(44-3) 19 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Оптимальное планирование операций роя подвижных объектов в условиях неопределённости
Я.А. Мостовой 1, В.А. Бердников 1

1 Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва,

443086, Россия, Самарская область, г. Самара, Московское шоссе, д. 34

 PDF, 923 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-599

Страницы: 466-475.

Аннотация:
Рой роботов, как система относительно простых взаимосвязанных управляемых объектов, выполняет общую задачу в двумерном пространстве одновременно и распределённым образом. При планировании операций роя, связанных с созданием в зоне обслуживания сквозной фронтальной полосы из зон работы целевой аппаратуры – полезной нагрузки объектов роя, возникает задача учёта возможности его оперативной перегруппировки, так как на момент планирования точная цель операции роя или ещё не определена, или представляет секрет, или определяется рядом случайных обстоятельств. Поэтому исполнение операции роя целесообразно проводить в две фазы, и первую фазу начинать ещё до разрешения упомянутых неопределённостей путём создания базовой случайной сети с относительно малой концентрацией объектов роя в ней. На второй фазе операции путём локальной перегруппировки объектов роя формируется конкретный программируемый перколяционный путь, обеспечивающий целевое покрытие зонами работы целевой аппаратуры объектов роя определённой зоны обслуживания. В этом случае можно существенно сократить время проведения операции. Решение этой задачи проводится методами теории программируемой перколяции. Численно с использованием результатов статистического моделирования двухфазных операций и аналитически получено значение концентрации объектов роя на первой фазе, обеспечивающее минимум суммарных затрат двухфазной операции. Рассмотрена синергетика информационного взаимодействия роя объектов при реализации программируемого перколяционного пути.

Ключевые слова:
статистическое моделирование, теория перколяции, программируемая перколяция, оптимальное планирование, роевая робототехника.

Цитирование:
Мостовой, Я.А. Оптимальное планирование операций роя подвижных объектов в условиях неопределённости / Я.А. Мостовой, В.А. Бердников // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, № 3. – С. 466-475. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-599.

