Найти

Результаты поиска

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОАГЕНТНОЙ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЁРА

  В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема распределения задач в многоагентной системе, где каждый
  агент представляет собой робота, а каждая задача представляется позицией, которая должна
  быть посещена одним агентом. Эта задача очень похожа на многоагентную задачу коммивояжё-
  ра, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивоя-
  жёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исход-
  ное положение с минимальными затратами на поездку. Поэтому проводится анализ многоагент-
  ной задачи коммивояжёра как представителя задачи целераспределения. Многоагентная задача
  коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения задач
  между несколькими агентами. Она включает в себе две различные, однако, взаимосвязанные под задачи: распределение городов между агентами и определение порядка посещения городов каж-
  дым агентом. В литературе существуют три концепции решения этой проблемы относительно
  решения ее двух составляющих подзадач: оптимизационная концепция, где обе подзадачи реша-
  ются одновременно; концепция Cluster-First, Route-Second – где сначала решается вопрос о назна-
  чении задач каждому коммивояжеру, а потом - вопрос о порядке посещений пунктов назначений
  для каждого коммивояжёра; концепция Route-First, Cluster-Second – где сначала решается вопрос
  о порядке посещения пунктов назначения, а затем происходит разделение этого цикла между
  агентами без изменения порядка посещений. В этой работы предлагается гибридный подход к
  решению многоагентной задачи коммивояжера, который объединяет идеи двух известных кон-
  цепций: Cluster-First, Route- econd и Route-First, Cluster- econd чтобы получить их позитивные
  аспекты и избавиться от их негативных сторон. Для оценки эффективности разработанного
  метода было проведено сравнительное исследование. Оценка результатов осуществлялась на
  основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения многоагентной
  задачи коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максималь-
  ной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что при использова-
  нии предложенного метода максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов
  (дисбаланс нагрузки) уменьшается в среднем на 26%.

• ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ПРОЕКТНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ: ДИАГРАММА ГАНТА И СЕТЕВОЙ ГРАФИК

  А.А. Богнюков , Д.Ю. Зорькин , И.А. Тарасова

  102-110

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Разработана интегративная модель, синтезирующая методы календарного планирования с функционалом ПО (Excel, MS Project) для многоуровневой оптимизации проектов. Центральное внимание уделяется трем взаимодополняющим методикам: диаграмме Ганта, сетевому графику и анализу критического пути, формирующим концептуальную основу эффективной координации проектных процессов. Исследование детализирует алгоритм создания диаграммы Ганта, визуализирующей временные рамки и последовательность задач, с акцентом на функциональные возможности специализированных программных решений, включая Microsoft Project и Excel, обеспечивающих автоматизацию построения и корректировки графиков. Раскрывается принцип конструирования сетевого графика, интерпретируемого как ориентированный граф с ребрами (работами) и вершинами (событиями). Данный подход позволяет идентифицировать логические зависимости между этапами проекта и выявить критический путь – последовательность операций с нулевым временным резервом, определяющую минимальную продолжительность проекта. Практическая иллюстрация расчета критического пути подкрепляется примерами, демонстрирующими его роль в оптимизации временных ресурсов. Важным аспектом исследования становится анализ резервов времени, направленный на минимизацию рисков срыва сроков через рациональное перераспределение ресурсов. Методологический аппарат дополняется инструментами визуализации: графиками потребности и диаграммами загрузки ресурсов, обеспечивающими оперативный контроль над материальными и кадровыми активами на всех фазах проекта. Финальным элементом системы планирования выступает календарный план, структурирующий данные о наименованиях работ, их хронологических интервалах и ресурсоемкости. Этот документ служит интеграционной основой для синхронизации операционной деятельности, гарантирующей соблюдение установленных сроков. Практическая ценность исследования заключается в адаптации теоретических принципов проектного менеджмента к реальным условиям: представленные кейсы и методики могут быть имплементированы в деятельность управленческих команд, экономистов и отраслевых специалистов для повышения эффективности реализации комплексных проектов в мультидисциплинарных контекстах

• РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЦЕЛЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ В МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ

