Машинное обучение распределению заданий в мультиагентной робототехнической системе при ликвидации чрезвычайных ситуаций


https://doi.org/10.21499/2409-1650-2018-2-59-68

Полный текст:


Аннотация

Представлен алгоритм машинного обучения модели транспортного типа оптимальному распределению заданий в гетерогенной группе роботов, действующих в автоматическом режиме без участия оператора. Предполагается, что модель обучается опытным оператором в условиях полигона, адекватного реальной чрезвычайной ситуации, в которой роботам предстоит выполнение операций. По настроенной модели в реальной обстановке задания могут распределяться по схеме супервизорного или децентрализованного управления. Обучение может выполняться и в процессе штатного функционирования роботов. При этом использование обучаемой модели позволяет разделить контуры настройки модели и распределения заданий, что дает возможность роботам и оператору функционировать каждому в своем естественном темпе.


Об авторе

В. Я. Вилисов
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московской области «Технологический университет», г. Королев, Московская область
Россия
д.э.н., к.т.н., профессор кафедры «Математики и естественнонаучных дисциплин»


Список литературы

1. Вилисов В.Я. Адаптивный выбор управленческих решений. Модели исследования операций как средство хранения знаний ЛПР. Саарбрюкен (Германия): LAP LAMBERT Academic Publishing. 2011. 376 с.

2. Каляев И.А. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов // М: Физматлит. 2009. 280 с.

3. Каляев И.А. Проблемы группового управления роботами // Мехатроника, автоматизация, управление. № 6. 2009. С. 33-40.

4. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление // М.: Наука. 1966. 176 с.

5. Оуэн Г. Теория игр // М.: Мир. 1971. 230 с.

6. Райфа Г. Анализ решений // М.: Наука. 1977. 408 с.

7. Рыжова Т.П. Мультиагентная робототехническая система. Распределение задач в коллективе роботов // Сборник докладов Всероссийской научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» // СПб: Поли-техника-Сервис. 2013. С. 101-106.

8. Сейдж Э. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении // М.: Связь. 1976. 496 с.

9. Синица С.Г. Разработка модели боевой робототехнической системы для участия в робототехнических соревнованиях // Труды международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» // СПб: Политехника-Сервис. 2015. С. 275-279.

10. Таха Х.А. Введение в исследование операций // М.: Изд. дом Вильямс. 2005. 912 с.

11. Цариченко С.Г. Особенности применения БПЛА в интересах МЧС // Сборник докладов Всероссийской научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» // СПб: Политехника-Сервис. 2015. С. 24-29.

12. Шеремет И.Б. О необходимости разработки концепции построения и применения автономных робототехнических комплексов военного назначения // Труды международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» // СПб: ООО «АП4Принт». 2016. С. 35-39.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Вилисов В.Я. Машинное обучение распределению заданий в мультиагентной робототехнической системе при ликвидации чрезвычайных ситуаций. Информационно-технологический вестник. 2018;(2):59-68. https://doi.org/10.21499/2409-1650-2018-2-59-68

For citation: Vilisov V.Y. Machine training to the distribution of tasks in the multi-agent robotic system in the elimination of emergency situations. Informacionno-technologicheskij vestnik. 2018;(2):59-68. (In Russ.) https://doi.org/10.21499/2409-1650-2018-2-59-68

Просмотров: 43

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2409-1650 (Print)