Оглавление
В. К. Абросимов. Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде
От автора
Введение
Глава 1. Групповое движение как объект исследования
1.1. Сетецентрические войны и новые задачи оборонительных систем
1.2. О возможностях групповой атаки перспективных боевых средств противника
1.3. Существующие разработки и заделы
1.3.1. Групповые действия истребительной авиации
1.3.2. Коллективное управление роботами при их групповом применении
1.3.3. Некоторые аналоги в рамках природных алгоритмов
1.3.3.1. Коллективное движение стай рыбных косяков
1.3.3.2. Муравьиные алгоритмы коллективного поведения
Глава 2. Характеристики группового движения летательных аппаратов
2.1. Классификация задач исследования движения группы летательных аппаратов
2.2. Основные отличия одиночного и группового движения
2.3. Характеристики, параметры, возможности и признаки движения группы летательных аппаратов
2.3.1. Характеристики группового движения
2.3.2. Параметры группового движения
2.3.3. Возможности группового движения
2.3.4. Признаки группового движения
2.4. Понятие «ансамбль траекторий» группы летательных аппаратов
Глава 3. Антaгонистическая среда движения интеллектуальных летательных аппаратов
3.1. Свойства антагонистической среды
3.2. Информационная «решетка» антагонистической среды
3.3. Фоно-целевая обстановка движения групп летательных аппаратов
Глава 4. Нечеткие траектории движения группы летательных аппаратов и их основные свойства
4.1. Нечеткость и ее проявления в задачах определения движения летательных аппаратов
4.2. Свойства нечетких траекторий
4.2.1. Свойство неразличимости
4.2.2. Свойство неоднозначности
4.3. Определение параметров нечетких траекторий
4.4. Нечеткие описания характеристик и параметров группового движения
4.5. Выбор траектории с учетом ограничений на параметры движения
Глава 5. Нейронное представление траекторий движения летательных аппаратов
5.1. Движение группы летательных аппаратов как процесс распространения возбуждения в сетях
5.2. Некоторые принципиальные ограничения существующих подходов к формированию траекторий для летательных аппаратов из состава группировки
5.3. Обоснование применимости нейронных сетей для моделирования движения летательных аппаратов
5.4. Исходные предпосылки и положения
5.5. Движение летательных аппаратов как процесс возбуждения нейронной сети
5.6. Подход к моделированию процессов маневрирования летательных аппаратов на нейронных сетях
5.7. Вопросы построения пространственно-временных областей движения групп летательных аппаратов в сфере ответственности измерительных средств
5.8. Модели наблюдения за движением группировки недоопределенных летательных аппаратов
Глава 6. Группировка летательных аппаратов как многоагентная интеллектуальная система
6.1. Необходимость использования многоагентного подхода в задачах группового движения летательных аппаратов
6.2. Формализация летательного аппарата как интеллектуального агента
6.3. Придание летательному аппарату интеллектуальных агентских свойств
6.4. Организация целераспределения агентов. Назначение статусов. Формы кооперации
6.5. Вопросы управления и эффективности интеллектуальных летательных аппаратов-агентов
6.5.1. Организация переговоров летательных аппаратов как интеллектуальных агентов
6.5.2. О показателях эффективности движения группировки летательных аппаратов
6.5.3. Вопросы взаимодействия интеллектуальных летательных аппаратов
Глава 7. Формирование стратегий поведения интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде
7.1. Принципиальные подходы к построению стратегий управления
7.2. Формирование стратегий управления движением группировки интеллектуальных летательных аппаратов
7.3. Формирование стратегий поведения группировки интеллектуальных летательных аппаратов
7.4. Формирование индивидуальных стратегий поведения интеллектуальных летательных аппаратов из состава группировки
7.5. Общее описание конфликтной ситуации «атакующая группировка интеллектуальных летательных аппаратов vs средств системы обороны противника»
Глава 8. Общее описание имитационной модели движения группировки интеллектуальных летательных аппаратов
8.1. Структура имитационной модели движения группировки интеллектуальных летательных аппаратов
8.2. Состав имитационной модели и основные подсистемы
8.2.1. Подсистема определения движения («Полет»)
8.2.2. Подсистема расчета характеристик системы обороны («Защитник»)
8.2.3. Подсистема описания среды («Среда»)
8.2.4. Подсистема формирования единой базы знаний («База»)
8.2.5. Подсистема формирования облика летательного апперата («Агент»)
8.2.6. Подсистема управления группировкой «Управление»
8.2.7. Подсистема взаимодействия («Информация»)
8.2.8. Подсистема моделирования средств, обеспечивающих движение группировки («Обеспечение»)
8.3. Общее описание функционирования модели
Вместо заключения
Библиографический список
Отрывок из книги
Все течет, все изменяется. Движение – это жизнь. Остановка движения – смерть. Движение – это счастье. Остановка движения – страдание, несчастье.
С юных лет у автора эти истины связаны с некоторым сначала обыденным, а позже философским осмыслением понятия «движение». И по своему образованию, и по опыту работы в прикладной науке ему длительное время приходилось заниматься созданием моделей движения различных 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.
.....
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 сферу. Развитие за рубежом концепции «молниеносного глобального удара» с применением межконтинентальных ракет в ядерном и неядерном оснащении, баллистических ракет подводных лодок, гиперзвуковых и воздушно-космических средств лишь подтверждает сказанное. На прошедшей в 2012 г. в Москве международной конференции по противоракетной обороне «Фактор противоракетной обороны в формировании нового пространства безопасности» были систематизированы направления сотрудничества различных стран в сфере противоракетной обороны и предупреждения ракетного нападения. В качестве основных выделялись вопросы варьирования ударами баллистических ракет по интенсивности, направлениям и типам траекторий, исследования различных вариантов информационного обеспечения на основе алгоритмов совместной обработки информации, исследования влияния различных правил пусков на эффективность совместных группировок и др. Заметим, что все эти направления требуют тщательного моделирования движения, но не отдельных объектов, а группировок средств. Так, например, в задаче варьирования ударами баллистическими ракетами и другими средствами поражения по интенсивности, направлениям и типам траекторий имитационное моделирование становится определяющим.
.....
