зличных объектов управления – ракет, космических аппаратов, интеллектуальных роботов, а также расчетом траекторий движения таких объектов в различных средах. Постепенно складывалось понимание ясности в этом вопросе для одиночных объектов. Действительно, существуют достаточно стройные теории, включающие разнообразные методы определения параметров движения летательных аппаратов в гравитационном поле Земли и атмосфере, в том числе с учетом возмущений. Есть много публикаций по управлению движением самолетов, беспилотных и аэробаллистических летательных аппаратов. Описаны методы синтеза управления для формирования движения роботов-манипуляторов.
Однако со временем возникали новые вопросы при определении и расчете траекторий движения, которые тем или иным образом оказывались связанными с движением летательных аппаратов в составе группы, а в более общем случае – с движением групп людей как единой общности. Интересно, что на практике как описательная постановка таких задач, так и методы их решения оказались весьма близкими. Иными словами и группировка летательных аппаратов, стремящаяся, например, преодолеть противоракетную оборону противника, и поток людей, движущийся на спортивное соревнование, представляют собой некоторые потоки одушевленных и/или неодушевленных объектов (субъектов), стремящихся к разнообразным целям и встречающих разнообразные ограничения. Эти ограничения могут обладать самыми различными свойствами: быть фиксированными и динамическими, «мягкими» и «жесткими», постоянными и временными и т. д. В задачах, например, противовоздушной и противоракетной обороны ограничения являются динамическими, явно враждебными, они могут появляться и исчезать. В задачах же прохождения толпы людей к месту массового мероприятия – среда пассивна, а ограничения статичны.
Наиболее интересными оказались такие задачи, когда среда, в которой осуществляется движение, является антагонистической, т. е. противодействующей выполнению группой своих целевых задач. Именно в такой ситуации проблемы принятия решений становятся наиболее сложными, а критерии выполнения задач – самыми жесткими, так как цена потенциальных потерь слишком велика.
Недостаточное исследование этих вопросов и определило тематику настоящей монографии.
В антaгонистической среде невозможно двигаться по четко определенным программам, во всяком случае в ситуациях, когда по отношению к движущемуся объекту предпринимаются недружественные действия. Необходимо уклоняться от возможных действий противника, создавая для него своего рода «нечеткость» и затрудняя тем самым принятие им соответствующих решений. Это привело к формулированию понятия о «нечеткой» траектории для отдельного объекта и области («ансамбле») возможного движения для группировки объектов[1].
В ряде предыдущих работ автора было показано, что в условиях группового движения при сравнительно большом количестве объектов расчеты отдельных траекторий движения теряют смысл. Отметим также, что при значительной области допустимого маневрирования летательных аппаратов оперативность расчетов существенно нелинейно снижается. Это потребовало принципиально нового подхода к представлению параметров движения группы объектов в антaгонистических средах; подходящей и адекватной математической основой для такого исследования оказались нейронные сети.
Существует достаточно много примеров, когда «подсмотренное» поведение в живой природе становится основой для создания технических систем. В настоящей работе также оказалось интересным проанализировать принципы коллективного поведения, наблюдаемого у стаек рыб, муравьев (так называемые природные алгоритмы принятия решений), идеи которых, возможно, было бы интересно положить в основу построения базы знаний летательных аппаратов, реализующих коллективное поведение в процессе движения группировки.
В последнее время получает значительное развитие и теория многоагентных систем. Ее можно рассматривать как некоторое развитие системного подхода к описанию моделей и явлений в условиях, когда взаимосвязи между элементами системы, с одной стороны, могут быть достаточно сильными, чтобы влиять (порой существенно) на поведение друг друга, а с другой – оставляют возможность для самостоятельного принятия решений при общем коллективном поведении. Моделирование сложных процессов методами многоагентных систем предоставляет уникальную возможность для использования всего спектра математических и прикладных методов решения разнообразных задач, так как позволяет выбирать наиболее приемлемый метод непосредственно в процессе осмысления постановки задачи, пробовать разные подходы к ее решению. При таком подходе свойства одушевленных объектов (ответственность, взаимопомощь, самопожертвование и др.) могут быть спроецированы на поведение неодушевленных объектов, в частности летательных аппаратов, что приводит к совершенно новому взгляду на организацию движения. Этим, пока еще очень спорным, вопросам в монографии также уделено определенное внимание.
На современном этапе акценты вооруженного противостояния различных государств все более смещаются в воздушно-космическую
В рамках настоящей работы понятия «группа» и «группировка» предлагается считать синонимами, так как входящие в них объекты управления обладают одинаковыми группировочными признаками.