  В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн

  144-155

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача целераспределения в рамках многоагентной системы, где каждый агент представляется автономным роботом, а каждая задача соответствует позиции в двухмерной среде, которую должен посетить один из агентов. Эта задача по своей сути схожа с многоагентной версией классической задачи коммивояжёра, где вместо одного участника задействуется несколько агентов. Каждый из них должен пройти уникальный маршрут, охватывающий определённое множество городов. В связи с этим проводится исследование многоагентной задачи коммивояжёра как одного из форматов постановки задачи целерапределения. Эта задача имеет большое значение в области маршрутизации и оптимального распределения задач. Её решение включает две тесно связанные подзадачи: определение набора точек, закрепляемых за каждым агентом, и построение оптимального маршрута их посещения. В научной литературе представлены три основных подхода к решению этой задачи: подход одновременной оптимизации, при котором обе подзадачи решаются совместно; подход Cluster-First, Route-Second, где сначала распределяются города между агентами, а затем определяется порядок посещения городов каждого агента; подход Route-First, Cluster-Second, предполагающий изначальную оптимизацию порядка посещения всех городов с последующим его делением между агентами без изменения порядка посещения. В данной работе предлагается гибридный метод, сочетающий элементы подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Цель – объединить сильные стороны обеих подходов и избавится от их недостатков. Для проверки эффективности разработанного метода проведено сравнительное исследование с методами, реализующие подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Оценка проводилась по трём основным метрикам: время, затраченное на построение решения, суммарная длина всех маршрутов, а также максимальная длина маршрута среди всех агентов. Результаты экспериментов показали, что применение предложенного метода позволяет сократить максимальную длину маршрута (тем самым снизив дисбаланс нагрузки между агентами) в среднем на 26%.

• МОДЕЛИ БЕСШОВНОГО СЕТЕВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ГРУППЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ БПЛА

  А.И. Савельев , А.В. Рябинов , А.В. Семенов

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  Внедрение групп беспилотных летательных аппаратов (БпЛА) в точное земледелие сдерживается рядом проблем, относящихся к устойчивости связи на удаленных от точки взлета участках и зависимостью от погодных условий, которые могут снижать эффективность применения технологии. Существующие модели планирования недостаточно адаптивны к динамическим изменениям агросреды, проблемам связи и в большинстве случаев предполагают строгое следование фиксированным траекториям. Целью данного исследования является разработка концептуальных моделей бесшовного функционирования и системы связи для координации группы сельскохозяйственных БпЛА. В работе представлена диаграмма связанности элементов системы, которая обеспечивает непрерывность процессов от инициализации до автоматической замены аккумуляторов и дозаправки БпЛА. Разработана модель связи системы с узлом ретрансляции, разделяющая трафик, что позволяет исключать коллизии и стабилизировать обмен данными на дистанциях свыше 2,5 км. Представлен способ распределения задач с учетом энергообеспечения и пространственных координат БпЛА, который позволяет динамически перераспределять нагрузку при отказах. Предложенные решения повышают автономность и отказоустойчивость группы БпЛА, минимизируют участие оператора и обеспечивают безопасное выполнение миссий в условиях недетерминированной среды. Апробация предложенной модели, выполненная в лабораторных и полевых условиях, показала устойчивое функционирование при передаче данных на дальних дистанциях и при групповом режиме работы. Отдельно подтверждено отсутствие коллизий при обмене данными между БпЛА, что свидетельствует о корректности разделения трафика и эффективности выбранной архитектуры связи. Полученные результаты подтверждают возможность практического применения разработанных моделей для повышения автономности и непрерывности выполнения сельскохозяйственных работ. Разработанные решения также демонстрируют потенциал масштабирования, что расширяет область их применения в задачах точного земледелия

• МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КООПЕРАТИВНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ ЗАДАЧ ДЛЯ ГЕТЕРОГЕННЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

  Ш. Гун

  220-232

  2026-07-07

  Аннотация ▼

  Развитие интеллектуальных складских систем и автоматизации логистических процессов требует эффективных решений для распределения задач в гетерогенных многороботных комплексах, особенно при кооперативной транспортировке крупногабаритных и тяжёлых грузов. Целью работы является разработка и верификация гибридной модели идентификации и распределения кооперативных транспортных задач (КТЗ) в складской среде с учётом многокритериальной оптимизации. Дан краткий обзор публикаций по применению миварных технологий и методов машинного обучения при математическом моделировании сложных робототехнических систем. Предложен двухуровневый подход, включающий миварную систему принятия решений для автоматической идентификации КТЗ и модель распределения на основе алгоритма комбинированного аукциона. Необходимое количество роботов-транспортировщиков (РТ) определяется миварной системой принятия решений с учетом размеров и массы груза. Разработанная математическая модель распределения КТЗ направлена на повышение эффективности и надежности благодаря учету ключевых динамических факторов (гетерогенность, избыточность и путевые затраты). Имитационные эксперименты с 30 РТ и 100 задачами показали преимущество предложенного метода над базовыми стратегиями (Random, Nearest Neighbor, Greedy Capacity): при обработке
  6 КТЗ снижение общей стоимости составило до 40,7%, а при 12 задачах – дополнительное снижение на 10,8% при сохранении 100% успешности. Установлена способность модели к эффективному масштабированию, проявляющаяся в дополнительном снижении затрат на 10,8% при увеличении числа задач. Результаты свидетельствуют о робастности, адаптивности и высокой практической применимости модели для интеграции в современные интеллектуальные складские системы, обеспечивающие работу с диверсифицированным ассортиментом грузов