Найти

Результаты поиска

• 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%.

• 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%.

• МЕТОДИКА АНАЛИЗА ОТКАЗОБЕЗОПАСНОСТИ СИСТЕМ И АГРЕГАТОВ МУЛЬТИАГЕНТТНОЙ ГРУППЫ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

  А. С. Болдырев , А.Л. Веревкин , Л.С. Веревкина

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Областями применения CALS-технологий принято считать: совершенствование
  деятельности в области разнородных процессов, происходящих на всех этапах жизненного
  цикла (ЖЦ) продукции; управление цепочками поставок в течение всего ЖЦ продукции (от
  создания концепции изделия до его утилизации); электронная интеграция организаций(предприятий), участвующих в этих процессах на различных этапах ЖЦ; управление под-
  держкой ЖЦ продукции Одними из актуальных направлений развития в авиационной от-
  расли являются: мултиагентные технологии повышения эффективности летательных
  аппаратов (ЛА разного типа в группе и единой миссии) и CALS-технологии. В статье пред-
  ложена методика анализа отказобезопасности систем и агрегатов мультиагенттной
  группы ЛА в целом, по типам ЛА, их системам, агрегатам. Методика дана на примере
  статистических данных АП и ПАП 16 систем: пилотажно-навигационной, выхлопа, зажи-
  гания, топливной, управления, электроснабжения, кондиционирования; гидравлической,
  радиоаппаратуры связи, приборов контроля, и агрегатов: двигатель, воздушные винты,
  крылья, окна, фонарь, десяти самолетов Ан-2, Л-410, Як-40, Ан-24, Ту-134, Як-42, Ту-154,
  Ил-62, Ил-62М, Ил-86. В предложенной методике анализа статистических данных АП и
  ПАП используются преобразования с матрицами, которые позволяют не ограничиваться
  числом систем, агрегатов, и самих ЛА. Рассчитано время работы до функционального
  отказа систем и агрегатов по типам ЛА Определена средняя вероятность функционально-
  го отказа каждой из систем и агрегатов в мультиагентной группе, и время до функцио-
  нального отказа в целом мультиагентной группы из 10 ЛА, которое составило 132,5 часа и
  определено, что ПАП и АП с большей вероятностью произойдут с шасси и двигателем ЛА.
  Приведенная методика позволяет: соотносить количественные требования по надежно-
  сти к системам и агрегатам с учетом случайных факторов и факторов неопределенно-
  сти; давать оценку выполнимости установленных требований к надежности; проводить
  сравнительный анализ и обоснование выбора рационального варианта состава группы ЛА.