Митин Д.М.
БИОИНСПИРИРОВАННЫЕ СТРАТЕГИИ В МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ: ГИБРИДНЫЙ МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ РОЕМ БПЛА *
Аннотация:
целью работы является разработка и экспериментальное обоснование научного подхода к созданию многоагентных систем управления роем БПЛА на основе адаптации гибридных биоинспирированных стратегий. Работа направлена на исследование синергетического эффекта интеграции принципов стигмергии и флокинга для решения задачи эффективного поиска целей в неструктурированных средах, а также на оценку производительности и надежности предлагаемого подхода.В ходе исследования применены методы агентного моделирования для имитации коллективного поведения роя в различных сценариях. Использованы принципы теории самоорганизующихся систем для проектирования децентрализованного взаимодействия агентов. Для анализа пространственно-временной динамики роя и координации на основе цифрового феромона применены методы моделирования распределенных потенциальных полей. Для практической реализации стайного поведения и верификации подхода в реальных условиях использован распределенный алгоритм пространственно-прогнозирующего управления.Разработан и верифицирован гибридный биоинспирированный алгоритм, сочетающий стигмергическую коммуникацию и стайное поведение. Проведено сравнительное тестирование алгоритма в симуляционной среде, показавшее его превосходство по производительности над классическими методами, такими как контроллеры на основе потенциальных полей. Эффективность и работоспособность подхода подтверждены симуляциями с использованием роя из 15 БПЛА в задачах поиска целей и обхода препятствий.Результаты исследования подтверждают, что систематическое комбинирование биоинспирированных стратегий является эффективной методологией для проектирования сложных многоагентных систем. Доказано, что гибридизация стигмергии и флокинга позволяет создавать масштабируемые, гибкие и устойчивые к отказам системы управления. Разработанный подход предоставляет универсальный инструмент для проектирования автономных роев, ориентированных на выполнение задач в динамичных и неопределенных средах.
Ключевые слова:
биоинспирированные системы, многоагентные системы, роевой интеллект, БПЛА, стигмергия, флокинг, поиск целей, распределенное управление
ВВЕДЕНИЕ. Современные задачи, как поисково-спасательные мероприятия, изучение окружающей среды, транспортировка грузов на местности, разведывательная деятельность и прочее, предполагают координированное групповое поведение автономных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), обладающих данной способностью. Многоагентные системы, в частности рои БПЛА, обладают значительным потенциалом благодаря присущим им свойствам надежности, масштабируемости и гибкости. В ситуации неопределенности, а также динамически изменяющейся обстановки, осуществление целевых задач является затруднительным. Тем не менее, создание действенных децентрализованных алгоритмов координации по-прежнему являет собой существенную задачу.Применение биоинспирированных методов, основанных на изучении коллективного поведения социальных животных, таких как колонии насекомых или стаи птиц, представляет собой одно из перспективных направлений. Согласованное поведение, осуществляемое каждым агентом на основе элементарных локальных правил, достигается данными механизмами, включая стигмергию и флокинг.Флокинг, в основе которого лежат принципы сплочения, сепарации и согласования, гарантирует пространственную структуру и единство группы. Стигмергия реализуется посредством модели цифрового феромона, формируя динамическое потенциальное поле. Данная сфера ориентирует агентов на задачи, гарантируя продуктивный осмотр местности.В работе представлен гибридный метод управления роем БПЛА, сочетающий принципы стигмергии, а также флокинга в рамках единого подхода. Предлагаемое решение задействует современные распределенные алгоритмы управления в противоположность классическим методам, с целью имплементации поведенческих стратегий в стесненных условиях информации и при наличии низкоуровневого контроллера (PLLC). В практических ситуациях это позволяет достигать большей эффективности, помехоустойчивости и высокого уровня автономности.