Автореферат (1150917), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Якубовича. Позже оказалось, что линейные матричные неравенства представляют собой оченьобщий метод анализа и синтеза линейных систем, детально описанный в работах С.Бойда (S. Boyd) с соавторами. Появление эффективных программ решения линейныхматичных неравенств сделало этот аппарат весьма эффективным с вычислительнойточки зрения. Дальнейшее развитие теория анализа систем на основе матричных линейных неравенств получила в работах Дж. Калафиоре (G.
Calafiore), Б. Т. Поляка, П.С. Щербакова, М. В. Хлебникова, Д. В. Баландина, М. М. Когана и др.Обозначенные проблемы и тенденции подтверждают актуальность темы диссертационного исследования.Целью работы является разработка алгоритмов коллективного поведения группнаблюдателей при движении и распределении объектов слежения в условиях наличиянеопределенностей внешней среды, получения измерений с помехами и изменений состояний наблюдаемых объектов. Для достижения этой цели были поставлены и решеныследующие задачи:51) исследовать возможность оптимизации распределения целей между наблюдателями на основе мультиагентного подхода;2) исследовать свойства оценок циклического алгоритма поисковой стохастическойаппроксимации для отслеживания изменений неизвестных параметров системы;3) исследовать возможность применимости циклического алгоритма поисковой стохастической аппроксимации для мультиагентного оценивания состояний движущихся объектов на основе измерений, получаемых группой наблюдателей.Методы исследования.
В диссертации используются методы теорий оценивания, оптимизации, управления, графов, вероятностей и математической статистики; применяются методы стохастической аппроксимации, рандомизированные алгоритмы, линейные матричные неравенства, имитационное моделирование.Основные результаты. В ходе выполнения работы получены следующие научныерезультаты:1) предложен и обоснован метод оптимизации распределения объектов слежениямежду наблюдателями, основанный на решении системы линейных матричныхнеравенств и позволяющий использовать мультиагентный подход в процессе наблюдения;2) предложено обобщение метода циклической поисковой стохастической аппроксимации для отслеживания изменений неизвестных параметров системы на случайоптимизации нестационарного функционала, получена асимптотическая верхняяграница среднеквадратической невязки оценок предложенного метода;3) разработан метод управления группами наблюдателей с использованием мультиагентного оценивания состояний движущихся объектов на основе циклическогопоискового алгоритма стохастической аппроксимации, получена асимптотическаяверхняя граница среднеквадратической невязки оценок для распределенного циклического алгоритма.Научная новизна.
Все основные научные результаты диссертации являются новыми.Теоретическая ценность и практическая значимость. Теоретическая ценностьрезультатов заключается в разработке и обосновании метода оптимизации распределения объектов слежения между наблюдателями, основанного на решении системы линейных матричных неравенств и позволяющего использовать мультиагентный подходв процессе наблюдения; в обобщении метода циклической поисковой стохастическойаппроксимации для отслеживания изменений неизвестных параметров системы на случай оптимизации нестационарного функционала среднего риска, установлении условий6его работоспособности.
Методы оптимизации распределения объектов слежения междунаблюдателями и циклической стохастической аппроксимации легли в основу предложенного метода управления группами наблюдателей с использованием мультиагентного оценивания состояний движущихся объектов на основе циклического поисковогоалгоритма стохастической аппроксимации, для которого при определенных условияхполучены среднеквадратические оценки качества.Предложенные методы и подходы могут использоваться при решения ряда практических задач. В частности, для отслеживания перемещения объектов в космическомпространстве распределенной сетью малых спутников, исследования перемещений животных в заповедниках с помощью беспилотных летательных аппаратов, мониторингаокружающей обстановки при движении автономных беспилотных автомобилей с помощью группы установленных на них сенсоров и др.Степень достоверности и апробация работы.
Достоверность изложенных в диссертации теоретических результатов обеспечена их строгими математическими доказательствами и подтверждена результатами компьютерного моделирования.Результаты диссертации докладывались на семинарах кафедр системного программирования и теоретической кибернетики математико-механического факультета СПбГУ,на конференции IFAC Conference on Modelling, Identification and Control of NonlinearSystems (MICNON’15) (June 24–26, 2015, Saint Petersburg, Russia), на Восьмой традиционной всероссийской молодежной летней школе �Управление, информация и оптимизация� (пос.
