SWARM SYSTEMS OF UNMANNED OBJECTS: MATHEMATICAL DESCRIPTION OF THE BEHAVIOR OF A GROUP OF MOBILE OBJECTS

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

This article continues the series of papers dedicated to research into providing a predictable
and energy-rational description of the behavior of groups of mobile objects (swarm of drones/
robots), based on classical physical principles. A mathematical model for describing the
behavior of such a group of objects is presented. Mathematical dependencies and simulation
results for a spatial problem are provided.

Sobre autores

A. Soloviev

Тульский государственный университет

Email: soaled@yandex.ru

чл.-корр. РАРАН, д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой «Электротехника и электрооборудование» Тульского государственного университета

Rússia

O. Kravchenko

Тульский государственный университет

Email: info@tsu.tula.ru

д-р техн. наук, профессор, ректор Тульского государственного университета

Rússia

A. Ivutin

Тульский государственный университет

Email: ivutin@tsu.tula.ru

д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой «Вычислительная техника» Тульского государственного университета

Rússia

M. Shishlov

Тульский государственный университет

Autor responsável pela correspondência
Email: ivutin@tsu.tula.ru

магистрант кафедры «Вычислительная техника» Тульского государственного университета

Rússia

Bibliografia

  1. Helbing D., Farkas I., Vicsek T. Simulating dynamical features of escape panic // Nature. 2000. V. 407. No 6803. Pp. 487–490.
  2. Toner J., Tu Y. Flocks, herds, and schools: A quantitative theory of flocking // Physical review E. 1998. V. 58. No 4. P. 4828.
  3. Vicsek T. et al. Novel type of phase transition in a system of self-driven particles // Physical review letters. 1995. V. 75. No 6. Pp. 1226.
  4. Czirók A., Vicsek M., Vicsek T. Collective motion of organisms in three dimensions // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 1999. No 1–2 (264). Pp. 299–304.
  5. Helbing D., Farkas I.J., Vicsek T. Freezing by heating in a driven mesoscopic system // Physical review letters. 2000. V. 84. No 6. Pp. 1240.
  6. Модуль обработки запросов симуляции многоагентных сред: свидет. о гос. рег. прогр. для ЭВМ 2023664525 Рос. Федерация. № 2023663447; заявл. 28.06.2023; опубл. 05.07.2023, Бюл. № 7.
  7. Компонент управления для интерактивной многоагентной визуализации: свидет. о гос. рег. прогр. для ЭВМ 2023664526 Рос. Федерация. № 2023663447; заявл. 28.06.2023; опубл. 05.07.2023, Бюл. № 7.
  8. Карпов Д.В. Теория графов. СПб.: Санкт-Петербургское отделение Мат. института им. В.А. Стеклова РАН, 2017. 482 с.
  9. Ивутин А.Н., Новиков А.С., Пестин М.С., Волошко А.Г. Децентрализованный протокол организации устойчивого взаимодействия абонентов в сетях с высокой динамикой изменения топологии // Информатика и автоматизация. 2024. № 3 (23). C. 727–765.
  10. Новиков А.С., Ивутин А.Н., Пестин М.С. Алгоритм маршрутизации для обеспечения быстрого восстановления связи при обрывах маршрутов в сетях MANET // Системы управления, связи и безопасности. 2024. № 2. С. 14–42.
  11. Чжу Ю. Формирование управления полетом группы беспилотных летательных аппаратов на основе алгоритма многоагентной модели роения // Информатика, телекоммуникации и управление. 2022. Том 15, № 4. С. 22–36.
  12. Леонов А.В., Чаплышкин В.А. Роевой интеллект для управления БПЛА в FANET // Молодой ученый. 2016. № 12 (116). С. 314–317. URL: https://moluch.ru/archive/116/31615/ (дата обращения: 06.06.2025).
  13. Нистюк А.И., Абилов А.В., Хворенков В.В., Алексеев В.А. Разработка роевой технологии для мобильных самоорганизующихся сетей. Идентификация динамических моделей // Вестник ИЖГТУ им. М.Т. Калашникова. 2018. Том 21, № 4. С. 136–140.
  14. Нгуа Ндонг Авеле Ж.Б. Разработка программно-алгоритмического обеспечения для управления роев беспилотных летательных аппаратов // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2023. Том 16, № 1. С. 66–76.
  15. Гришко А.К., Лысенко А.В., Кочегаров И.И. Логико-математические принципы мультиагентного управления интеллектуальными мобильными объектами и системами в динамической среде // Надежность и качество сложных систем. 2017. № 4 (20). С. 35–40.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».