15.05.2020
Вероятностные многоагентные системы с децентрализованной архитектурой для подготовки операторов сложных технических систем

Практическое применение вероятностных многоагентных систем с децентрализованной архитектурой для подготовки операторов сложных технических систем

Проблемы исследования коллективного поведения и организации группового управления привлекают внимание исследователей с 30-х годов 20-го века. Их значимость возросла в последние годы в связи с актуальностью задач управления сложными техническими системами с полной или частичной роботизацией рутинных операций.

Цель проекта – разработка математической модели управления поведением многоагентных систем и внедрение реализованного на её основе комплекса программ для  прогнозирования такого поведения и оценки уровня подготовки и обучения операторов специализированных тренажёров.

Под многоагентными системами понимаются системы, образованные совокупностью взаимодействующих интеллектуальных агентов. Класс многоагентных систем с децентрализованной архитектурой, в отличие от централизованной, определяет агентов в рамках системы как равноценных и способных, при необходимости, действовать автономно согласно определенной цели. Проект реализует пригодное к практическому применению математическое и программное обеспечение оценки уровня подготовки и обучения операторов сложных технических систем на специализированных адаптивных тренажёрах с последующим анализом для оценки компетентности операторов. 

Актуальность проекта обусловлена необходимостью создания новых подходов к решению задачи группового управления многоагентными системами, обеспечивающих прогнозирование моделируемой ситуации и принятие решений на основе количественных критериев, а также оценку уровня подготовки и обучение операторов, работающих с этими системами. Тренажер позволяет избежать затрат, связанных с эксплуатацией и сопутствующим износом или выходом из строя реального дорогостоящего оборудования. Программный комплекс тренажера обеспечивает гибкий механизм по контролю за уровнем компетентности оператора в реальном времени с помощью моделей искусственного интеллекта. Для решения поставленных задач использовались модели теории случайных процессов, методы анализа данных и оптимизации, а также численные методы.

Работа стала победителем финального этапа Всероссийского межотраслевого молодёжного конкурса научно-технических работ и проектов «Молодёжь и будущее авиации и космонавтики» в 2018 году в номинации "Математические методы в аэрокосмической науке и технике" и заняла II место на Всероссийском конкурсе Министерства обороны РФ 2018 года по поиску в интересах Вооруженных Сил Российской Федерации научно-исследовательских работ граждан Российской Федерации. Теоретические и практические результаты работы были представлены на Всероссийских научных конференциях «Нейрокомпьютеры и их применение» в 2016-2019 годах (отмечены дипломами за лучший научный доклад), Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи «НТТМ-2015» (отмечены дипломом «НТТМ-2015»), а также на научных семинарах в Военной академии РВСН имени Петра Великого и Главном научно-исследовательском испытательном центре робототехники Министерства обороны РФ.

Рассказать друзьям:

Реализуемые проекты