Гибридная модель формирования коалиций в сетецентрических системах группового управления

Аннотация

Предложена гибридная модель формирования гетерогенных коалиций мобильных роботов в системе группового управления, имеющей сетецентрическую архитектуру. Гибридная модель формирования гетерогенных коалиций включает в себя графовую и игровую компоненты. Графовая компонента характеризует коммуникационные свойства мобильных роботов как объектов инфраструктуры сетецентрической системы, а игровая --- возможность кооперации мобильных роботов в форме образования коалиций, объединяющих возможности отдельных мобильных роботов и обладающих набором компетенций, который необходим для выполнения поставленной задачи. Сформированы показатели эффективности объектов сетецентрической системы, для вычисления которых использовались сетевая метрика центральности по посредничеству и теоретико-игровая метрика центральности по вектору Шепли. Постановка задачи формирования гетерогенной коалиции формализована в виде задачи дискретной многокритериальной оптимизации. Для решения поставленной задачи разработаны комбинированные эволюционные процедуры вычисления показателя центральности по посредничеству для вершин взвешенного графа и формирования оптимальной гетерогенной коалиции в кооперативной игре в форме характеристической функции. Решена задача формирования гетерогенной коалиции мобильных роботов в составе сетецентрической системы для выполнения специализированной задачи

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Серов В.А., Трубиенко О.В. Гибридная модель формирования коалиций в сетецентрических системах группового управления. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2025, № 1 (150), с. 137--161. EDN: VMUSGV

Литература

[1] Gorodetskiy A., Tarasova I., eds. Smart electromechanical systems. Group interaction. In: Studies in Systems, Decision and Control, vol. 174. Cham, Springer, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-99759-9

[2] Gorodetskiy A., Tarasova I., eds. Smart electromechanical systems. Situational Control. In: Studies in Systems, Decision and Control, vol. 261. Springer, Cham, 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-32710-1

[3] Gorodetskiy A., Tarasova I., eds. Smart electromechanical systems. Behavioral decision making. In: Studies in Systems, Decision and Control, vol. 352. Cham, Springer, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-68172-2

[4] Gorodetskiy A., Tarasova I., eds. Smart electromechanical systems. Recognition, identification, modeling, measurement systems, sensors. In: Studies in Systems, Decision and Control, vol. 419. Cham, Springer, 2022. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97004-8

[5] Воронов Е.М., Микрин Е.А., Обносов Б.В., ред. Стабилизация, наведение, групповое управление и системное моделирование беспилотных летательных аппаратов. Современные подходы и методы. М., Изд-во МГТУ им Н.Э. Баумана, 2018.

[6] Пшихопов В.Х., ред. Групповое управление подвижными объектами в неопределенных средах. М., ФИЗМАТЛИТ, 2015.

[7] Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. М., ФИЗМАТЛИТ, 2009.

[8] Манько С.В., Лохин В.М., Диане С.К. Принципы построения и экспериментальные исследования прототипного образца многоагентной робототехнической системы для разбора завалов. Российский технологический журнал, 2022, №10 (6), с. 28--41. DOI: https://doi.org/10.32362/2500-316X-2022-10-6-28-41

[9] Navarro I., Matha F. A survey of collective movement of mobile robots. Int. J. Adv. Robot. Syst., 2013, vol. 10, no. 1. DOI: https://doi.org/10.5772/54600

[10] Bertuccelli L., Choi H.-L., Cho P., et al. Real-time Multi-UAV task assignment in dynamic and uncertain environments. AIAA Guidance, Navigation, and Control Conf., 2009, no. AIAA-2009-5776. DOI: https://doi.org/10.2514/6.2009-5776

[11] Xu D., Zhang X., Zhu Z., et al. Behavior-based formation control of swarm robots. Math. Probl. Eng., 2014, vol. 2014, art. 205759. DOI: https://doi.org/10.1155/2014/205759

[12] Ungureanu V. Pareto-Nash-Stackelberg game and control theory. In: Smart Innovation, Systems and Technologies, vol. 89. Cham, Springer, 2018. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-75151-1

[13] Серов В.А., Бабинцев Ю.Н., Кондаков Н.С. Нейроуправление многокритериальными конфликтными системами. М., МосГУ, 2011.

