网络攻击下产品与供应链协同演进系统数据驱动变更控制设计

产品与供应链协同演进系统(product and supply chain synchronous evolution system,PSCSE)是一类复杂的分布式信息物理系统(cyber-physical system,CPS),含有大量的未建模动态与不确定性.剧烈的需求波动及突发的网络事件,使系统结构参数极易发生变化.产品设计变更是维持PSCSES稳定、满足用户需求及保证经济效益的重要手段.本文研究基于分布式CPS的PSCSES在受到DoS攻击下的应急变更控制问题.首先,针对PSCSES在网络攻击下数据包丢失问题,利用每条子链的历史数据设计基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的预测器以弥补因网络攻击造成的库存数据丢失;其次,利用博弈论思想将H∞一致性控制问题转化为多人零和图博弈问题,提出一种应急变更补偿机制;进而基于Q-learning的策略迭代技术设计了模型未知的控制器求解算法,实现了系统的库存状态H∞一致性.最后,仿真实验验证了所提方法的有效性.