Методика синтеза структуры беспилотной системы с использованием алгоритма мультиагентной роевой оптимизации

Представлена методика синтеза структуры беспилотной системы с использованием алгоритма мультиагентной роевой оптимизации. На основе концепции мультиагентных технологий обоснована возможность разработки единого подхода к решению задачи эффективного построения структуры группы беспилотных летательных аппаратов в динамически изменяющейся среде. Рассмотрена структура метаэвристического алгоритма, описывающего процесс функционирования беспилотной системы с возможностью динамической реконфигурации. Предложена методика синтеза устойчивой структуры беспилотной системы для рационального распределения ее элементов в пространстве с учетом критериев результативности, оперативности и ресурсоемкости. Методика реализована на основе двухэтапного подхода к виртуальносу расчету позиций с использованием алгоритма роевой оптимизации для последующего физического перемещения. Разработана программная реализация методики. Представлены результаты численных исследований эффективности синтезируемой структуры на расчетных примерах.

1. Федосеева Н. А. Перспективные области применения беспилотных летательных аппаратов // Научный журнал. 2017. С. 26–29.

2. Каляев И. А., Гайдук А. Р., Капустян С. Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов: Монография. М.: Физматлит, 2009. 278 с.

3. Chamseddine A., Noura H. Control and sensor fault tolerance of vehicle active suspension // IEEE Trans. on Control Systems Technology. 2008. Vol. 16, N. 3. P. 416–433.

4. Граничин О. Н., Фрадков А. Л., Амелина Н. О., Алимов Н. А., Волкова М. В., Ерофеева В. А., Иванский Ю. В., Калмук А. И., Кижаева Н. А., Проскурников А. В., Смирнова В. Б., Сенов А. А., Шалымов Д. С. Адаптивное управление с прогнозирующими моделями при переменной структуре пространства состояний. СПб: Изд-во ВВМ, 2018. 187 с.

5. Панкратов А. Г., Решетникова Н. В. Особенности проектирования автономной системы управления БЛА // Тр. СПбГУАП. 2023. № 3 (19). С. 9–15.

6. Керибаева Т. Б. Методология управления беспилотным летательным аппаратом // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. 2021. № 5. С. 67–70.

7. Мицель А. А., Шелестов А. А., Романенко В. В. Методы оптимизации: Учеб. пособие. Томск: ТУСУР, 2017. 198 с.

8. Зуенко А. А., Фридман О. В. Применение методов программирования в ограничениях в задачах интеллектуального планирования // Тр. Кольского науч. центра РАН. 2018. С. 21–35.

9. Казаковцев Л. А. Метод жадных эвристик для систем автоматической группировки объектов: Автореф. дис. … д-ра техн. наук. Красноярск, 2016 .

10. Гальченко В. Я., Якимо А. Н. Популяционные метаэвристические алгоритмы оптимизации роем частиц. Черкассы: ФОП Третьяков А. Н., 2015. 160 с.

11. Андриевский Б. Р., Попов А. М., Михайлов В. А., Попов Ф. А. Применение методов искусственного интеллекта для управления полетом беспилотных летательных аппаратов // Аэрокосмическая техника и технологии. 2023. Т. 1, № 2. С. 72–107.

12. Филяев Г. А., Вилисов В. Я. Алгоритм концептуального проектирования системы мониторинга объекта коллаборативной мультиагентной робототехнической системой // Инженерный вестник Дона. 2021. № 5(77). С. 151–164.

13. Eberhart R., Kennedy J. Particle Swarm Optimization // Proc. of the IEEE Intern. Conf. on Neural Networks, 4. IEEE, 1995. P. 1942–1948. DOI: 10.1109/ICNN.1995.488968.

14. Чжу Ю. Формирование управления полетом группы беспилотных летательных аппаратов на основе алгоритма многоагентной модели роения // Информатика, телекоммуникации и управление. 2022. Т. 15, № 4. С. 22–36.

15. Ермаков А. В., Сучкова Л. И. Разработка алгоритмов для надежного обмена данными между автономными роботами на основе принципов самоорганизующейся сети // Надежность. 2020. № 2. С. 35–42.