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| 1 | 强化学习方法在自主水下机器人控制任务中的应用显示文摘近年来,强化学习方法得到了广泛的关注,并已在控制领域取得了一定成果.自主水下机器人(AUV)能完成复杂多样的水下任务,是海洋探索开发任务中的关键设备,强化学习技术的发展为AUV的智能化控制提供了新的思路.本文着眼于强化学习与AUV控制的交叉领域,重点介绍了强化学习在镇定控制和跟踪控制等底层控制任务方面的应用.为此,我们首先对强化学习框架进行了简要介绍,并在其后对强化学习在AUV控制领域面临的挑战以及最新的进展进行了概述.最后,我们详细介绍了两种针对AUV的无模型强化学习控制方法,希望能够为此类控制器的设计和使用提供参考. | 许雅筑 武辉 游科友 宋士吉 | 2020 | 中国科学:信息科学2020，50，12： | 6 |
| 2 | 分布式反馈优化研究现状与发展显示文摘对于多自主体系统,分布式反馈优化研究各个自主体如何利用自身状态及局部梯度信息的实时反馈值以及自主体之间的实时信息交换使整个多自主体系统的输出趋近于某个总体优化指标的最优值点.在特定情况下,分布式反馈优化可以简化为分布式优化或集中式反馈优化,基于此介绍分布式反馈优化的研究现状与发展.利用文献调查法和归纳推理法,首先介绍分布式反馈优化的研究背景与意义以及相关领域发展现状;然后分析分布式反馈优化的基本难点,从线性系统和非线性系统两方面综述分布式反馈优化的研究现状;最后展望未来发展方向. | 刘腾飞 秦正雁 姜钟平 | 2023 | 控制与决策2023，38，8： | 0 |
| 3 | 水下羽流追踪方法研究进展显示文摘水下羽流相关研究在海洋资源开采及环境保护等方面有着重要意义。文中围绕水下羽流扩散建模与追踪方法研究,对现有相关研究成果进行归纳,从基础、方法以及应用等角度,总结了水下羽流追踪的研究进展和发展趋势。全文包括4部分:1)介绍水下羽流分类和羽流追踪的应用背景;2)从扩散模型和仿真平台2个方面梳理羽流扩散建模的研究现状;3)将现有水下羽流追踪方法分为反应类方法、概率估计类方法和强化学习类方法3类,对各类方法的研究进展进行归纳;4)讨论了水下羽流追踪研究未来的发展趋势。通过对已有研究成果进行总结,为水下羽流追踪的进一步研究提供参考。 | 徐雪寒 孟庆浩 刘科显 井涛 | 2022 | 水下无人系统学报2022，30，1： | 0 |
| 4 | Preface——Special Issue on New Directions in Nonlinear and Distributed Control显示文摘Nonlinearity is ubiquitous in engineering and natural systems.The development of nonlinear control can be traced back to decades ago.To date,the research has reached the stage that emphasizes developing methodologies that can handle the complexity characterized by uncertainty, | LIU Tengfei XIN Bin JIANG Zhong-Ping | 2018 | Journal of Systems Science & Complexity2018，31，1： | 0 |
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