[14] Смирнов А.В., Шереметов Л.Б. Модели формирования коалиций между кооперативными агентами: состояние и перспективы исследований. Искусственный интеллект и принятие решений, 2011, № 1, с. 36--48. EDN: OZQUQX

[15] Klusch M., Gerber A. Dynamic coalition formation among rational agents. IEEE Intell. Syst., 2002, vol. 17, iss. 3, pp. 42--47. DOI: https://doi.org/10.1109/MIS.2002.1005630

[16] Romero Cortes J., Sheremetov L. Model of cooperation in multi agent systems with fuzzy coalitions. In: Dunin-Keplicz B., Nawarecki E. (eds). From Theory to Practice in Multi-Agent Systems. CEEMAS 2001. Lecture Notes in Computer Science, vol. 2296. Berlin, Heidelberg, Springer, pp. 263--272. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-45941-3_28

[17] De Cristofaro M., Lansdowne C., Schlesinger A. Heterogeneous wireless mesh network technology evaluation for space proximity and surface applications. SpaceOps Conference, 2014, art. AIAA 2014-1600. DOI: https://doi.org/10.2514/6.2014-1600

[18] Goforth M., Ratliff J., Barton R., et al. Avionics architectures for exploration: wireless technologies and human spaceflight. IEEE WiSEE, 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/WiSEE.2014.6973073

[19] Диане С.А.К., Исхаков А.Ю., Исхакова А.О. Алгоритм сетецентрического управления движением группы мобильных роботов. Моделирование, оптимизация и информационные технологии, 2022, т. 10, № 1. DOI: https://doi.org/10.26102/2310-6018/2022.36.1.026

[20] Мулюха В.А., Гук М.Ю., Заборовский В.С. Система супервизорного сетецентрического управления робототехническими объектами. Робототехника и техническая кибернетика, 2016, № 3, с. 42--47. EDN: YVRNVZ

[21] Макаренко С.И., Олейников А.Ю., Черницкая Т.Е. Модели интероперабельности информационных систем. Системы управления, связи и безопасности, 2019, № 4, с. 215--245. EDN: NACKGD

[22] Steel J., Drogemuller R., Toth B. Model interoperability in building information modelling. Softw. Syst. Model., 2012, vol. 11, no. 1, pp. 99--109. DOI: https://doi.org/10.1007/s10270-010-0178-4

[23] New European Interoperability Framework. Promoting seamless services and data flows for European public administrations. Luxembourg, Publications Office of the European Union, 2017.

[24] Sahingoz O.K. Networking models in flying ad-hoc networks (FANETs): concepts and challenges. J. Intell. Robot. Syst., 2014, vol. 74, no. 1-2, pp. 513--527. DOI: https://doi.org/10.1007/s10846-013-9959-7

[25] Wang J., Jiang C., Han Z., et al. Taking drones to the next level: Cooperative distributed unmanned-aerial-vehicular networks for small and mini drones. IEEE Veh. Technol. Mag., 2017, vol. 12, iss. 3, pp. 73--82. DOI: https://doi.org/10.1109/MVT.2016.2645481

[26] Мартынова Л.А., Розенгауз М.Б. Определение эффективного поведения группы АНПА в сетецентрической системе освещения подводной обстановки. Информационно-управляющие системы, 2017, no. 3, pp. 47--57. EDN: YSLPUL

[27] Skibski O., Michalak T.P., Rahwan T., et al. Algorithms for the Shapley and Myerson values in graph-restricted games. AAMAS, 2014, vol. 1, pp. 197--204.

