Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде. В. К. Абросимов

Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде - В. К. Абросимов страница 11

Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде - В. К. Абросимов

Скачать книгу

значительная часть усилий тратится при этом на повторные посещения уже обследованных участков. Кроме того, активно плавающая в толще воды одиночная рыба оказывается в высокой степени уязвимой для хищников. Поэтому рыбы, стремясь избежать неблагоприятной ситуации, повышают двигательную активность и, расширяя участок обитания, неизбежно попадают в незнакомую обстановку, которая первоначально воспринимается как неструктурированная. Присутствие в ближайшей окрестности других особей, сходных по размеру, мотивационному состоянию и поведению, приводит к образованию стаи, которая существует до того момента, когда часть рыб, обследовав структурированный и благоприятный в других отношениях участок, не начинает осваивать другие индивидуальные территории. Поэтому формирование стаи у рыб можно рассматривать как компенсаторную реакцию на недостаточную структурированность среды, в которой одиночные рыбы не могут успешно осуществлять поведение, связанное с исследованием, питанием, защитой от хищников, и удовлетворять, таким образом, основные жизненные потребности.

      В целом для целей настоящей работы можно сделать вывод, что поведение стаи рыб основано на простых врожденных реакциях, таких, как следование и подражание, при, скорее всего, ведущей роли лидера или группы лидеров.

      Такое поведение легло в основу так называемых «стайных» эвристических стохастических алгоритмов оптимизации прямого поиска (алгоритм Particle Swarm Optimization – PSO [22]). Суть алгоритма состоит в движении частиц, описываемых в виде многомерных векторов в некотором пространстве. При этом в основу управления движением закладывается учет собственного опыта, приобретаемого отдельной частицей (критерий – расстояние до глобального оптимума), и опыта других частиц, полученный суммарно при исследовании пространства поиска. Параметрами алгоритма являются ограничения на максимальную скорость движения частиц, число частиц в стае, инерционные характеристики, форма представления группировки частиц (кольцо, звезда и др.). К сожалению, решение существенно зависит от задачи.

      В ряде исследований описана применимость принципов стайного управления в задачах группового управления в условиях противодействия [5, 60]. Стайное управление является частным случаем коллективного управления, но при этом в стаях нет специально выделенных каналов обмена информацией, а объекты стаи могут получать информацию о действиях других объектов только опосредованно, через среду.

      Преимуществами стайного управления являются:

      • высокая живучесть группы (выход из строя даже некоторого множества простых элементов не причинит существенного вреда стае, и групповая цель будет достигнута);

      • быстрота реагирования на изменения ситуации.

      Отличие задачи стайного управления заключается в отсутствии у каждого простого элемента непосредственной и достоверной информации о наличии и действиях других объектов стаи, а также о возможных противодействиях

Скачать книгу