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Journal of Zhejiang University SCIENCE C
ISSN 1869-1951(Print), 1869-196x(Online), Monthly
2023 Vol.24 No.9 P.1239-1374
Special Feature on Intelligent Dynamics Optimization Methods and Their Applications (Guest Editors: Jun WANG, Yang LIU, Jianquan LU, Yang TANG, Luigi GLIELMO, Andrzej CICHOCKI, Yunpeng PAN)
Matrix-valued distributed stochastic optimization with constraints
Zicong XIA, Yang LIU, Wenlian LU, Weihua GUI
DOI: 10.1631/FITEE.2200381 Downloaded: 902 Clicked: 1204 Cited: 0 Commented: 0(p.1239-1252) <Full Text><PPT> 234
1浙江师范大学浙江省智能教育技术与应用重点实验室，中国金华市，321004
2浙江师范大学数学科学学院，中国金华市，321004
3复旦大学数学科学学院，中国上海市，200433
4中南大学自动化学院，中国长沙市，410083
摘要：本文研究带有不等式约束和等式约束的矩阵值分布随机优化问题。其中，问题的目标函数是具有随机变量的多个矩阵值函数的和，并以分布式方式解决了该问题。本文推导了处理约束的惩罚方法，并提出选择可行惩罚函数和惩罚增益的原则。针对随机优化问题，提出一种基于gossip模型的分布式优化算法，并对其收敛性进行证明和分析。最后，为验证所提算法的可行性，本文提供了两个数值示例。
关键词组：分布式优化；矩阵值优化；随机优化；罚函数法；Gossip模型
Qian XU, Chutian YU, Xiang YUAN, Mengli WEI, Hongzhe LIU
DOI: 10.1631/FITEE.2200596 Downloaded: 529 Clicked: 1025 Cited: 0 Commented: 0(p.1253-1260) <Full Text>
1国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，中国浙江省杭州市，310008
2北京隐山科技有限公司，中国北京市，100871
摘要：本文研究了带N个非一致闭凸集约束的分布式优化问题，目的是在固定的不平衡图上设计一个相应的分布式优化算法解决该问题。为此，在改进的push-sum框架下，本文设计了新的分布式优化算法，并在强连通图的假设下给出了其严格的收敛分析。最后，仿真结果证明了所提算法的良好性能。
关键词组：分布式优化；非一致约束；改进push-sum框架
A home energy management approach using decoupling value and policy in reinforcement learning
Luolin XIONG, Yang TANG, Chensheng LIU, Shuai MAO, Ke MENG, Zhaoyang DONG, Feng QIAN
DOI: 10.1631/FITEE.2200667 Downloaded: 558 Clicked: 890 Cited: 0 Commented: 0(p.1261-1272) <Full Text><PPT> 225
1华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室，中国上海市，200237
2南通大学电气工程学院，中国南通市，226019
3新南威尔士大学电气工程与通信学院，澳大利亚新南威尔士州，2052
4南洋理工大学电气与电子工程学院，新加坡南洋大道50号，639798
摘要：由于电动汽车的普及性和家用电器的灵活性，在动态电价下对家庭能源系统进行能源调度优化电力成本和保障居民舒适度是可行的。本文提出一种基于数据驱动的深度强化学习家庭能源管理方法。首先，为揭示影响电动汽车充电行为的多种不确定因素，引入一种结合驾驶员经验、突发事件和交通状况的改进数学模型描述电动汽车在家庭能源系统中的动态能量需求。其次，提出一种解耦优势演员-评论家(DA2C)算法，通过缓解策略和价值共享网络导致的过拟合问题提升能源优化性能。此外，策略函数和价值函数的解耦网络确保了所提方法在不可见场景中的泛化性。最后，将所提方法与现有方法进行综合实验比较。结果表明，该方法能在不同场景下优化用电成本并兼顾居住舒适度。
