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关键词

COVID-19 7

可持续发展 6

3D打印 5

增材制造 4

气候变化 4

SARS-CoV-2 3

安全性 3

对策 3

深度学习 3

2035 2

CO₂封存 2

DSM（设计结构矩阵） 2

OFDM 2

三峡工程 2

中国 2

临床试验 2

人工智能 2

人工湿地 2

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输入饱和下多智能体系统最优一致性控制：一类非零和博弈方法 Research Article

李洪阳1,2,魏庆来1,2,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1010-1019 doi: 10.1631/FITEE.2200010

摘要：引入多智能体博弈理论，将最优一致性控制问题转化为多智能体非零和博弈。之后，通过求解具有非二次输入能量项的耦合Hamilton–Jacobi–Bellman（HJB）方程，实现Nash平衡。提出脱策强化学习方法，在系统模型未知情况下获得Nash平衡解；引入评判神经网络和执行神经网络实现所提方法。理论分析显示迭代控制律收敛到Nash平衡。仿真实验验证了所提方法的有效性。

关键词：最优一致性控制；多智能体系统；非零和博弈；自适应动态规划；输入饱和；脱策强化学习；策略迭代

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线性离散时间系统H∞控制的极小极大Q-学习设计 Research Articles

李新兴1,奚乐乐2,3,查文中1,彭志红2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第3期页码 438-451 doi: 10.1631/FITEE.2000446

摘要：为求解涉及的博弈代数黎卡提方程，在离线策略算法基础上提出一种新型无模型极小极大Q-学习算法，并证明离线策略迭代算法是求解博弈代数黎卡提方程的牛顿法。提出的极小极大Q-学习算法采用离轨策略强化学习技术，利用行为策略产生的系统状态数据，可实现对最优控制器和最佳干扰策略的在线学习。不同于当前Q-学习算法，本文提出一种基于梯度的策略提高方法。

关键词： H∞控制；零和动态博弈；强化学习；自适应动态规划；极小极大Q-学习；策略迭代

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多智能体协作与博弈展望：挑战、技术和应用 Perspective

刘瑜1,李徵2,姜智卓2,何友1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1002-1009 doi: 10.1631/FITEE.2200055

摘要：本文从任务挑战、技术方向和应用领域3个角度简要回顾多智能体协作和博弈相关技术。首先回顾近期多智能体系统工作中的典型研究问题和挑战，然后进一步讨论关于多智能体协作和游戏任务的前沿研究方向，最后对多智能体协作与博弈的应用领域进行重点展望。

关键词：多智能体；博弈论；集体智能；强化学习；智能控制

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基于敲出障碍期权和博弈理论的项目投资决策分析

吴云,何建敏

《中国工程科学》 2005年第7卷第9期页码 44-48

摘要：

阐述了实物期权的基本原理和敲出障碍期权的内涵及其定价求解，提出了基于敲出障碍期权的实物期权定价方法和博弈理论的项目投资决策分析，分析了双寡头市场结构下的项目投资决策，给出了算例分析。

关键词：敲出障碍期权实物期权博弈理论投资决策

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一种OFDM系统动态子载波比特和功率分配联合算法

高欢芹,酆广增,朱琦

《中国工程科学》 2006年第8卷第3期页码 62-65

摘要：

提出一种多用户OFDM（orthogonal frequency division multiplexing）系统下行链路，具有信道变化实时性的动态子载波、比特和功率分配联合算法（UA），在满足各个用户数据速率和提出的算法与动态子载波分配算法（WSA）相比，计算复杂度相当，在移动信道环境下仿真结果表明性能有一定的改善。

关键词： OFDM 动态子载波分配算法（WSA）联合子载波比特和功率分配算法（UA）

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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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论零点振动能与Casimir力

黄志洵

《中国工程科学》 2008年第10卷第5期页码 63-69

摘要：这种Casimir效应可用量子理论中的零点能（ZPE）解释。科学家们都认为Casimir力存在，但对其产生的原因却有不同看法。空虚空间是否具有能量，其答案或许将决定宇宙的命运。在自然界和人类实验室中，有许多异常现象可用Casimir效应及挠场理论作出说明。

关键词：零点能零点场真空能 Casimir力挠场理论

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四旋翼无人机在博弈中的运动规划研究：一种基于仿真的投影策略迭代方法 Regular Papers

Li-dong ZHANG, Ban WANG, Zhi-xiang LIU, You-min ZHANG, Jian-liang AI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 525-537 doi: 10.1631/FITEE.1800571

摘要：本文提出三维空间中速度可变的一对一四旋翼无人机博弈研究平台，以及一种基于投影策略迭代方法的近似动态规划方法，以学习四旋翼博弈过程中效用函数并生成改进的四旋翼运动决策策略。仿真结果表明，所提决策方法可在博弈对抗中高效生成有效运动策略，并在与对方四旋翼无人机对抗中能获取并保持有利态势。

关键词：增强学习；近似动态规划；决策；运动规划；无人机

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博弈的存在与实践：对多智能体博弈发展的思考 Perspective

