Найти
Результаты поиска
-
СТОХАСТИЧЕСКАЯ ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПОДВОДНОЙ БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ, ОСНОВАННАЯ НА ЛУВЕНСКОМ АЛГОРИТМЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
А.М. Маевский , В.А. Рыжов , Т. А. Федорова , И. В. Кожемякин , Н.М. Буров62-812025-07-24Аннотация ▼Подводные беспроводные сенсорные сети (ПБСС) играют важную роль в мониторинге океанических процессов, подводной навигации, экологическом контроле и обеспечении безопасности. Однако особенности подводной среды, такие как высокая затухаемость сигналов, ограниченные ресурсы энергии и изменяющаяся топология сети, создают значительные сложности в организации эффективной передачи данных. Для оптимизации работы сети и продления ее срока службы используется метод кластеризации, позволяющий группировать узлы, снижать нагрузку на коммуникационные каналы и повышать энергоэффективность. Однако в условиях выхода из строя узлов сети статическая кластеризация становится неэффективной, что требует внедрения динамической рекластеризации. Процедура перераспределения ролей узлов и перестройки топологии сети позволяет сохранять устойчивость связи и минимизировать потери данных, учитывая энергетически баланс всей сети в целом. В данной работе исследуются современные подходы к кластеризации и рекластеризации в ПБСС с учетом энергетического баланса, вероятности отказов узлов и помех в среде передачи. Развитие адаптивных методов управления ПБСС является актуальной задачей, направленной на повышение надежности, энергоэффективности и долговечности подводных сетей связи. В статье представлена стохастическая кроссуровневая модель для динамических трехмерных ПБСС произвольной топологии. Модель использует: новую технику кластеризации/рекластеризации базирующуюся на лувенском алгоритме, протокол маршрутизации, построенный на методе Дейкстра и метод управления доступом к среде на основе расписания передач (TDMA). Предложенная модель функционирования ПБСС положена в основу разработанного имитационного комплекса, позволяющего проводить оценку эффективности и надежности сети с учетом нарушения связности и уязвимостей для ПБСС различного масштаба и назначения. В рамках исследований выполнен параметрический анализ систематических расчетов функциональных характеристик ПБСС. Результаты анализа показали, что предложенная имитационная модель обеспечивает увеличение времени автономной работы сети и снижение числа потерянных сообщений по сравнению с моделями других авторов.
-
СПЕЦИАЛЬНОЕ МОДЕЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ГРУППОВЫМ ПОВЕДЕНИЕМ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
О. В. Кофнов , С.А. Потрясаев , Б.В. Соколов , П. М. Трефилов2021-04-04Аннотация ▼Рассматривается проактивное управление групповым поведением робототехнических
средств на основе поведенческих моделей, где интеллект формируется как результат пове-
дения множества физических сущностей. Исследуемый комплекс представляет собой мно-
жество распределенных агентов, функционирующих в реальном масштабе времени в среде с
возмущающими воздействиями. Для рассматриваемого сетевого объекта используется мо-
дель взаимодействия Дж. Бойда, описывающая цикл работы системы управления этого объ-
екта. Исходными данными для решения поставленной задачи управления являются горизонт
планирования, сценарий действия группы, множество агентов с сопоставленным им набором
элементарных действий, множество предметно ориентированных ограничений на использо-
вание сценария и показатель качества решения задачи управления. Требуется осуществить
распределение агентов в пространстве и во времени на множестве действий сценария с уче-
том всех возможных ограничений. Разработанная технология позволяет опережать воз-
можные сценарии реализации возмущающих воздействий. Используется методология ком-
плексного предсказательного моделирования процессов проактивного управления и координа-
ции поведения самоорганизующейся группы роботов, где в качестве базовых моделей исполь-
зуются новые логико-динамические модели. Одним из основных достоинств разработанных
комбинированных моделей, методов, алгоритмов и программ является обеспечение на кон-
цептуальном, модельно-алгоритмическом, информационном и программном уровнях детали-
зации корректного согласования аналитико-имитационных моделей управления структурной
динамикой сложных динамических объектов с их логико-алгебраическими и логико-
лингвистическими аналогами (моделями), построенными на основе интеллектуальных ин-
формационных технологий. Также разработан специализированный язык описания и исследо-
вания как задач моделирования, планирования, проактивного мониторинга и управления ука-
занными объектами, так и задач диалогового взаимодействия, планирования вычислений,
обработки данных и знаний. Основное отличие и достоинство предложенного подхода со-
стоит в том, что задачи моделирования, планирования и управления конфигурацией и рекон-
фигурацией робототехнических средств решаются не изолировано, а интегрировано в рам-
ках общей проблемы проактивного управления структурной динамикой.








