Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 4.
-
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЦЕЛЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ В МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ
В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн144-1552025-10-01Аннотация ▼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%.
-
ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОАГЕНТНОЙ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЁРА
В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн2025-04-27Аннотация ▼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%. -
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО И ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО АЛГОРИТМОВ ДВИЖЕНИЯ СТРОЕМ БЛА МУЛЬТИКОПТЕРНОГО ТИПА
М.Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов2022-04-21Аннотация ▼Развитие робототехнических комплексов делает актуальным их групповое примене-
ние для решения различных задач. Эффективность выполнения задач обнаружения и опре-
деления координат объектов группой роботов существенно зависит от точности под-
держания заданного строя. В этой связи практический интерес представляет задача оп-
ределения алгоритмов планирования движения, обеспечивающих наибольшую точности
поддержания заданного строя. Данная статья посвящена исследованию точности под-
держания строя группой БЛА мультикоптерного типа с использованием централизованно-
го алгоритма планирования движения и децентрализованного алгоритма. В централизо-
ванном алгоритме используется ведущий БЛА, который передает свои координаты ведо-
мым БЛА. На основании полученных координат и заданной структуре строя ведомые БЛА
планируют свое движение. В децентрализованной систем соседние БЛА группы передают
свои координаты друг другу, на основании чего планируется движение отдельного БЛА.
Точность исследуется в зависимости от погрешностей навигационной системы и часто-
ты обновления данных о положении ведущего или соседних БЛА. Полагается, что БЛА
группы в дискретные моменты времени определяют свои координаты, используя внешнюю
навигационную систему. Централизованный и децентрализованный алгоритмы отрабаты-
ваются одинаковой системой управления движением. Алгоритмы исследуются в данной
статье методами численного моделирования. В процессе моделирования учитываются
модели кинематики, динамики и исполнительных механизмов, а также модели формирова-
ния погрешностей навигационной системы. Показано, что децентрализованный алгоритм
группового планирования движения обеспечивает более высокую точность по сравнению с
централизованным алгоритмом. Однако техническая реализация децентрализованного
алгоритма более сложна с точки зрения организации системы групповой связи. В центра-
лизованной систем должна быть реализована передача данных от ведущего БЛА ведомым.
В децентрализованной системе требуется реализовать сетевую связь. -
ФОРМАЛИЗОВАННЫЙ ПОДХОД К СИНТЕЗУ АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО ГРУППОВОГО УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ В УСЛОВИЯХ НЕДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СРЕДЫ
В. В. Свиридов2022-05-26Аннотация ▼Бурное развитие «многоагентных систем», как самостоятельного и многопланового
раздела искусственного интеллекта, привлекает к себе многих исследователей в различных
сферах деятельности. Темпы прогресса в развитии информационных технологий, распре-
делённых информационных систем, компьютерной техники определяют возможности
применения технологий робототехники в Вооружённых силах Российской Федерации.
Представленные в статье факторы санкционируют необходимость внедрения в войска
новых интеллектуальных технологий – автономных робототехнических комплексов (сис-
тем). Развитие методов искусственного интеллекта позволяет сделать новый шаг к из-
менению стиля взаимодействия комплексов между собой в составе робототехнической
системы. Возникла идея создания так называемых "автономных комплексов", которые
породили уже новый стиль адаптивного группового управления. Вместо взаимодействия,
инициируемого пользователем-оператором путём команд и прямых манипуляций, комплек-
сы самостоятельно вовлекаются в совместный процесс решения общей задачи в условиях
недетерминированной динамической среды. В статье предложен формализованный подход
к конструированию вариантов архитектур группового взаимодействия автономных робо-
тотехнических комплексов в системе, основанного на законе открытого управления, т.е.
индуцированных и достоверных предпочтений каждого комплекса к действию, удовлетво-
ряющих условиям совершенного согласования их деятельности, путём идентификации па-
раметров, при которых максимизируется целевая функция в различных режимах функционирования робототехнической системы. Представлена формализованная постановка за-
дачи синтеза системы адаптивного группового управления автономными робототехниче-
скими комплексами в условиях априорной неопределённости. Архитектура группового
взаимодействия комплексов адаптивно выстраивается исходя из условий внешней среды и
внутреннего состояния системы, в которых каждый комплекс группы функционирует для
достижения общей цели (решения системной задачи) в рассматриваемый момент времени
1 - 4 из 4 результатов