关键词组：家庭能源系统；电动汽车；强化学习；泛化性
Regular Papers
Exploring nonlinear spatiotemporal effects for personalized next point-of-interest recommendation
Xi SUN, Zhimin LV
DOI: 10.1631/FITEE.2200304 Downloaded: 588 Clicked: 988 Cited: 0 Commented: 0(p.1273-1286) <Full Text><PPT> 179
北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心，中国北京市，100083
摘要：下一个兴趣点（POI）推荐是基于位置的社交网络（LBSN）的一项重要任务，其目标是使用历史签到数据在特定情境下为用户推荐下一个兴趣点。现有研究将用户时空信息线性离散化，然后使用基于循环神经网络（RNN）的方法进行建模。但是这些研究忽略了时空信息对用户偏好的非线性影响以及用户轨迹和候选兴趣点之间的时空相关性。为解决这些问题，本文提出一种时空轨迹（STT）模型。该模型使用具有注意力机制的长短期记忆网络（LSTM）作为基本框架，并将时空信息以编码形式引入模型。在编码信息过程中，使用指数型衰减因子刻画用户兴趣随时间和距离的非线性漂移特性。此外，本文在目标召回过程中设计一个时空匹配模块，该模块通过测量用户历史轨迹与候选集之间的相关性来为用户筛选最有可能的下一个兴趣点。本文使用4个真实数据集评估STT模型性能。实验结果表明，本文所提方法的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。
关键词组：兴趣点推荐；时空效应；长短期记忆网络；注意力机制
LDformer: a parallel neural network model for long-term power forecasting
Ran TIAN, Xinmei LI, Zhongyu MA, Yanxing LIU, Jingxia WANG, Chu WANG
DOI: 10.1631/FITEE.2200540 Downloaded: 773 Clicked: 1181 Cited: 0 Commented: 0(p.1287-1301) <Full Text><PPT> 163
西北师范大学计算机科学与工程学院，中国兰州市，730070
摘要：准确的长期电力预测对电网决策运行和用户用电管理非常重要，可保证电力系统的可靠供电和电网经济的可靠运行。然而，大多数时间序列预测模型在数据量大、预测精度高的长时间序列预测任务中表现不佳。为了应对这一挑战，提出名为LDformer的并行时间序列预测模型。首先，将Informer与长短期记忆网络相结合，以获得时间序列的深度表达能力。其次，提出并行编码器模块提高模型鲁棒性，并将卷积层与注意力机制相结合，以避免注意力机制中的值冗余。最后，提出结合UniDrop的概率稀疏注意力机制，以减少计算开销并减轻序列中一些关键连接丢失的风险。在5个真实数据集上的实验结果显示，在不同的长时间序列预测任务中，LDformer大部分结果都优于最先进的基线结果。
关键词组：长期电力预测；长短期记忆网络；UniDrop；自注意力机制
Mixture test strategy optimization for analog systems
Wenjuan MEI, Zhen LIU, Ouhang LI, Yuanzhang SU, Yusong MEI, Yongji LONG
DOI: 10.1631/FITEE.2200512 Downloaded: 552 Clicked: 891 Cited: 0 Commented: 0(p.1302-1315) <Full Text><PPT> 167
1电子科技大学自动化学院，中国成都市，611731
2电子科技大学外国语学院，中国成都市，611731
3电子科技大学格拉斯哥学院，中国成都市，611731
4电子科技大学集成电路科学与工程学院（示范性微电子学院），中国成都市，611731
