控制與決策(2020年11期)
Control and Decision

目 錄

• 綜述與評(píng)論
• 可持續(xù)逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究進(jìn)展及趨勢(shì)
• 論文與報(bào)告
• 庫(kù)存水平影響需求下變質(zhì)品訂購(gòu)、定價(jià)和保鮮技術(shù)投資的聯(lián)合決策
• 考慮扶貧偏好的三級(jí)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈決策及協(xié)調(diào)
• 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下允許棄權(quán)的群決策權(quán)力分布
• 考慮時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)大群體應(yīng)急決策方法
• 鄉(xiāng)村旅游開(kāi)發(fā)適宜性等級(jí)評(píng)價(jià)TOPSIS方法
• 考慮談判能力的旅游O2O供應(yīng)鏈定價(jià)與服務(wù)策略
• 基于前景理論和模糊理論的在線多屬性采購(gòu)拍賣供應(yīng)商選擇決策
• 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的小型無(wú)人直升機(jī)有限時(shí)間收斂控制設(shè)計(jì)
• 基于社交網(wǎng)絡(luò)的雙知識(shí)表達(dá)分類方法
• 基于圖像和高程數(shù)據(jù)的天際線定位匹配
• 基于樹(shù)形結(jié)構(gòu)無(wú)界存檔的多目標(biāo)粒子群算法
• 基于無(wú)標(biāo)簽、不均衡、初值不確定數(shù)據(jù)的設(shè)備健康評(píng)估方法
• 微型無(wú)人機(jī)集群低時(shí)延組網(wǎng)規(guī)劃方法
• 低碳環(huán)境下雙渠道供應(yīng)鏈線上線下廣告策略的微分博弈分析
• 基于行為流圖的可信交互檢測(cè)方法
• 基于不變網(wǎng)絡(luò)模型和故障注入的分布式信息系統(tǒng)故障溯源方法
• 一種新的基于標(biāo)簽傳播的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)識(shí)別算法
• 復(fù)合類別航站樓分配問(wèn)題的改進(jìn)和聲搜索算法
• 雙層多態(tài)加權(quán)k/n系統(tǒng)可用性模型與冗余設(shè)計(jì)優(yōu)化
• 基于姿態(tài)估計(jì)的實(shí)時(shí)跌倒檢測(cè)算法
• 基于搜索空間劃分與Canopy K-means聚類的種群初始化方法
• 考慮氣動(dòng)效應(yīng)不確定性的氣動(dòng)輔助變軌制導(dǎo)算法
• 信息與動(dòng)態(tài)
• 下期要目
• 《控制與決策》第六屆編輯委員會(huì)
• 考慮供應(yīng)商技術(shù)截?cái)嗟摹爸鳌焙献鳈C(jī)制演化博弈分析
• 基于邊緣峰度度量的特征縮減模糊聚類算法
• 基于平衡鯨魚(yú)優(yōu)化算法的無(wú)人車路徑規(guī)劃
• 基于圖像隨機(jī)分布模型的電熔鎂爐工況識(shí)別
• 基于FRC框架的紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法
• 基于優(yōu)化DBSCAN聚類算法的晶圓圖預(yù)處理研究
• 一種求解約束多目標(biāo)問(wèn)題的協(xié)作進(jìn)化算法
• 基于反饋無(wú)源化的切換非線性系統(tǒng)H_∞跟蹤控制
• 自適應(yīng)直覺(jué)模糊相異直方圖裁剪的圖像增強(qiáng)算法
• 具有動(dòng)態(tài)彈性稀疏表示的魯棒目標(biāo)跟蹤算法
• 具有重組學(xué)習(xí)和混合變異的動(dòng)態(tài)多種群粒子群優(yōu)化算法
• 帶輸入飽和的不確定非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊觸發(fā)式補(bǔ)償控制
• 一種基于多層語(yǔ)義特征的圖像理解方法
• 考慮學(xué)習(xí)效應(yīng)的單人作業(yè)車間調(diào)度算法
• 基于生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DMPC的多機(jī)器人協(xié)同搜索算法
• 區(qū)間數(shù)可重入混合流水車間調(diào)度與預(yù)維護(hù)協(xié)同優(yōu)化
• 機(jī)器人信息增益RRT環(huán)境探索算法
• 考慮退化軌跡差異性與相似性的軸承RUL預(yù)測(cè)
• 短文
• 自適應(yīng)事件觸發(fā)的馬爾科夫跳變多智能體系統(tǒng)一致性
• 基于SRCSAC評(píng)價(jià)框架挖掘的跨語(yǔ)言查詢譯后擴(kuò)展
• 一種基于稀疏系數(shù)匹配學(xué)習(xí)的圖像去霧算法
• 基于高爐爐況評(píng)價(jià)和反饋補(bǔ)償?shù)膰娒毫繘Q策優(yōu)化
• 損失厭惡下考慮參照利潤(rùn)效應(yīng)的供應(yīng)鏈決策模型