Отзыв официального оппонента 2 (Управление группами наблюдателей на основе мультиагентного подхода)

официального оппонента на диссертацию Ерофеевой Виктории Александровны по теме «Управление группами наблюдателей на основе мультиагентного подхода», представленную на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности 01.01.09 — «Дискретная математика и математическая кибернетика». Применение мулыиагентного подхода к решению задач управления уже более 15 лет занимает исследователей теории управления и робототехники. На основе мультиагентных технологий в настояшее время активно развиваются методы формирования и построения сложных адаптивных систем, позволяющие выполнить поставленную задачу с помощью не одного, а нескольких динамических объектов (агентов). Преимушество такого подхода состоит в том, что система, состоягцая из нескольких агентов, обладает более широкими возможностями для решения задач, на выполнение которых у отдельного агента не хватает возможностей.

Кроме того, такие системы обладают возможностью применения упрощенных аппаратов, повышенной экономической эффективностью и устойчивостью к отказам, адаптивностью к разнообразным задачам и меняющейся среде. В задаче сбора информации благодаря использованию нескольких сенсоров можно получить более точную картину наблюдения. Популярность данной ветви исследований объясняется развитием вычислительной, сенсорной и коммуникационной техники и запросами на решение прикладных задач из разных областей: наблюдение нли сбор информации, отслеживание траектории некоторого объекта или группы объектов, роль которых могут играть как искусственные объекты, так и живые.

Однако задача управления ансамблем (роем) агентов является сложной и многофакторной проблемой в теории управления. Трудности в организации кооперативного поведения агентов возникают из-за ограничения временных, вычислительных и коммуникационных ресурсов, присутствием помех. Диссертационная работа В.А. Ерофеевой посвя1цена разработке алгоритмов коллективного слежения группы наблюдателей за движущимися объектами. В условиях наличия неопределенностей внешней среды, помех и изменений состояний наблюдаемых объектов требуется оптимально распределить объекты слежения между наблюдателями и отследить их зраектории движения.

При решении задачи оценивания траекторий движущихся объектов болыпой группой сенсоров возникает проблема, связанная с ограничением временных затрат на вычисления н обмен данными между сенсорами. Эту проблему можно решить разбиением сенсоров на подгруппы. В диссертационной работе для оптимизации распределения объектов между наблюдателями были применены алгоритмы стохастической аппроксимации и техника линейных матричных неравенств. Для сокращения сложности в задаче разбиения наблюдателей на подгруппы применен метод построения субоптнмального разреженного решения, которое адекватно применимо в случае, когда оптимального решения не удастся найти за отведенное время.

Для отслеживания траекторий объектов был применен Фильтр Калмана, как один из наиболее распространенных алгоритмов, на который полагаются системы слежения, и метод циклической поисковой стохастической аппроксимации. Стохастическая аппроксимация широко применима сегодня при решении задач адаптивного управления, размещения ресурсов и обработки сигналов в коммуникационной сети. Рандомизированные алгоритмы стохастической аппроксимации позволяют решать классы сложных задач различной размерности.

При этом они имеют простую форму, дают адекватные оценки искомых параметров при наблюдениях с помехами и адаптируются к изменениям внешней среды. Методы стохастическ ой аппроксимации и метод построения субоптимального разреженного решения в последнее время активно развиваются для мультиагентных систем. Таким образом, тема диссертации и исследованный в ней комплекс вопросов, несомненно, актуальны и востребованы с точки зрения перспективы практической применимости результатов.

Теоретические результаты диссертационной работы подкреплены программными реализациями разработанных алгоритмов управления, работоспособность которых подтверждена методами компьютерного моделирования. Основные результаты диссертационной работы заключены в следующем: 1. предложен и обоснован метод оптимизации распределения объектов слежения между наблюдателями, основанный на решении системы линейных матричных неравенств и позволяющий использовать мультиагентный подход в процессе наблюдения; 2. предложено обобщение метода циклической поисковой стохастической аппроксимации для отслеживания изменений неизвестных параметров системы на случай оптимизации не стационарного функционала, получена асимптотическая верхняя граница среднеквадратической невязки оценок предложенного метода; 3.

разработан метод управления группами наблюдателей с использованием мультиагентного оценивания состояний движущихся объектов на основе циклического поискового алгоритма стохастической аппроксимации, получена асимптотическая верхняя граница среднеквадратической невязки оценок для распределенного циклического алгоритма.

Предложенные методы и подходы могут использоваться при решении задач отслеживания перемещения объектов: мониторинг наземной или воздушной области с помощью беспилотных летательных аппаратов„космического пространства — сетью малых спутников и т.п. Достоверность положений диссертации подтверждается строгостью приведенных математических доказательств, корректным применением математических методов и результатами имитационного моделирования. Представленные результаты являются новыми, принадлежащими автору диссертации. Результаты диссертации отражены в восьми публикациях, из которых одна опубликована в издании, индексируемом в базе данных Ясона, и одна в журнале, входящем в перечень рецензируемых научных журналов, рекомендованных для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук. Основные положения были представлены на научных семинарах и ряде международных конференций.

По диссертационной работе могут быть сделаны следующие замечания: 1. В разделе 2.1.4 на стр. 49 допущена ошибка при введении понятия доверигпельпый эллипсоид: при уровне достоверности р вероятность, с которой доверительный эллипсоид будет содержать в себе истинное значение параметра, равна 1- р, а не р.

1В последующих за этим рассуждениях указанной ошибки нет.) 2. В распределенном циклическом алгоритме оценивания следовало бы уточнить, на сколько «достаточно малы» параметры и и 13 и какую роль они играют в настройке алгоритма. 3. В работе имеется некоторое количество незначительных опечаток (например, на стр. 29, 30, 36, 43, 52, б5) и редакторских небрежностей 1например. на стр.

17 и 18 в уравнениях траектории объекта и наблюдений не охарактеризованы матрицы А' и В', на стр. 31 в блочно-диагональной матрице аргумент х должен быль строчной буквой; на стр. 42 состояния агента и цели имеют обозначения, не совпадающие с тем, что были использованы ранее). Указанные недостатки нс являются определяющими в оценке работы. Диссертация В.А. Ерофеевой является законченной научно-исследовательской работой, выполненной на высоком научном уровне. Результаты диссертации достоверны, выводы обоснованы.

Автореферат соответствует основному содержанию диссертации. Считаю, что диссертационная работа «Управление группами наблюдателей на основе мультиагентного подхода» отвечает всем требованиям Положения о присуждении ученых степеней, утвержденного постановлением Правительства Российской Федерации от 24 сентября 2013 г. № 842 «О порядке присуждения ученых степеней», а ее автор, Ерофеева Виктория Александровна, заслуживает присуждения ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности 01.01.09 — «Дискретная математика н математическая кибернетика». Официальный оппонент: Утина Наталья Валерьевна доцент кафедры математики Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета, кандидат физико-математических науК ул.

2-я Красноармейская.:-;4:.: .",.:::::,'.,;:.::,', 3.'~,В1х: ЯК,~ телефон: (8! 2) 575-05-34,",,::: -,, "' ',:~, уйй) чиь: и:-:.;:правэа):.ии кпг ов ж.почта: пт1па.п.ч®1ап.зрЬ8азц.Ю:; ., "'~»'"''~, ' .