12 月 27 日，全国财政工作会议中提到「做好房地产税试点准备工作」，释放了什么信号？ 第1页

准备

稳健

逐步

良性

健康

我现在不信了……

在控制系统中，如果想要某个数据取得目标值，最为通用的办法是使用PID控制器^[1]. 也就是，需要考察误差信号 （实际值 与目标值 之间的差）在时间维度上的比例(P), 积分(I) 和微分(D)元素，才能进行快速的精准控制：

对于这样一个控制系统，其总体的控制信号函数为 . 其中 , 和 非负，分别为比例、积分和微分系数。PID控制是如此经典，它在集中式控制系统（只有一个控制中心负责发出控制信号）中经久不衰，一直广泛应用。

但在实际的一些复杂系统中，控制决策的做出常常不满足集中式PID控制的条件。比如，控制决策设计上常常简单粗暴，仅仅考虑比例成分（误差大小）来发出控制指令，这会使得控制系统更难以达到稳态，并且会有稳定偏差^[2]：

另外，控制信号的主体可能是多个，这使得控制系统变成“分布式控制系统”(Distributed Control System, DCS)^[3][4]. 而且，这些控制信号主体的控制信号发出可能是不一致的，也就是变成“分布式异步控制系统”(Asynchronous Distributed Control System)^[5]. 再考虑到各个控制信号主题因为利益不同，其目标值是不一样的，也就是变成了“分布式异步多方博弈控制系统”^[6][7][8].

对于分布式同步控制系统来说，如果目标值稳定，可以证明稳态是存在的，也就是说，通过简单的PID控制是可以在有限时间内取得可接受的误差的。但是对于分布式异步控制系统，这样的稳态不一定存在，对于分布式异步多方博弈控制系统，其稳态存在的可能性更低。

在 分布式异步多方博弈控制系统 中，各个控制主体的控制信号协调性是决定稳态是否存在的关键^[9]. 在“分类指导、因城施策”的方针下，多个异步调控决策主体之间的协调性必然是欠缺的 ^[10]. 其稳态的存在与否取决于顶层控制者（或者 主要控制者）的信号强度（足够强的话，整个控制系统退化成集中式控制系统）。反之，当底层控制者自主性越强，他们之间的协调性就越差，越容易受到自身利益的牵扯，加上控制决策做出方法的粗暴（多只考虑比例因素），也就不大可能存在信号稳态。

参考

1. ^ Åström, K. J., Hägglund, T., & Astrom, K. J. (2006). Advanced PID control (Vol. 461). Research Triangle Park, NC: ISA-The Instrumentation, Systems, and Automation Society.
2. ^ Visioli, A. (2006). Practical PID control. Springer Science & Business Media.
3. ^ Trentesaux, D. (2009). Distributed control of production systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 22(7), 971-978.
4. ^ Vázquez, F., & Morilla, F. (2002). Tuning decentralized PID controllers for MIMO systems with decouplers. IFAC Proceedings Volumes, 35(1), 349-354.
5. ^ Gastin, P., Lerman, B., & Zeitoun, M. (2004, April). Distributed games and distributed control for asynchronous systems. In Latin American Symposium on Theoretical Informatics (pp. 455-465). Springer, Berlin, Heidelberg.
6. ^ Damgård, I., Geisler, M., Krøigaard, M., & Nielsen, J. B. (2009, March). Asynchronous multiparty computation: Theory and implementation. In International workshop on public key cryptography (pp. 160-179). Springer, Berlin, Heidelberg.
7. ^ Yuan, S., Zhao, C., & Guo, L. (2017, July). Decentralized PID control of multi-agent systems with nonlinear uncertain dynamics. In 2017 36th Chinese Control Conference (CCC) (pp. 8857-8862). IEEE.
8. ^ Karavas, C. S., Kyriakarakos, G., Arvanitis, K. G., & Papadakis, G. (2015). A multi-agent decentralized energy management system based on distributed intelligence for the design and control of autonomous polygeneration microgrids. Energy Conversion and Management, 103, 166-179.
9. ^ Ahn, H. S., Chen, Y., & Moore, K. L. (2011, September). Multi-agent coordination by iterative learning control: centralized and decentralized strategies. In 2011 IEEE International Symposium on Intelligent Control (pp. 394-399). IEEE.
10. ^分类指导、因城施策  http://www.gov.cn/xinwen/2017-07/17/content_5211209.htm