Decision making model for reconfiguration of heterogeneous group of interacting cyberphysical system objects

封面

如何引用文章

全文:

详细

The control of the interaction of cyberphysical system objects within a heterogeneous group necessitates the completion of a series of tasks, among which we can identify the tasks of group configuration control, including the formation of the initial configuration, the optimization of the spatial location of objects, the distribution of targets, and the reconfiguration of the group. The importance of the task of group reconfiguration is due to the importance of ensuring and preserving the integrity of the group in conditions of reduced capabilities, for example, due to the failure of individual members of the group. This paper considers the reconfiguration of a two-level group of heterogeneous interacting objects of a cyber-physical system. It does so on the basis of the reconfiguration of a two-level group of unmanned aerial vehicles, which have been constructed according to the scheme "master-subordinate." In order to address this issue, we propose an approach for developing a decision-making model that reduces the problem to a set of pair-combinations in accordance with the "many to one" scheme. A procedure for the formalization of preferences is presented, along with an algorithm for the formation of an optimal configuration. This algorithm is a modified Gale-Shapley algorithm for a two-sided matching model with a dynamic real quota. The results of the experimental study of the algorithm, and ways to eliminate the shortcomings identified are presented and discussed. The conclusion presents a comprehensive overview of possible directions for further advancement of the proposed approach to constructing a decision-making model for the reconfiguration problem.

作者简介

Aleksandr Podvesovskii

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS, Moscow; Bryansk State technical Univeristy

Email: apodv@tu-bryansk.ru
Bryansk

Aleksandr Filonov

V.A. Trapeznikov Institute Institute of Control Sciences of RAS

Email: afilonovconctact@gmail.com
Moscow

Vladimir Venets

V.A. Trapeznikov Institute Institute of Control Sciences of RAS

Email: v.venets@mail.ru
Moscow

Gennady Nastas

National research center "Institute named after N.E. Zhukovsky"

