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第八届先进算法与控制工程国际学术会议（ICAACE 2025）

news 来源：原创 2025/5/25 5:53:37

重要信息

会议官网：www.icaace.net（点击了解投稿参会等）

会议时间：2025年3月21-23日

会议地点：中国-上海

简介

第八届先进算法与控制工程（ICAACE 2025）定于2025年3月21-23日在中国上海举行。旨在为从事“先进算法”与“控制工程”研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。

主题

Track Ⅰ: 算法	Track Ⅱ: 控制工程
算法分析近似算法可计算性理论进化算法遗传算法数值分析在线算法量子算法随机算法排序算法算法图论和组合计算几何计算技术及应用	多变量控制非线性控制鲁棒控制自适应和最优控制智能控制电气自动化智能控制和智能系统智能管理和决策分布式控制系统模糊控制和模糊系统驱动电机和控制技术车载系统动力电池管理和维护技术
Track Ⅲ: 人工智能技术与应用	Track Ⅳ: 机器人技术和自动化
人工智能的基本理论和应用知识科学和知识工程机器学习和数据挖掘机器感知和虚拟现实自然语言处理和理解神经网络和深度学习模式识别理论和应用粗糙集和软计算生物特征识别计算机视觉和图像处理进化计算信息检索和网络搜索智能规划和调度智能控制遥感图像或航空图像的分类和变化检测	自动化、数控机床和自主机器人汽车进化机器人工业机器人智能控制系统腿部运动微传感器和执行器移动机器人多机器人系统路径规划机器人认知、适应和学习机器人和机器人应用空间机器人

主讲（部分）

名词解释

先进算法与控制工程是现代工程技术中两个至关重要的领域，它们在自动化、智能控制、机器人技术、航天、汽车等多个行业中扮演着核心角色。先进算法帮助解决复杂问题和优化过程，而控制工程则通过设计和应用控制系统来实现对动态系统的精确调控。以下是对这两个领域的详细阐述。

1. 先进算法

**先进算法（Advanced Algorithms）**是指那些超越传统算法，能够高效解决大规模复杂问题的算法。随着计算机硬件性能的提升和数据量的爆炸性增长，传统的算法已无法满足现代工程和科学领域的需求。因此，研究和应用先进算法在多个领域，尤其是人工智能、机器学习、计算机视觉、优化问题等方面，显得尤为重要。

主要类型的先进算法

优化算法：优化算法用于求解最优解问题。常见的优化算法包括：
- 遗传算法（GA）：模拟自然选择和遗传机制，通过选择、交叉、变异等操作在搜索空间中寻找最优解，广泛应用于复杂的工程设计优化问题。
- 粒子群优化（PSO）：通过模拟鸟群觅食行为来搜索最优解，适用于函数优化和多目标优化问题。
- 模拟退火（SA）：通过模拟物理退火过程来寻找全局最优解，特别适用于复杂的组合优化问题。
- 梯度下降法：用于寻找函数的局部最小值，在机器学习中尤其常见，用于训练神经网络。
机器学习算法：机器学习是一类通过数据驱动学习模型的算法。包括：
- 监督学习：如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络、随机森林等。
- 无监督学习：如K-means聚类、主成分分析（PCA）等。
- 强化学习：通过奖励和惩罚机制，让代理自主学习并优化决策策略，广泛应用于机器人控制、游戏智能等领域。
图算法：图算法用于处理和分析图结构（如社交网络、路网等）上的问题。常见的算法包括：
- Dijkstra算法：求解单源最短路径问题。
- A*算法：用于路径搜索，尤其在游戏开发、机器人导航等领域应用广泛。
深度学习与神经网络：深度学习通过多层次的神经网络来自动学习和提取特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。
自适应与鲁棒控制算法：这些算法能够适应环境变化并保持系统的稳定性。典型的应用包括自适应控制、模糊控制和滑模控制等。