Репино, г. Санкт-Петербург, Россия, 14–19 июня, 2016), на конференцияхWorkshop on Quantum Informatics and Applications in Economics and Finance (December,22, International Research Laboratory (Fin Q Lab) University ITMO, St. Petersburg, Russia),Суперкомпьютерные дни в России (Москва, Россия, 26–27 сентября, 2016), InternationalSymposium of New Techniques in Medical Diagnosis and Treatment (June 1–3, 2017, Wuhan,China), на конференции молодых ученых �Навигация и управление движением� (СанктПетербург, Россия, 14–17 марта, 2017).Результаты диссертации были использованы в работах по грантам ФЦП �Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы� 6.56.1224.2014 �Разработка мультиагентной технологии управления распределенными гетерогенными вычислительными ресурсами для адаптивной балансировки загрузки устройств в реальном времени при решении комплексных вычислительных задач�, РФФИ 16-07-00890 �Рандомизированныеалгоритмы в автоматическом управлении и при извлечении знаний�, РФФИ 17-51-53053�Разработка методов получения суперразрешения цифровых моделей поверхности наоснове сверточных нейронных сетей�, РНФ 16-19-00057 �Адаптивное управление с прогнозирующими моделями при переменной структуре пространства состояний с при-7ложением к системам сетевого управления движением и автоматизации медицинского оборудования�.
Проект �Разработка программно-аппаратного комплекса для согласованного сетевого управления самоорганизующейся группой беспилотных летательных аппаратов�, включающий результаты исследования, отмечен дипломом победителя молодежного научно-инновационного конкурса (УМНИК-2016). Проект �Разработка адаптивного децентрализованного алгоритма планирования маршрута группойбеспилотных летательных аппаратов при выполнении задач мониторинга� в 2017 годуотмечен дипломом победителя конкурса для студентов и аспирантов вузов, отраслевыхакадемических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга.Публикация результатов. Основные результаты исследований отражены в работах[1–8]. Соискателем опубликовано 8 научных работ, из которых одна опубликована виздании, индексируемом в базе данных Scopus, и одна в журнале, входящем в переченьрецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основныенаучные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук.Работы [1, 2, 5, 7] написаны в соавторстве.
В работе [1] В. А. Ерофеевой принадлежит доказательство теоремы и результаты имитационного моделирования, соавторам �общая постановка задачи, выбор методов решения. В [2] В. А. Ерофеевой принадлежитмодификация протокола локального голосования для задачи управления движениемгруппы динамических объектов (роботов, агентов), соавторам � общая постановка задачи, выбор методов решения.
В [5] В. А. Ерофеевой принадлежит описание подхода куправлению движением группы роботов в динамической среде, результаты имитационного моделирования, соавторам � общая постановка задачи, выбор методов решения. В[7] В. А. Ерофеевой принадлежит общая постановка задачи, анализ методов машинногообучения, результаты экспериментов, соавторам – архитектура программного обеспечения.Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 115 источников.
Текст занимает 86 страниц, содержит 8 рисунков и 2 таблицы.Содержание работыВо введении обосновывается актуальность диссертационной работы, формулируется цель, ставятся задачи исследования и кратко излагаются основные результаты.В первой главе приводится описание проблемы оценивания параметров движенияобъектов, сопровождаемое обзором литературы по теме исследования. В разделе 1.1ставится задача оценивания параметров движения m объектов по последовательностинаблюдений, получаемых n сенсорами, и отмечается, что при увеличении общего количества наблюдателей и количества подзадач проблема оптимизации подобного рода в8общем виде переходит в класс трудоемких переборных задач.
Далее следуют три подраздела, в которых описываются методы из теорий оценивания и управления, которыемогут быть применены для решения поставленной задачи. В подразделе 1.1.1 описывается ставший уже классическим подход на основе применения фильтра Калмана. Тамже отмечается, что при увеличении количества наблюдателей и объектов отслеживания использование Калмановской фильтрации приводит к повышению требований квычислительным ресурсам отслеживающей системы. Кроме того, для получения оптимальной оценки по фильтру Калмана требуется выполнение предположения о случайности шумов (помех в наблюдениях).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