董琦1,吴镇宇1,2,陆军1,孙凤松1,3,王锦宇1,3,杨焱煜1,尚晓舟1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 995-1001 doi: 10.1631/FITEE.2100593

摘要：博弈是宇宙中的一种普遍存在。本文从人类对博弈的认识过程出发，探讨了博弈的存在与实践，阐述了多智能体博弈研究难点，并基于演化思想，从系统论的角度出发，提出多智能体演化博弈理论框架。以下一代预警探测系统为例，介绍了多智能体演化博弈的应用实践。构建了多智能体自组织博弈决策模型和多智能体强化学习方法，对研究高维复杂环境下的组织化、体系化博弈行为具有重要意义。

关键词：博弈；多智能体系统；多智能体演化博弈；预警探测

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生物质制备纳米零价铁生物炭的铁相转移和原位还原机制 Article

卓胜男, 任宏宇, 谢国俊, 邢德峰, 刘冰峰

《工程（英文）》 2023年第21卷第2期页码 124-134 doi: 10.1016/j.eng.2021.07.012

摘要：

纳米零价铁生物炭（nZVI-BC）作为一种由废弃生物质制备的环境友好型材料，可有效解决生物质转化和环境污染问题。然而，复杂的生物质/生物炭改性过程阻碍了它们的进一步生产和应用。在60 ℃、80 ℃、100 ℃和0.5 h 的改性条件下，RS中木质素组分损失不多，有利于高温热解过程中碳骨架的形成。Fe₂O₃在热解产生的还原气体和无定形碳的帮助下被还原，最终形成nZVI-BC。将该方法制备的nZVI-BC 用于染料刚果红的催化高级氧化去除，结果表明，nZVI-BC 具有快速的吸附能力（5 min 时吸附效果为70.6%）和高效的催化降解能力（60 min 时催化降解90%）。本研究为nZVI-BC的制备提供了一种新的策略，为其规模化生产和应用奠定了基础。

关键词：生物质转化纳米零价铁生物炭原位热解铁相转移

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城市道路网运行实时动态评价理论和技术研究

全永燊,郭继孚,温慧敏,孙建平

《中国工程科学》 2011年第13卷第1期页码 43-48

摘要：在此基础上，剖析了迄今国内外一直沿用的道路“负荷度”路网评价理论的局限性，提出一套适用于路网整体实时动态评价的理论和技术方法，解决了无盲区实时数据采集与处理、路网运行时空动态分析、评价指标阈值标定等关键技术难题，为交通战略规划、实时动态路网功况诊断等提供了全新的技术手段，北京市的实证研究初步证明了所提出的理论和技术体系科学、有效、实用。

关键词：路网实时动态评价负荷度评价递延传导效应 “五维”拥堵指数

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任一路面上基于显式和隐式联合仿真技术的某轿车动态响应 Article

胡红舟, 钟志华

《工程（英文）》 2019年第5卷第6期页码 1171-1178 doi: 10.1016/j.eng.2019.09.003

摘要：运用了基于显式和隐式的联合仿真，同时通过子模型技术来缩短仿真时间，使整车动态仿真时间达到基于传统有限元分析方法难以达到的低水平。通过试验样车在6种不同路面上的仿真与测量值的对比，证明了基于显式和隐式分析的联合仿真技术具有足够的精度与仿真效率。本文同时也讨论了所采用的方法的局限性及将来可能的改进。

关键词：耐久分析动态响应显式隐式联合仿真接触分析子模型

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具有外部干扰和障碍物的无人机编队分布式博弈策略 Research Article

袁洋1,邓亦敏1,罗斯达2,段海滨1,3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第7期页码 1020-1031 doi: 10.1631/FITEE.2100559

摘要：本文研究了具有外部干扰和障碍物的无人机编队分布式博弈策略，该策略基于分布式模型预测控制（MPC）框架和基于Levy飞行的鸽群优化算法（LFPIO）。然后，建立一个分布式MPC框架，该框架中每架无人机仅与邻居交换消息，通过设计分布式MPC代价函数，将无人机编队问题转化为博弈问题，并利用基于Levy飞行的鸽群优化算法求解纳什均衡。

关键词：分布式博弈策略；无人机；分布式模型预测控制；基于Levy飞行的鸽群优化算法；非奇异快速终端滑模观测器；避障策略

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我国基础零部件和元器件发展对策研究

杨艳明,朱明皓,邵珠峰,尤政

《中国工程科学》 2017年第19卷第3期页码 117-124 doi: 10.15302/J-SSCAE-2017.03.017

摘要：

我国基础零部件和元器件（基础件）正处于从中低端向中高端水平迈进、换挡升级的关键阶段。通过借鉴工业发达国家的基础件产业发展经验，提出促进我国基础件发展的思路和建议。坚持政府引导下的市场竞争机制，促进基础件产业的优化升级。通过激励创新的财税政策的制定和创新环境的营造，形成重视创新的社会氛围，充分发挥技术创新对基础件产业的支撑和引领作用。人才是创新的基础和产业发展的根本，坚持以人为本，加强对基础件领域人才的培养和引进。

关键词：工业基础件工业基础自主创新产业政策