先进算法的应用

人工智能与机器学习：如图像分类、语音识别、自然语言处理等，深度学习和强化学习算法广泛应用于这些任务。
大数据分析：利用高级数据挖掘和统计学习算法进行模式识别、趋势预测、异常检测等。
计算机视觉：例如，通过卷积神经网络（CNN）实现的自动图像分类、目标检测、视频分析等。
自动驾驶：自动驾驶汽车依赖于先进算法来实现环境感知、决策制定和控制操作。

2. 控制工程

**控制工程（Control Engineering）**是研究如何通过控制系统对动态系统（如机械系统、化学过程、电子电路等）进行精确调控和管理的学科。控制系统的目标是使系统输出跟随目标状态，并且对系统扰动和参数变化具有鲁棒性。

主要的控制系统类型

经典控制系统：基于传递函数的控制理论，包括PID控制、频域分析、根轨迹法等。
- PID控制：比例-积分-微分控制是一种简单而有效的控制方法，广泛应用于工业控制、机器人控制等领域。
- 频域方法：如Bode图、奈奎斯特图等，主要用于分析系统的稳定性和性能。
现代控制系统：现代控制理论建立在状态空间分析和数学建模的基础上，考虑了多输入多输出系统（MIMO）和系统动态。
- 状态空间控制：包括状态反馈控制、最优控制、卡尔曼滤波等方法。
- 最优控制：例如线性二次调节器（LQR）和线性二次高斯（LQG）控制，旨在最小化系统的代价函数，常用于航天、机器人控制等。
- 卡尔曼滤波：用于估计动态系统的状态，广泛应用于导航、跟踪等领域。
自适应控制系统：自适应控制根据系统的实时反馈调整控制器的参数，以适应环境变化或系统的不确定性。
- 模型参考自适应控制（MRAC）：通过建立参考模型，调整控制器参数使得系统的输出跟踪参考模型。
- 自适应PID控制：自动调整PID控制器的参数以适应不同的操作条件。
鲁棒控制：鲁棒控制设计的目的是使控制系统能够在不确定性和外部扰动下保持稳定和高性能。
- 滑模控制：适用于具有不确定性和非线性的系统，能够在系统存在不确定性时保持控制精度。
- H∞控制：通过优化系统的传递函数来提高系统的鲁棒性。
分布式与网络化控制系统：随着物联网和智能设备的发展，分布式控制系统逐渐受到重视，它可以控制分布在多个位置的设备，适用于智能电网、无人机集群等。

控制工程的应用

自动化生产与工业控制：工业机器人、自动化生产线的控制系统，PID控制、模糊控制等在这些应用中被广泛使用。
航天航空：飞行控制系统、导弹制导、卫星轨道控制等，需要高精度和鲁棒性的控制系统。
汽车控制：现代汽车中的电子稳定程序（ESP）、自动驾驶系统、车辆动力学控制等。
能源系统控制：智能电网、风力发电、太阳能发电等，利用先进控制算法优化能源生产和分配。
机器人控制：工业机器人、无人机和自动化车辆等的精确定位、路径规划和自主控制。

3. 先进算法与控制工程的结合应用

随着技术的发展，先进算法与控制工程的结合在多个领域展现出了巨大的潜力。以下是几种重要的结合应用：

自适应控制与机器学习：通过机器学习技术优化自适应控制系统。例如，使用强化学习算法来优化自动驾驶车辆的控制策略，或者利用深度学习模型来预测和调整工业机器人在复杂环境中的行为。
鲁棒控制与优化算法：将先进的优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）与鲁棒控制系统结合，解决系统在存在不确定性时的稳定性和性能问题。例如，航天器的姿态控制系统可以使用优化算法来确定最佳控制策略。
分布式控制与大数据分析：在智能电网、物联网等分布式控制系统中，利用大数据分析技术对系统状态进行实时监控和预测，从而优化控制策略和提高系统的效率和稳定性。
智能控制与人工智能：结合先进的人工智能算法（如深度强化学习）来设计更加灵活和智能的控制系统。例如，在智能制造领域，深度强化学习可以用于优化生产过程的控制，以应对不断变化的生产环境。