Н.А. Михеев¹, С.А. Поляков², Е.А. Ряхова³, В.А. Тимофеев4

1 Краснодарское высшее военное училище имени генерала армии С.М. Штеменко (г. Краснодар, Россия)

2-4 Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского (Санкт-Петербург, Россия)

Постановка проблемы. Беспилотные подвижные объекты (БПО) находят все большее применение, их возможности для выполнения различного класса задач увеличиваются. При этом наблюдается возрастающая тенденция применения высокоточных и беспилотных образцов вооружения. Номенклатура указанных БПО в Вооруженных Силах РФ постоянно увеличивается, в связи с чем возникает задача повышения автономности и надежности их применения путем совершенствования существующих и создания принципиально новых бортовых систем при решении целевых задач БПО в условиях различного рода деструктивных воздействий на основе интеллектуальных технологий. С учетом того, что групповое применение БПО позволяет более эффективно решать некоторые целевые задачи, особенный интерес представляет создание интеллектуальной распределенной системы поддержки принятия решений (ИРСППР) при управлении группами БПО.

Цель. Предложить перспективный подход к построению ИРСППР при управлении группой самоуправляемых роботизированных средств (СРС), функционирующих в условиях воздействия дестабилизирующих факторов.

Результаты. Представлена архитектура построения ИРСППР, позволяющая расширить возможности решения целевых задач СРС за счет пополнения баз данных и баз знаний с использованием нейросетевого блока и обеспечить поддержку принятия решений в условиях многомодельности распределенных вычислительных элементов системы. Предложен алгоритм для оптимального решения проблемы одновременной мультизадачности, возникающей при управлении группой СРС. Повышены эффективность и живучесть СРС, функционирующих в составе группы, в случае воздействия дестабилизирующих факторов.

Практическая значимость. Предложена идея создания ИРСППР на основе комплексного использования математических методов (нейронных сетей и нечеткой логики) для повышения достоверности получаемых результатов и сокращения времени решения задач при управлении группой СРС. Не исключена возможность реализации предложенной системы при проектировании бортовых систем управления новых образцов СРС на основе выданных системой рекомендаций (оптимального решения), что позволит произвести реконфигурацию алгоритмов управления, исходя из сложившейся обстановки.

Михеев Н.А., Поляков С.А., Ряхова Е.А., Тимофеев В.А. Подход к построению интеллектуальной распределенной системы поддержки принятия решений при управлении группой самоуправляемых роботизированных средств в условиях воздействия дестабилизирующих факторов // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2021. Т. 26. № 2. С. 64−71. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202102-07

1. Макаренко С.И. Робототехнические комплексы военного назначения – современное состояние и перспективы развития // Системы управления, связи и безопасности. 2016. № 2. С. 73−132.
2. Халимов Н.Р., Мефедов А.В. Распределенная сетецентрическая система управления группой ударных беспилотных летательных аппаратов // Системы управления, связи и безопасности. 2018. № 3. С. 1−13.
3. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н., Серебряков Г.Г. Распределенная интеллектуальная система управления группой беспилотных летательных аппаратов: архитектура и программно-математическое обеспечение // Известия ЮФУ. Технические науки. 2016. № 1(174). С. 29−44.
4. Евдокименков В.Н., Красильщиков М.Н., Оркин С.Д. Управление смешанными группами пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов в условиях единого информационно-управляющего поля. М.: Изд-во МАИ. 2015. 272 с.
5. Иванов Д.Я. Использование принципов роевого интеллекта для управления целенаправленным поведением массовоприменяемых микророботов в экстремальных условиях // Известия ВУЗов. 2011. № 9. С. 70−78.
6. Еремеев А.П., Подогов И.Ю. Обобщенный метод иерархического подкрепленного обучения для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Программные продукты и системы. 2008. № 2. С. 35−39.
7. Катулев А.Н., Северцев Н.А. Математические методы в системах поддержки принятия решений: Учеб. пособие. М.: Высшая школа. 2005. 311 с.
8. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений: Учеб. пособие. М.: Наука. 1982. 328 с.
9. Калинин В.Н. Теоретические основы системных исследований. Краткий авторский курс. СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского. 2013. 278 с.
10. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: учебник. Изд. 2-е, доп. Томск: Изд-во НТЛ. 1997. 396 с.
11. Дмитриев А.К., Юсупов Р.М. Идентификация и техническая диагностика. МО СССР. 1987. 525 с.