Найти

Результаты поиска

• ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ПЛАНИРОВАНИЯ КОНФИГУРАЦИИ МАРШРУТА НА КАРТЕ МЕСТНОСТИ В УСЛОВИЯХ ЧАСТИЧНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

  М. И. Бесхмельнов , Б.К. Лебедев , О. Б. Лебедев

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Описывается гибридный алгоритм ситуационного планирования траектории в условиях
  частичной неопределенности для двухмерного пространства, основанный на интеграции волново-
  го и муравьиного алгоритмов, позволяющий строить в реальном масштабе времени траектории
  минимальной длины с одновременной оптимизацией ряда других критериев качества построенного пути. Процессы формирования участка траектории и перемещения по нему объекта череду-
  ются на каждом шаге. Формирования траектории осуществляется последовательно (пошагово)
  на двух уровнях каждого шага. Формирование и ориентация локальной зоны видимости и покры-
  ваемого ею региона на карте местности выполняется относительно текущего опорного вектора.
  Процедурами первого уровня на карте местности последовательно по шагам формируется цепоч-
  ка попарно смежных регионов с локализованными препятствиями. Процедурами второго уровня
  на шаге формируется множество траекторий прохода подвижного объекта через регион.
  При слиянии цепочки регионов образуется область местности, через которую прокладывается
  траектория. Вся траектория является совокупностью отдельных траекторий прохода подвиж-
  ного объекта через регионы, связывающих его исходную позицию с целевой позицией. Поиск реше-
  ния осуществляется популяцией агентов на графе поиска решений. Вершины множества соот-
  ветствуют ячейкам области. Две вершины связаны ребром, если соответствующие им ячейки на
  модели местности в виде дискретного рабочего поля смежны и возможен переход соединения из
  одной ячейки в другую. Синтез траектории и передвижение подвижного объекта в условиях неоп-
  ределенности – это сложная задача, требующая интеграции различных сенсорных систем, алго-
  ритмов обработки данных, алгоритмов планирования пути и систем управления движением. По-
  стоянное развитие технологий в областях искусственного интеллекта, машинного зрения и ро-
  бототехники позволяет создавать всё более совершенные системы автономной навигации. Одна-
  ко, полная автономность и гарантированная безопасность подвижного объекта в любых условиях
  пока остаются сложными задачами для исследования.

• БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ ПОИСК В ПОЛНОМ ГРАФЕ СОВЕРШЕННОГО ПАРОСОЧЕТАНИЯ МАКСИМАЛЬНОЙ МОЩНОСТИ

  Б. К. Лебедев , О.Б. Лебедев , М. А. Ганжур , М. И. Бесхмельнов

  2025-01-30

  Аннотация ▼

  Разработана реконфигурируемая архитектура гибридной многоагентной системы поиска
  решений, базирующиеся на парадигмах роевых алгоритмов. Реконфигурируемая архитектура пу-
  тем настройки позволяет реализовать следующие методы гибридизации: высокоуровневую и низ-
  коуровневую гибридизацию вложением, типа препроцессор/постпроцессор, ко-алгоритмическую
  на базе одного или нескольких типов алгоритмов. Предложена методология синтеза совершенного
  паросочетания минимального веса в полном графе, основанная на базовых принципах гибридизации
  поисковых. эволюционных процедур. В работе агентами роя являются трансформирующиеся хро-
  мосомы, являющиеся генотипами решения. В качестве кода решения используется упорядоченный
  список множества вершин графа. Разработана структура упорядоченного кода паросочетания
  главное достоинство которого заключается в том, что одному решению (паросочетанию) соот-
  ветствует один код и наоборот. Определены свойства упорядоченного кода и разработаны алго-
  ритмы кодирования и декодирования. Работа гибридной системы начинается с генерации роем
  пчел случайным образом произвольного множества отличающихся друг от друга решений в виде
  исходного множества хромосом. Ключевой операцией пчелиного алгоритма является исследование
  перспективных решений и их окрестностей в пространстве поиска. Разработан метод формиро-
  вания окрестностей решений с регулируемой степенью подобия и близости между ними. На по-
  следующих этапах работы многоагентной системы выполняется поиск решений процедурами,
  построенными на основе гибридизации роевого и муравьиного алгоритмов. Отличительной осо-
  бенностью гибридизации является сохранение автономии гибридизируемых алгоритмов. Отме-
  тим, что для представления решений в алгоритмах используется единая структура данных, что
  упрощает стыковку разработанных процедур. Предлагается подход к построению модифициро-
  ванной парадигмы роя трансформирующихся хромосом. Поиск решений выполняющая в аффинном
  пространстве. В процессе поиска осуществляется перманентные трансформации (переход) хро-
  мосом в состояния с лучшим значением целевой функции решения (градиентная стратегия). Про-
  цесс поиска решений итерационный. На каждой итерации осуществляется трансформация (пере-
  ход) хромосом в состояния с лучшими значениями целевой функции решения. Целью трансформа-
  ции хромосомы, тяготеющей к лучшей хромосоме, в новое состояние является минимизация сте-
  пени различия, путем изменения взаимного расположения элементов в упорядоченном списке, что
  соответствует увеличению веса аффинной связи. Обновленные после трансформации хромосомы
  являются, в свою очередь, базовыми точками в последующих трансформациях. В результате экс-
  периментов было установлено, что показатели качества разработанных алгоритмов имеют бо-
  лее высокие значения чем в работах, представленных в литературе

• ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ГРУППОЙ АВТОНОМНЫХ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ

  Б.К. Лебедев , О.Б. Лебедев , М. И. Бесхмельнов

  2025-01-14

  Аннотация ▼

  В статье рассматриваются алгоритмы формирования траекторий движения беспилотных
  летательных аппаратов (БПЛА) при проведении поисково-спасательных и ликвидационных опера-
  ций. Описаны методы и алгоритмы управления движением группы БПЛА в строю, при разверты-
  вании в линию, при развертывании в шеренгу, при поворотах, в колонне. Управление осуществля-
  ется с помощью альтернативных алгоритмов коллективной адаптации, основанных на идеях кол-
  лективного поведения. Рассмотрены принципы функционирования одного автомата адаптации.
  Целью управления ведомыми роботами является минимизация отклонений. Для реализации меха-
  низма адаптации параметрам вектора сопоставляются автоматы адаптации, моделирующие
  поведение объектов адаптации в среде. Разработана структура процесса альтернативной кол-
  лективной адаптации параметров, под контролем которых осуществляется движение группы
  БПЛА в строю. Разработаны оригинальные правила управления параметрами, обладающие рядом
  преимуществ по сравнению с другими методами: полная децентрализация управления в сочетании
  с динамической коррекцией параметров роботов, задающих положение и ориентация робота в
  абсолютной системе координат, и линейную скорость робота соответственно. Предложена
  структура маневра, выполняемого роботом для коррекции отклонений параметров. Управление
  осуществляется с помощью алгоритма альтернативной коллективной адаптации, основанного на
  идеях коллективного поведения объектов адаптации, что позволяет эффективно обрабатывать
  внештатные ситуации, такие как выход агентов из строя, изменения числа агентов вследствие
  выхода из строя или внезапного приобретения связи с очередным агентом, а также в условиях
  наличия ошибок измерений и шумов, удовлетворяющих определённым ограничениям.