Проведенное исследование демонстрирует, что стратегии вдохновленные живой природой и передовые методы распределенного управления позволяют создавать адаптивные и масштабируемые системы, способные решать различные задачи в сложных неструктурированных средах. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ К КООРДИНАЦИИ РОЕВ БПЛА. Координация групп автономных роботов, в частности БПЛА, для решения прикладных задач остается одной из ключевых проблем в области робототехники и искусственного интеллекта. Основная идея современных подходов заключается в создании децентрализованных систем, способных к самоорганизации и коллективному поиску решения. Для этого применяются два основных класса методов: биоинспирированные алгоритмы, основанные на принципах поведения в системах живой природы, и формальные методы распределенного управления.БИОИНСПИРИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ. Биоинспирированные подходы используют принципы координации, наблюдаемые в природе, такие как стигмергия и стайное поведение. Эти механизмы позволяют создавать масштабируемые и устойчивые к отказам системы.МЕХАНИЗМЫ СТИГМЕРГИИ В МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ. Стигмергия представляет собой форму косвенного взаимодействия через среду. В робототехнике реализуется через модели виртуальных феромонов:Цифровые феромоны с прямой коммуникацией, где агенты явно передают сообщения о местоположении целей,Цифровые феромоны с непрямой коммуникацией – используется общая "карта феромонов", которую агенты постоянно обновляют.Прямая стигмергическая координация в рое БПЛА, рассмотренная в работе [10], реализуется через распространение сигналов между дронами. При обнаружении потенциальной цели дрон помечает её и передаёт феромон соседям, который является информацией об обнаружении. Вероятность передачи обратно пропорциональна расстоянию до цели. Для предотвращения «смешивания» используется отрицательная обратная связь, т. е., при превышении заданного числа дронов у одной цели генерируется феромон с отрицательным значением. Основные недостатки схемы — экспоненциальный рост требуемой пропускной способности каналов связи с увеличением размера роя и необходимость для каждого БПЛА хранить состояние всех целей, что ведет к строгому ограничению прямого обмена данными.Альтернативный подход с непрямой координацией на основе цифровых феромонов предложен в работе [4]. Координация осуществляется через единое виртуальное пространство — «карту феромонов», организованную в виде графа промежуточных управляющих узлов. В модели задействованы два типа агентов: «исследователи», принимающие решения о перемещениях и действиях, и «аватары», восстанавливающие позиционные данные при отсутствии сенсорной информации. Несмотря на успешное применение в задачах поиска целей, эффективность разведки данного метода критически зависит от начальной расстановки роя, а сама модель не учитывает взаимосвязи между целями и работает лишь с их упрощёнными представлениями.ОПРЕДЕЛЕНИЕ СРЕДЫ И ФЕРОМОНА. В рамках принятой модели среда, в которой будет происходить взаимодействие БПЛА будет ограничена заданной областью, которая разбита на сетку из C² ячеек с координатами (x, y), где x, y ∈ [1,…,C]. Масштаб области и количество ячеек определяются конкретной задачей.Динамика уровня интенсивности феромона визуализирована на рис. 1 с помощью градаций синего цвета: более темные оттенки соответствуют большей интенсивности.Рис. 1. Основной сценарий динамики феромонов.Более детально, на Рис. 1 сверху слева высвобождается единичный феромон с определенной интенсивностью, на втором этапе феромон в основном перемещается к близлежащим клеткам с постоянной скоростью диффузии δ ≈[0,1], феромон продолжает перемещаться и испаряется, испаряясь, феромон со временем уменьшает свою интенсивность, это определяется постоянной скоростью s ≈[0,1], далее феромон в основном испаряется. Формально, то интенсивность феромона p, выделяемого в момент времени t в клетке (x, y), характеризуется следующей формулой:
Номер журнала Вестник науки №12 (93) том 3
Ссылка для цитирования:
Митин Д.М. БИОИНСПИРИРОВАННЫЕ СТРАТЕГИИ В МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ: ГИБРИДНЫЙ МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ РОЕМ БПЛА // Вестник науки №12 (93) том 3. С. 1324 - 1340. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/27649 (дата обращения: 09.02.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+