Email: nastasgn@nrczh.ru
Moscow

Alena Zakharova

V.A. Trapeznikov Institute Institute of Control Sciences of RAS

Email: zaa@ipu.ru
Moscow

参考

  1. ДОВГАЛЬ В.А., ДОВГАЛЬ Д.В. Анализ систем коммуника-ционного взаимодействия дронов, выполняющих поисковую миссию в составе группы // Вестник Адыгейского государ-ственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. – 2020. – №4(271). – С. 87–94.
  2. ДЮБУА Д., ПРАД А. Общий подход к определению индексов сравнения в теории нечетких множеств // Нечеткие множе-ства и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р.Р. Ягера. – М.: Радио и связь, 1986. – С. 9–21.
  3. ЗАХАРОВА А.А., КУТАХОВ В.П., МЕЩЕРЯКОВ Р.В. и др. Моделирование задач транспортировки грузов в беспилотной авиационной транспортной системе // Авиакосмическое при-боростроение. – 2023. – №3. – С. 3–15.
  4. КОЖУХАРОВ А.Н., ЛАРИЧЕВ О.И., Многокритериальная задача о назначениях // Автоматика и телемеханика. –1977. –№7 – С. 71–88.
  5. КОРОСТЕЛЕВ Д.А., ПОДВЕСОВСКИЙ А.Г., ЗАХАРО-ВА А.А. Организация хранения данных функционирования объектов киберфизических систем // Программные продукты и системы. – 2024. – Т. 37, №3. – С. 334–343.
  6. КУТАХОВ В.П., МЕЩЕРЯКОВ Р.В. Принципы организации групп БЛА транспортного назначения: направления научных исследований // Шестой Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2021): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусствен-ного интеллекта, 2022. – С. 86–92.
  7. КУТАХОВ В.П., МЕЩЕРЯКОВ Р.В. Управление групповым поведением беспилотных летательных аппаратов: постанов-ка задачи применения технологий искусственного интел-лекта // Проблемы управления. – 2022. – №1. – С. 67–74.
  8. ЛАРИЧЕВ О.И. Объективные модели и субъективные реше-ния. – М.: Наука. – 1987. – 144 с.
  9. ЛАРИЧЕВ О.И., СТЕРНИН М.Ю. Человеко-машинные мето-ды решения многокритериальной задачи о назначениях // Ав-томатика и телемеханика – 1998. –№7. – С. 135–156.
  10. МЕФЕДОВ А.В. Алгоритм оптимального целераспределения автономной группы ударных беспилотных летательных аппа-ратов // Информация и космос. – 2018. – №3. – С. 167–171.
  11. ПОДВЕСОВСКИЙ А.Г., ЛАГЕРЕВ Д.Г., ФИЛОНОВ А.А. Применение интеллектуального анализа данных для оценки расхода заряда аккумулятора беспилотного летательного ап-парата // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. – 2024. – №2. – С. 35–44.
  12. ПОДИНОВСКИЙ В.В. Многокритериальные задачи принятия решений: теория и методы анализа. – М.: Изд-во Юрайт, 2022. – 486 с.
  13. ПОЛУНИН С.В. Ключевые отличия автономных БПЛА от обычных дронов, проблемы и перспективы [Электронный ре-сурс] // Военный обзор. – URL: https://militaryarms.ru/voennaya-texnika/aviaciya/avtonomnye-bpla/ (дата обращения: 22.10.2024).
  14. ХАЛИМОВ Н.Р., МЕФЕДОВ А.В. Распределенная сетецен-трическая система управления группой ударных беспилотных летательных аппаратов // Системы управления, связи и без-опасности. – 2019. – №3. – С. 1–13.
  15. ABRAHAM D.J., IRVING R.W., MANLOVE D.F. The Student-Project Allocation Problem // Algorithms and Computation. ISAAC 2003. Lecture Notes in Computer Science. – 2003. – Vol. 2906. – P. 474–484.
  16. BEKEY G. Autonomous robots: From biological inspiration to implementation and control. – Cambridge, MA: MIT Press – 2005. – 577 p.
  17. CAMPION M., RANGANATHAN P., FARUQUE S. UAV swarm communication and control architectures: a review // Journal of Unmanned Vehicle Systems. – 2018. – Vol. 7, No. 2. – P. 93–106.
  18. GALE D., SHAPLEY L.S. College Admissions and the Stability of Marriage // The American Mathematical Monthly. – 1962. –Vol. 69, No. 1. – P. 9–15.
  19. DEKA L., KHAN S.M., CHOWDHURY M. et al. Transportation Cyber-Physical System and its importance for future mobility // Transportation Cyber-Physical Systems. – 2008. – P. 1–20.
  20. JIRKOVSKÝ V., OBITKO M., MAŘÍK V. Understanding Data Heterogeneity in the Context of Cyber-Physical Systems Integra-tion // IEEE Trans. on Industrial Informatics. – 2017. – Vol. 13, No. 2. – P. 660–667.
  21. LEE HY., LEE HA., JUNG S. et al. Stable Marriage Matching for Traffic-Aware Space-Air-Ground Integrated Networks: A Gale-Shapley Algorithmic Approach // Proc. of the Int. Conf. on Infor-mation Networking (ICOIN), Jeju-si, Korea. – 2022. – P. 474–477.
  22. LIU D., DU Z., LIU X. et al. Task-Based Network Reconfiguration in Distributed UAV Swarms: A Bilateral Matching Approach // IEEE/ACM Trans. on Networking. – 2022. – Vol. 30, No. 6 – P. 2688–2700.
  23. IQBAL M., ALI Z., KHAN R. et al. Motion Planning of UAV Swarm: Recent Challenges and Approaches // Aeronautics – New Advances. IntechOpen. – 2022. – P. 244.
  24. PINCIROLI C., O'GRADY R., CHRISTENSEN A. et al. Coordi-nating Heterogeneous Swarms through Minimal Communication among Homogeneous Sub-swarms // In: Dorigo M. et al. Swarm Intelligence. ANTS 2010 // Lecture Notes in Computer Science. – Vol. 6234. – Springer, Berlin, Heidelberg. – 2010. – P. 558–559.
  25. PODVESOVSKII A., ZAKHAROVA A. Optimization of Hetero-geneous Cargo Transportation Using UAVs with Different Priority Schemes for Delivery Tasks // In: Bolshakov A.A. (eds) Cyber-Physical Systems. Studies in Systems, Decision and Control. – Vol. 554. – Springer, Cham. – 2024. – P. 165–177.
  26. RADOVIC M. Tech Talk: Untangling The 5 Levels of Drone Au-tonomy [Электронный ресурс] // Drone Industry Insights. – URL: https://droneii.com/drone-autonomy (дата обращения: 22.10.2024).
  27. ROTH A.E., SOTOMAYOR M. Two‐Sided Matching: A Study in Game‐Theoretic Modeling and Analysis // Econometric Society Monograph Series. – 1990. – P. 225.
  28. SILVA E., JARDIM-GONCALVES R. Cyber-Physical Systems: a multi-criteria assessment for Internet-of-Things (IoT) systems // En-terprise Information Systems. – 2019. – Vol. 15, No. 1. – P. 1–20.
  29. ZAKHAROVA A., PODVESOVSKII A. Model for Optimization of Heterogeneous Cargo Transportation Using UAVs, Taking into Account the Priority of Delivery Tasks // In: Ronzhin A., Kosty-aev A. (eds) Agriculture Digitalization and Organic Production. ADOP 2023 // Smart Innovation, Systems and Technologies. – Vol 362. – Springer, Singapore, 2023. – P. 257–268.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».