Аналитический обзор существующих методов и подходов к планированию групповых действий

Однако использование такого агента может быть довольно эффективно. Во многих задачах текущее состояние окружения несет в себе всю необходимую информацию о своей истории. Про такое окружение говорят, что оно является Марковским, или несет в себе свойство Маркова.

В случае, если агент использует для принятия решения оценки будущего, необходимо выстроить прогноз об изменении окружения агента после совершения им какого-либо действия. Здесь возможны два варинта:

в детерминистическом мире модель перехода отображает единственным образом пару состояние-действие в новое состояние;

в стохастическом мире модель перехода отображает пару состояние-действие в распределение вероятности состояний.

В качестве примера алгоритма, использующего мультиагентные системы, рассмотрим алгоритм, предложенный в [3]. Данный алгоритм основан на том, все БЛА связаны в единую сеть, внутри которой принимаются решения о распределении объектов наблюдения между ними. Как и во многих других схожих алгоритмах, принятие решения является коллективным и базируется на том, что каждый БЛА выдвигает предложение о том, к какому объекту он считает необходимым двигаться. Остальные БЛА в процессе переговоров могут принять или отвергнуть это решение.

Сам процесс принятия решения состоит в следующем. Каждый агент в течение одного цикла переговоров совершает 4 действия:

отправляет или получает предложение,

обдумывает полученное предложение,

отправляет ответ (согласие или несогласие),

принимает решение.

Каждый агент вычисляет выигрыш, полученный в том случае, если он последует за ней по следующей формуле

bi(Tj) = VTjwr – St,

где VTjwr – «цена» объекта,

St – относительное время преследования объекта

Таким образом, для каждой цели БЛА формирует списки выигрышей, полученных от следования за каждым объектом, и рассылает другим БЛА номер того объекта, за который он получит максимальную выгоду.

На втором и третьем шагах, когда данные от всех БЛА собраны, каждый из них анализирует полученную информацию и принимает решение о согласии или несогласии и этим на основании следующих правил:

если объект выбран только одним БЛА, то данное предложение одобряется;

если объект выбран несколькими БЛА, то согласие посылается только тому БЛА, для которого максимален выигрыш;

один БЛА может отправить только одно согласие для каждой цели;

если все соседи данного БЛА (то есть те БЛА, от которых он находится в непосредственной близости) согласны с его целью, он получает право на принятие решения о целесообразности следования до его текущей цели;

Четвертый шаг заключается в анализе полученных ответов и принятии решения. Если БЛА получил согласия от всех соседей, он выполняет запланированное действие. Если он получил отказ хотя бы от одного из соседей, он участвует в следующем цикле переговоров. Если же БЛА получил отказ от всех своих соседей, он выполняет задачу поиска новых объектов.

Выделим сильные и слабы стороны данного подхода

Сильные стороны:

постоянное взаимодействие между агентами;

коллективное принятие решения всеми агентами.

Слабые стороны:

в случае необходимости использования большой истории действий возрастает ресурсоемкость данного подхода;

агент зачастую действует по аналогии с жадным алгоритмом, а значит его решение в общем случае нельзя считать оптимальным;

необходимость использования стохастических прогнозов в случае использования информации об оценках будущей реакции окружения да действия агентов.

Задача многих коммивояжеров

В своей исторической формулировке задача коммивояжера заключается в том, чтобы найти оптимальный путь торговца между некоторым количеством пунктов маршрута из начальной точки в конечную. При этом в исходной задаче коммивояжера рассматривается только один торговец. В задаче многих коммивояжеров рассматривается поиск пути для нескольких торговцев, причем каждый пункт маршрута должен быть посещен один раз одним из торговцев.

Очевидно, что вместо торговцев в данной задаче также могут быть представлены БЛА, которым нужно облететь некоторое количество наземных объектов.

Похожие статьи:

Анализ и оценка основной деятельности службы материально-технического снабжения
Служба материально-технического снабжения дороги 1. Объемные показатели 2. Качественные показатели 3. Экономические показатели, в том числе: · лимиты на содержание штата; · фонд оплаты труда; · эксплуатационные расходы, включая расходы на капитальный ремонт ос­новных фондов; · контрольные цифры по ...

Определение индикаторных показателей двигателя
Теоретическое среднее индикаторное давление, МПа: (1.36) Действительное среднее индикаторное давление: (1.37) где – коэффициент полноты диаграммы, который принимается равным: Индикаторный КПД двигателей, работающих на жидком топливе: (1.38) Индикаторный удельный расход жидкого топлива: (1.39) ...

Расчет численности производственного персонала
Технологически необходимое (явочное) число рабочих определяется по формуле Рт = Тг / Фт , (2.38) где Тг- годовой объём работ по зонам ТО, ТР или участку, чел.-ч; Фг- годовой (номинальный) фонд времени технологически необходимого рабочего при 1-сменной работе, ч. Фонд Фг определяется продолжительнос ...