Литература:
  1. Каляев, И.А. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов / И.А. Каляев, А.Р. Гайдук, С.Г. Капустян. – М.: Физматлит, 2009.
  2. Каляев, И.А. Стайные принципы управления в группе объектов / И.А. Каляев, А.Р. Гайдук // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2004. – № 12. – С. 27-38.
  3. Grosan, C. Swarm intelligence in data mining / C. Grosan, A. Abraham, M. Chis. – In: Swarm intelligence in data mining / ed. by A. Abraham, C. Grosan, V. Ramos. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2006. – P. 1-20. – DOI: 10.1007/978-3-540-34956-3_1.
  4. Beni, G. From swarm intelligence to swarm robotics / G. Beni. – In: Swarm Robotics. SAB 2004 International Workshop / ed. by E. Şahin, W.M. Spears. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. – Р. 1-9.
  5. Bonabeau, E. Swarm intelligence: A whole new way to think about business / E. Bonabeau, Ch. Meyer // Harvard Business Review. – 2001. – Vol. 79, Issue 5. – Р. 106-114.
  6. Sahin, E. Swarm robotics: From sources of inspiration to domains of application / E. Sahin. – In: Swarm Robotics. SAB 2004 International Workshop / ed. by E. Şahin, W.M. Spears. – Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2005. – Р. 10-20.
  7. Москалев, П.В. Математическое моделирование пористых структур / П.В. Москалев, В.В. Шитов. – Москва: Физматлит, 2007. – 120 с.
  8. Alexandrowicz, Z. Critically branched chains and percolation clusters / Z. Alexandrowicz // Physics Letters A. – 1980. – Vol. 80, Issue 4. – P. 284-286.
  9. Stauffer, D. Scaling theory of percolation clusters / D. Stauffer // Physics Reports. – 1979. – Vol. 54. – P. 1-74.
  10. Stauffer, D. Introduction to percolation theory / D. Stauffer, A. Aharony. – London: Taylor&Francis, 1992.
  11. Тарасевич, Ю.Ю. Перколяция: теория, приложения, алгоритмы / Ю.Ю. Тарасевич. – Москва: УРСС, 2002. – 109 с.
  12. Galam, S. Universal formulas for percolation thresholds / S. Galam, A. Mauger // Physical Review E. – 1996. – Vol. 53, Issue 3. – P. 2177-2181.
  13. Мостовой, Я.А. Статистические феномены больших распределённых кластеров наноспутников / Я.А. Мостовой // Вестник Самарского Университета. – 2011. – Т. 26, № 2. – С. 80-89.
  14. Мостовой, Я.А. Двухфазные операции в больших сетях наноспутников / Я.А. Мостовой // Компьютерная оптика. – 2013. – Т. 37, № 1. – С. 120-130.
  15. Мостовой, Я.А. Управляемая перколяция и оптимальные двухфазовые операции в больших сетях наноспутников / Я.А. Мостовой // Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение. – 2014. – № 1(43). – С. 253-266.
  16. Мостовой, Я.А. Моделирование оптимальных двухфазных операций в случайных операционных средах / Я.А. Мостовой // Автометрия. – 2015. – Т. 51, № 3. – С. 35-41.
  17. Mostovoy, Y.A. Large scale networks security strategy / Y.A. Mostovoy, V.A. Berdnikov // CEUR Workshop Proceedings. – 2017. – Vol. 1901. – P. 187-193.
  18. Mostovoy, Y.A. Statistical modeling of a scale network of nanosatellites / Y.A. Mostovoy, V.A. Berdnikov // Journal of Physics: Conference Series. – 2018.– Vol. 1096, Issue 1. – 012184.
  19. Мостовой, Я.А. Планирование большой сети наноспутников с покрытием межвиткового интервала трассы орбиты / Я.А. Мостовой, В.А. Бердников // Сборник материалов конференции «VI Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием «Актуальные проблемы ракетно-космической техники («VI Козловские чтения»)». – 2019. – Т. 2. – С. 157-169.
  20. Mostovoy, Y.A. Analytical and numerical modeling of the process for cluster emergence of objects in a random environment / Y.A. Mostovoy, V.A. Berdnikov // Journal of Physics: Conference Series. – 2018. – Vol. 1096, Issue 1. – 012185.
  21. The U.S. military's ultimate weapon is almost here: The 'Swarm' [Electronical Resource]. – URL: https://nationalinterest.org/blog/the-buzz/the-us-militarys-ultimate-weapon-almost-here-the-swarm-18173 (request date 15.11.2019).
  22. Babalievski, F. Cluster counting: the Hoshen-Kopelman algorthm versus Spanning three approach / F. Babalievski // International Journal of Modern Physics C. – 1998. – Vol. 9, No 1. – P. 43-61.
  23. Hoshen, J. Percolation and cluster distribution. I. Cluster multiple labeling technique and critical concentration algorithm / J. Hoshen, R. Kopelman // Physical Review B. – 1976. – Vol. 14. – P. 3438-3445.
  24. Вадзинский, Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям / Р.Н. Вадзинский. – Санкт-Петербург: «Наука», 2001. – 298 с.
  25. Euler, L. Deserie Lambertina Plurimisque eius insignibus proprietatibus / L. Euler // Acta Academiae Scientiarum Imperialis Petropolitanae. – 1783. – Vol. .2 – P. 29-51. – Reprinted in: Opera Omnia, Series Prima / L.Euler. – Vol. 6: Commentationes Algebraicae. – Leipzig, Germany: Teubner, 1921. – P. 350-369.
  26. Безручко, Б.П. Путь в синергетику. Экскурс в десяти лекциях / Б.П. Безручко, А.А. Короновский, Д.И. Трубецков, А.Е. Храмов. – М.: КомКнига, 2005. – 304 с.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20