摘要：由于模拟系统在现代电子设备中起着至关重要作用，模拟系统测试优化已引起学术界和工业界广泛关注。尽管现有方法能实现测试策略的自动生成，但是由于复杂结构和多变的运行环境的影响，模拟系统难以有效生成诊断策略。因此，受到系统拓扑结构和冗余信息的影响，生成的测试策略在实际应用中缺乏可行性。此外，现有方法假设相互独立的测试项需要串行执行，增加了测试时间消耗。为解决上述问题，本文提出用于生成混合测试策略的启发式规划方法。实验证明，相较现有方法生成的策略，启发式规划方法和卷展启发式规划方法生成的策略具有更少层数和更低测试代价。通过对混合"或"节点的自适应优化和测试代价更新，该方法能提供更可行的优化方案并降低测试产生的代价。因此，本文提出的方法具有更高的优化效率。
关键词组：故障诊断；启发式搜索；动态规划；测试优化
A distributed EEMDN-SABiGRU model on Spark for passenger hotspot prediction
Dawen XIA, Jian GENG, Ruixi HUANG, Bingqi SHEN, Yang HU, Yantao LI, Huaqing LI
DOI: 10.1631/FITEE.2200621 Downloaded: 553 Clicked: 1357 Cited: 0 Commented: 0(p.1316-1331) <Full Text><PPT> 213
机构：1浙江大学，海洋学院，中国舟山，316000；2浙江大学海南研究院，中国三亚，572000；3教育部海洋传感技术与装备工程研究中心，中国舟山，316021
目的：1.以水下轻量化水下电动机械臂为研究对象，探索水下电动机械臂和自主水下航行器（AUV）的集成技术，设计一套全新的适用于500m以上水深的水下机械臂。2.提高AUV的现场操作干预能力和自主作业能力，为海底探测取样作业提供更加有效、经济、方便、快速的手段，在海洋资源探测中发挥更大的作用。
创新点：1.以水下轻量化水下电动机械臂为研究对象，探索水下电动机械臂和AUV的集成技术，设计了一款全新的适应AUV搭载的水下电动机械手。2.该水下电动机械手的密封方式借鉴了深海液压系统的工作原理，采用压力补偿的方式提升电动机械手本身的耐压性和防水性，提升了电动机械手的适用水深和水下工作的可靠性。
方法：1.基于机器人运动学与动力学理论，进行仿真验证，并搭建水下电动机械手实验平台。2.进行陆上和水下的实验，完成轨迹的跟踪实验，并对水上水下和仿真实验的数据进行对比分析，得到水下电动机械手的轨迹跟踪精度，以验证该机械手的运行精度。
结论：1.在匀加速/减速过程中，机械手关节的运行更加稳定；在从匀减速到停止的过渡阶段有微量的过冲；在匀速运动过程中，关节角度跟踪不稳定，从波动幅度来看，误差范围约为0.01 rad。2.通过进一步分析机械手致动器的运动轨迹误差可以得出，机械手在空气中的绝对跟踪误差峰值约为18 mm，而在水下约为14 mm；机械手在水下的末端运动精度比在水中高，匀速时产生的振动幅度也比在空气中小得多。3.要提高机械臂系统的性能，需要设计更精确的控制系统；进行流体力学分析，还需要搭载配备视觉系统的AUV，以便在水下环境和实际海洋环境中进行下一步的自主操作实验。
关键词组：水下电动操纵器；逆运动学；轨迹规划；轨迹跟踪精度
Interactive medical image segmentation with self-adaptive confidence calibration
Chuyun SHEN, Wenhao LI, Qisen XU, Bin HU, Bo JIN, Haibin CAI, Fengping ZHU, Yuxin LI, Xiangfeng WANG
DOI: 10.1631/FITEE.2200299 Downloaded: 581 Clicked: 887 Cited: 0 Commented: 0(p.1332-1348) <Full Text><PPT> 170
1华东师范大学计算机科学与技术学院，中国上海市，200062
2复旦大学附属华山医院，中国上海市，200040
3华东师范大学软件工程学院，中国上海市，200062
