；编队跟踪；迟滞量化

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不确定二阶非线性多智能体系统时变编队跟踪控制 None

Jian-wen XU, Kaoru OTA, Mian-xiong DONG, An-feng LIU, Qiang LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第12期页码 1546-1557 doi: 10.1631/FITEE.1800519

摘要：研究了含未知非线性动态和外界干扰的二阶多智能体系统时变编队跟踪控制问题。在所考虑的时变编队跟踪控制中，每个跟踪者在完成预设编队的同时，需要跟踪领导者轨迹。将未知非线性动态和外界干扰视为每个多智能体的扩张状态，并设计扩张状态观测器对扩张状态进行在线观测。在此基础上，提出基于扩张状态观测器的时变编队跟踪控制协议。理论分析表明，所设计的时变编队跟踪控制协议能够保证观测器观测误差和多智能体系统时变编队跟踪误差收敛至任意小。最后，将所设计的时变编队跟踪协议应用于无人机目标合围问题，验证了该方法的有效性。

关键词：多智能体系统；时变编队；编队跟踪；非线性动态；扩张状态观测器

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多智能体系统的体系化和组织化博弈 Editorial

陆军1,王飞跃2,董琦1,魏庆来2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 991-994 doi: 10.1631/FITEE.2240000

摘要： Multi-agent system gaming (MASG) is widely applied in military intelligence, information networks, unmanned systems, intelligent transportation, and smart grids, exhibiting systematic and organizational characteristics. It requires the multi-agent system perceive and act in a complex dynamic environment and at the same time achieve a balance between individual interests and the maximization of group interests within the system. Some problems include complex system structure, uncertain game environment, incomplete decision information, and unexplainable results. As a result, the study of multi-agent game has transformed from a traditional simple game to a game facing a high-dimensional, continuous, and complex environment, which prompts an urgent need for institutionalized and systematized gaming (InSys gaming). With this background, several important tendencies have emerged in the development of InSys gaming for multi-agent systems:1. Analyzing the evolution law of MASG and establishing the InSys gaming theory model for multi-agent systemsThe organized and systematic MASG has orderly and structured characteristics, so it is necessary to establish a system game model. To study political, military, economic, and other systemic confrontation gaming problems, the first step is to analyze the system’s internal evolution characteristics and external interaction information. In addition, establishing the evolution model of InSys gaming and studying the elements, relationships, and criteria of the game evolution help provide theoretical support for the system design, decision-making planning, and other research in this field.2. Combining several artificial intelligence learning algorithms to achieve collaborative decision-making of multi-agent systemsThe current mainstream artificial intelligence learning methods all have application advantages in specific scenarios. In solving InSys gaming problems, we can combine the environmental representation ability of deep learning and the decision generation ability of reinforcement learning (RL). For example, by building a digital simulation training environment, intelligent decision algorithms and unsupervised training methods can be designed to generate a multi-agent system’s collaborative decision in a complex and unknown environment.3. Adopting a hierarchical task planning and decision-making action architecture to reduce the complexity of collaborative decision-making algorithmsWith the increase of the scale of multi-agent systems, the problems of node coupling, observation uncertainty, and interaction disorder faced by collaborative decision-making have become increasingly prominent. The complexity of solving its systematic and organized game problems has increased significantly. A multi-agent hierarchical algorithm architecture is constructed through game task decomposition, longterm planning, and real-time action decision-making. It can effectively reduce the complexity of the search process of a collaborative decision-making algorithm. In addition, it is a feasible idea for solving an organized and systematic game.4. Establishing the robustness analysis framework of the algorithm model to solve the model deviation between data-driven methods and the actual sceneWhen the training data deviates from the actual scene for data-driven methods, the algorithm’s performance will be degraded. Thus, it is necessary to study the robustness analysis framework of data-driven methods. For example, a robust algorithm model and an actual data fine-tuning method are designed to reduce the performance loss of the trained algorithm. This strategy helps support the actual deployment of data-driven methods.Game theory has become a basic analytical framework for solving problems in strategic politics, military confrontation, market economy, and so on. The object of analysis is characterized by complex systematization and organization and has been highly concerned with and valued by academic and industrial circles alike. A multi-agent system is used to model the organized and systematic game, combined with an artificial intelligence method to solve the game decision-making problem, providing a new idea for developing theories, methods, and technologies in this field.

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间歇通信下基于采样数据的二阶多智能体系统包含控制 Research Articles

王付永1,2,刘忠信1,2,陈增强1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1059-1067 doi: 10.1631/FITEE.2000204

摘要：在间歇通信且智能体间相对速度不可测的情况下，基于采样位置数据研究了二阶多智能体系统的包含控制问题，提出一种基于间歇采样位置测量的二阶分布式包含控制器。通过分析系统控制增益、拉普拉斯矩阵特征值、采样周期和通信宽度之间的关系，得到二阶多智能体系统在间歇通信下实现包含控制的充要条件。最后，通过仿真实例验证了理论结果的正确性和有效性。

关键词：包含控制；二阶多智能体系统；采样位置数据；间歇通信；通信宽度