信息物理系統(tǒng)(Cyber-physical system,CPS)是集成計算、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)絡通信、嵌入式計算、網(wǎng)絡控制等系統(tǒng)工程,強調(diào)計算資源和物理資源的綜合協(xié)調(diào),賦予物理系統(tǒng)計算、通信、遠程協(xié)作、精準控制和自治的能力.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,在諸多實際應用中,CPS通常特別復雜,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)境的復雜性、通信方式的多樣性、通信數(shù)據(jù)的海量性和實時性、設備的計算復雜性等.分布式優(yōu)化考慮通過一組多智能體對一個全局優(yōu)化決策問題進行分布式求解,其中每個智能體(如機器人、計算機、具有計算能力的網(wǎng)絡節(jié)點等)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.對于分布式優(yōu)化問題,每個智能體需要和鄰居進行信息分享進而協(xié)同合作求解全局優(yōu)化問題.此外,如果考慮環(huán)境是實時變化的,甚至具有敵意的,此時目標函數(shù)或代價函數(shù)具有時變性,甚至不服從任何經(jīng)驗分布,這時如何進行實時的最優(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)絡下稱為分布式在線優(yōu)化或?qū)W習.

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

曹嘉馨等人針對納網(wǎng)中隨機的可再生能源發(fā)電和電力需求以及用戶舒適度偏好和環(huán)境因素等對納網(wǎng)能源盈馀和運行成本的影響,提出了一種基于斯坦伯格博弈的需求響應和雙向定價算法,實現(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數(shù)問題,證明了拉普拉斯矩陣的零特征值重數(shù)等于這個圖中的生成森林個數(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)編隊控制中的應用.顏罡等考慮自動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行數(shù)據(jù)即可適應新的路況.付瑛博等研究了離散時間多機器人系統(tǒng)對靜態(tài)目標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,并設計了基于方位角觀測的離散時間估計器與控制器的聯(lián)合設計方法.項雷軍等針對多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)提出了一種計及溫控負荷響應的二維云模型分布式頻率控制方法,設計了基于?？似绽士朔匠痰臏乜刎摵煞植际娇刂撇呗?并在不同運行場景下驗證了所提出綜合控制方法的動穩(wěn)態(tài)性能.

王小文等人針對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類型的迭代學習控制方法,嚴格證明了該方法在有向圖下的漸近收斂,并通過仿真實例進一步證明了該方法的有效性.王山丹等針對欠驅(qū)動無人艇的路徑跟蹤問題,首次提出了一種新的固定時間預測器,用來預測位置誤差,實現(xiàn)對干擾的估計和補償.孫輝輝等人針對復雜環(huán)境下目標跟蹤機器人高效路徑規(guī)劃需求,提出了基于多智能體強化學習專家型深度確定性策略梯度的機器人主動清障路徑規(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過程方法研究了具有丟包、時延、編解碼和雙通道噪聲的多輸入多輸出離散時間網(wǎng)絡控制系統(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)絡脆弱性檢測方法復雜度高、實時性差的問題,提出引入深度學習技術(shù)對網(wǎng)絡脆弱性檢測方法進行設計.

郭方洪等人針對微電網(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化學習方法的微電網(wǎng)能量在線優(yōu)化策略,可有效在線搜尋發(fā)電成本、交易電價和電源壽命等的最優(yōu)決策值,解決傳統(tǒng)方法計算量過大的問題.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,通過改進自適應步長交替方向乘子法實現(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)運行經(jīng)濟性.馬永勝等研究了拒絕服務攻擊下基于觀測器的事件觸發(fā)微電網(wǎng)控制.袁亞洲等針對現(xiàn)場級工業(yè)無線網(wǎng)絡,提出了流量分區(qū)超幀架構(gòu),并基于該架構(gòu)設計了R-MAC(時隙預留接入?yún)f(xié)議)和C-MAC(時隙爭用接入?yún)f(xié)議)以滿足不同應用場景需求.

朱鳳增等人研究了無線傳感器網(wǎng)絡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,有效減輕通信負擔,對通信資源受限下的分布式濾波器設計具有一定理論指導意義.時俠圣等人針對多智能體系統(tǒng)中的分布式資源分配問題,提出了基于自適應精確罰函數(shù)的分布式資源分配算法,在無需全局先驗知識的情況下實現(xiàn)了該問題的最優(yōu)分配.潘曉偉等針對多個體參與的廣義納什平衡點的求解問題,基于三算子分裂算法提出了一種半分布式的FRDR算法,使得對偶變量的信息交換總是按照分布式的方式進行,同時給出了迭代殘差的收斂速率.趙振根等針對信息物理融合系統(tǒng)乘性攻擊檢測的問題,提出了兩種基于魯棒性能的乘性攻擊檢測與數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)策略,并在飛行器系統(tǒng)中仿真驗證了所提檢測方法的有效性.周治威等人針對聯(lián)邦學習過程中通信資源有限的問題,提出了基于權(quán)重自適應量化和重復控制的聯(lián)邦學習方法,有效降低了通信復雜度,并研究了該策略對算法精度的影響.

孟敏等人提出了增廣的主對偶算法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),機器人控制等領(lǐng)域具有一定的潛在應用價值.汪城博等研究了動態(tài)能源資源協(xié)調(diào)問題,將問題轉(zhuǎn)換為一般性的復合約束優(yōu)化形式,并提出了一種新的原對偶算法.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,實現(xiàn)有向拓撲切換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《控制理論與應用》期刊編輯部各位老師的大力支持與付出,使得本專刊能夠順利及時的與讀者見面.