[28] Michalak T., Aadithya K., Szczepański P., et al. Efficient computation of the shapley value for game-theoretic network centrality. J. Artif. Intell. Res., 2013, vol. 46, pp. 607--650. DOI: https://doi.org/10.1613/jair.3806

[29] Van Campen T., Hamers H., Husslage B., et al. A new approximation method for the Shapley value applied to the WTC 9/11 terrorist attack. Soc. Netw. Anal. Min., 2017, vol. 8, no. 1, art. 3. DOI: https://doi.org/10.1007/s13278-017-0480-z

[30] Lindelauf R., Hamers H., Husslage B. Game theoretic centrality analysis of terrorist networks: the cases of Jemaah Islamiyah and Al Qaeda. CentER Discussion Paper, 2011, no. 107. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1934726

[31] Algaba E., Prieto A., Saavedra-Nieves A. Rankings in the Zerkani network by a game theoretical approach. arXiv:2202.07730. DOI: https://arxiv.org/abs/2202.07730v1

[32] Algaba E., Prieto A., Saavedra-Nieves A., et al. Analyzing the Zerkani network with the Owen value. In: Kurz S., Maaser N., Mayer A. (eds). Advances in Collective Decision Making. Studies in Choice and Welfare. Cham, Springer, 2023, pp. 225--242. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21696-1_14

[33] Myerson R.B. Graphs and cooperation in games. Math. Oper. Res., 1977, vol. 2, no. 3, pp. 209--296. DOI: https://doi.org/10.1287/moor.2.3.225

[34] Amer R., Gimenez J.M. A connectivity game for graphs. Math. Meth. Oper. Res., 2004, vol. 60, no. 3, pp. 453--470. DOI: https://doi.org/10.1007/s001860400356

[35] Narayanam R., Narahari Y. A Shapley value-based approach to discover influential nodes. IEEE Trans. Autom. Sci. Eng., 2011, vol. 8, iss. 1, pp. 130--147. DOI: https://doi.org/10.1109/TASE.2010.2052042

[36] Перова Ю.П., Григорьев В.Р., Жуков Д.О. Модели и методы анализа сложных сетей и социальных сетевых структур. Российский технологический журнал, 2023, № 11 (2), с. 33--49. DOI: https://doi.org/10.32362/2500-316X-2023-11-2-33-49

[37] Newman M.E.J. Finding community structure in networks using the eigenvectors of matrices. Phys. Rev. E, 2006, vol. 74, iss. 3, art. 036104. DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.74.036104

[38] Mieghem P.V. Graph spectra for complex networks. Cambridge Univ. Press, 2011.

[39] Borgatti S.P., Everett M.G. A graph-theoretic perspective on centrality. Soc. Networks, 2005, vol. 28, iss. 4, pp. 466--484. DOI: https://doi.org/10.1016/j.socnet.2005.11.005

[40] Rochat Y. Closeness centrality extended to unconnected graphs: the harmonic centrality index. ASNA, 2009. URL: https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/7864800f-6d09-4bb4-bb09-f12a335fca92 (дата обращения: 15.02.2025).

[41] Boldi P., Vigna S. Axioms for centrality. Internet Math., 2014, vol. 10, iss. 3-4. DOI: https://doi.org/10.1080/15427951.2013.865686

[42] Piraveenan M., Prokopenko M., Hossain L. Percolation centrality: quantifying graph-theoretic impact of nodes during percolation in networks. PLOS ONE, 2013, vol. 8, no. 1, art. e53095. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0053095

[43] Szczepański P., Michalak T., Rahwan T. A new approach to betweenness centrality based on the Shapley value. Proc. 11th Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2012, vol. 1, pp. 239--246.

[44] Brandes U. A faster algorithm for betweenness centrality. J. Math. Sociol., 2001, vol. 25, iss. 2, pp. 163--177. DOI: https://doi.org/10.1080/0022250X.2001.9990249

[45] Серов В.А. Генетические алгоритмы оптимизации управления многокритериальными системами в условиях неопределенности на основе конфликтных равновесий. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2007, № 4 (69), c. 70--80. EDN: IJDHED