Исследование и разработка теоретических основ сложных динамических систем в приложениях к самоорганизующимся распределённым системам управления группами робототехнических устройств

грант БРФФИ-РФФИ №Ф12Р-116

Цель работы является исследование фундаментальных принципов построения и анализа функционирования сложных динамических систем, обладающих целенаправленным поведением, для создания алгоритмов управления робототехническими аппаратами с помощью мультиагентного подхода

В рамках проекта были решены следующие задачи:

Разработаны новые методы нелинейного анализа сложных динамических систем на основе матричной декомпозиции в пространстве состояний.
Разработаны алгоритмы оптимального распределения вычислительной нагрузки, а также временных и энергетических ресурсов среди интеллектуальных агентов.
Разработаны нейросетевые алгоритмы распознавания образов на основе сенсорных данных.
Разработаны алгоритмы предсказания поведения сложных динамических систем.
Разработаны алгоритмы динамического анализа состояний весов обученных нейронных сетей для выявление фактов переобучения.
Разработан алгоритм анализа семантики сообщений в среде интеллектуальных агентов.

Научная идея проекта, заключающаяся в применении теории нелинейных динамических систем для анализа и развития методов адаптации и самоорганизации в мультиагентных робототехнических системах, высказывается впервые. В настоящее время в мире ведутся исследования в обеих областях, однако методы нелинейной динамики до настоящего времени не находили комплексного применения в области мультиагентных робототехнических систем.

В результате были получены методы нелинейного анализа сложных динамических систем на основе матричной декомпозиции в пространстве состояний, алгоритмы управления робототехническими аппаратами на основе мультиагентного подхода, в число которых входят алгоритм оптимизации структуры функционирования мультиагентной системы для повышения её эффективности, алгоритм анализа семантики сообщений для организации взаимодействия между агентами, алгоритмы представления и обработки данных для адаптивной работы систем управления.

Литература:

Kрoт А.М. Дискретные модели динамических систем на основе полиномиальной алгебры. Минск: Навука і тэхніка, 1990. – 312 с. (монография)
Linkevich A.D. Mathematical methods and models for investigation of neurodynamical mechanisms of cognitive processes / Ed. by Prof. A.M. Krot. Minsk/Polotsk: IEC/PSU, 2001. –204 p. (монография)
Крот А.М. О мультипликативной сложности билинейных форм, для которых преобразование Вандермонда является собственным //Доклады АН СССР. – 1990. – Т. 314. – № 6. – С. 1312-1315; статья переиздана в журнале Soviet Math. Dokl. (translation of Mathematics Section of Doklady AN SSSR), vol. 42, no.2, pp.646-650, 1991 (импакт-фактор журнала – 0,222).
Крот А.М. Спектральный анализ класса нестационарных случайных процессов в дискретных биортогональных базисах. // АН СССР. Радиотехника и электроника. – 1989. – Т. 34. – № 1. – С.59-68; статья переиздана в журнале Soviet J. Comm. Tech. Electron., vol. 34, no.12, pp.51-59, 1989 (импакт-фактор журнала – 0,26).
Крот А.М. Синтез быстрых алгоритмов для решения задач оптимального дискретного управления методом полиномиальных уравнений. // РАН. Автоматика и телемеханика. – 1996. – № 8. – С, 22-35; статья переиздана в журнале Automation and Remote Control, vol. 57, no. 8, pp.1079-1090, 1996 (импакт-фактор журнала – 0,259).
Krot A.M. Matrix decomposition of vector function and shift operators on the trajectories of a nonlinear dynamical system. // Nonlinear Phenomena in Complex Systems. – 2001. – Vol.4. – No.2. –P. 106-115.
Krot A.M., Tkachova P.P., Goncharov B.A. New approach to speech signal recognition using nonlinear signal decomposition by measuring Wiener kernels. // Smart Engineering System Design. – 2002. – Vol.4. –P. 265-276 (Francis&Taylor Publ. Co.).
Krot A.M., Minervina H.B. Minimal attractor embedding estimation based on matrix decomposition for analysis of dynamical systems. // Nonlinear Phenomena in Complex Systems. – 2002. – Vol.5. – No.2. –P. 161-172.
Baldin V.A., Krot A.M., Minervina H.B. The development of model for boundary layers past a concave wall with usage of nonlinear dynamics methods // Advances in Space Research. – 2006. – Vol. 37 – № 3. – P. 501-506 (Elsevier Publ. Co., импакт-фактор журнала – 1,079).
Krot A.M. The development of matrix decomposition theory for nonlinear analysis of chaotic attractors of complex systems and signals // Proc. of IEEE 16th International Conference on Digital Signal Processing (DSP 2009), Thira, Santorini, Greece, July 5-7, 2009.
Прокопович Г.А., Сычёв В.А. Моделирование коллективного поведения роботов для поисково-исследовательских задач // Труды XXI Международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника».- Санкт-Петербург: Изд-во «Политехника-сервис», 2010. С. 237-243.
Прокопович Г.А. Нейросетевой блок памяти для адаптивной работы сложных технических систем в динамической среде Информатика, №2(26), 2010, С. 54-65.
Прокопович Г.А., Сычёв В.А. Устройство ассоциативного распознавания сенсорной информации на основе хаотических автоколебаний // Труды международной математической школы "Вопросы оптимизации вычислений (ПОО-XXXV11)".- Киев, 2011. С. 156-157.
Получено решение о выдаче патента по заявке на полезную модель №20110574 «Устройство для обработки сенсорных данных», авт. Прокопович Г.А.