摘要：基于人机交互的医疗图像分割方法是一种新的范式，其通过引入专家交互信息来指导算法完成图像分割任务。然而，现有医疗图像分割模型往往容易产生"交互误解"，即无法合理权衡短期和长期交互信息的重要性。为更好地利用不同时间尺度上的交互信息，本文提出一种基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架MECCA，其结合了基于分割决策的置信度学习技术和多智能体强化学习技术，并通过预测分割决策与短期交互信息的对齐水平来学习一个新颖的置信度网络。随后，提出一种基于置信度的奖励塑造机制，在策略梯度计算中引入置信度，从而直接纠正模型产生的交互误解。MECCA还通过标签生成和交互指导来降低交互强度和难度，从而实现用户友好交互。实验结果表明，MECCA在不同分割任务中可以显著提高短期和长期交互信息的利用效率，且仅需较少的标注样本。演示视频可通过https://bit.ly/mecca-demo-video访问。
关键词组：医疗图像分割；交互式分割；多智能体强化学习；置信度学习；半监督学习
Impact of distance between two hubs on the network coherence of tree networks
Daquan LI, Weigang SUN, Hongxiang HU
DOI: 10.1631/FITEE.2200400 Downloaded: 425 Clicked: 897 Cited: 0 Commented: 0(p.1349-1356) <Full Text><PPT> 147
杭州电子科技大学理学院，中国杭州市，310018
摘要：本文研究了两个中心节点之间的距离对网络一致性的影响。网络一致性由拉普拉斯特征值所量化，可用来衡量线性系统对外部噪声的一致性程度。为获得网络一致性关于距离的精确表达式，选取一类由网络参数控制的具有两个中心节点的树状网络。利用其规则的拓扑结构，得到一致性关于网络参数和网络规模的解析表达式。证明两个中心节点距离越短，度的差异性越大，网络一致性越好。在相同网络规模和距离下，最大的中心节点度差异会导致最优的一致性。最后，建立了网络一致性与平均路径长度之间的联系，发现它们呈线性关系。
关键词组：一致性；距离；平均路径长度
Pattern reconfigurable antenna array for 5.8 GHz WBAN applications
Lingsheng YANG, Bin WANG, Yajie LI
DOI: 10.1631/FITEE.2200542 Downloaded: 204 Clicked: 566 Cited: 0 Commented: 0(p.1357-1365) <Full Text><PPT> 160
1南京信息工程大学电子与信息工程学院，中国南京市，210044
2东南大学附属中大医院，中国南京市，210009
摘要：本文提出一种适用于5.8 GHz WBAN应用的方向图可重构天线阵列。天线阵列由辐射组件和控制网络组件组成。辐射组件包括4个平面F型天线，它们位于上层的4个角上，彼此逆时针旋转90°。控制网络组件位于底层，包括一个4端口可控网络。通过控制集成在可控网络中的PIN二极管，可以获得与人体表面相切的全向辐射图和与人体表面垂直的定向辐射图。我们测量了阵列安装在人体或前臂假体上时的阻抗带宽、辐射模式和增益，实验结果与仿真结果一致。同时仿真了两种辐射模式下的电磁波吸收比值（SAR）和波束切换能力，以确保该阵列的实用性。
关键词组：无线体域网；方向图可重构；PIN二极管；控制网络；比吸收率
Chun GENG, Jiwei LIAN, Dazhi DING
DOI: 10.1631/FITEE.2200454 Downloaded: 437 Clicked: 956 Cited: 0 Commented: 0(p.1366-1374) <Full Text><PPT> 156
1南京理工大学钱学森学院，中国南京市，210094
2南京理工大学微电子学院（集成电路学院），中国南京市，210094
3东南大学毫米波国家重点实验室，中国南京市，210096
摘要：提出一种利用嵌入式均匀柱面透镜设计交叉电桥的新方法。与传统交叉电桥设计相比，该方法在空气填充的基片集成波导交叉腔内引入一个均匀柱面透镜，将入射波导向指定方向。根据射线追踪法，引入的均匀柱面透镜可以在不提高加工复杂度和面积的前提下，有效束缚从输入端传输到输出端的电磁波。详细阐述了该方法的工作机理，并通过电场分布进一步予以验证。利用空气填充基片集成波导技术，研制了工作在毫米波频段的二、三、四通道交叉电桥，验证了所提方法的可行性。同时引入过渡结构，便于实验测量。研究发现二、三、四通道空气填充基片集成波导交叉电桥仿真带宽分别为33%、14%和10%，其核心尺寸分别为0.74λ×0.74λ、1.43λ×1.43λ和1.90λ×1.90λ。最后，为进一步阐述本文方法的优势，将其与公开文献中的类似方法进行了比较。