Организация взаимодействия автономных интеллектуальных роботов в процессе совместного решения сложных подзадач

   Рассмотрено решение одной из сложных проблем, связанных с организацией коллективного поведения автономных интеллектуальных роботов, когда для выполнения сложного подзадания на заданном участке проблемной среды, полученного в результате разбиения общего задания на автономные подзадачи, требуется привлечение нескольких роботов для совместной целенаправленной деятельности. Разработаны различные по возможностям, назначению и структуре элементы представления знаний интеллектуальных роботов безотносительно к конкретной предметной области, обеспечивающие возможность организации поиска решения различных по сложности подзадач в условиях неопределенности. В частности, планирование совместной целенаправленной деятельности нескольких роботов на основе фрейм-микропрограмм поведения, определяющих решение элементарных типовых подзадач, позволяет существенным образом сократить пространство поиска за счет определения ряда результативных действий для различных интеллектуальных агентов на каждом шаге поиска решения сложных подзадач. В свою очередь, планирование совместной целенаправленной деятельности интеллектуальных роботов на основе фреймов отношений и действий, а также микропрограмм поведения, связанных с переводом определенных объектов из текущего в заданное состояние при необходимости устранения отдельных различий между исходной и целевой ситуацией проблемной среды, обеспечивает гибкость поиска решения различных по сложности подзадач. Это достигается за счет того, что предложенные инструментальные средства вывода решений позволяют различным по числу роботов группам эффективным образом планировать совместную целенаправленную деятельность, связанную с решением закрепленных за ними подзадач путем рационального сочетания между собой различных по назначению элементов модели представления знаний. Основными же операциями, проводимыми в процессе вывода решений, являются операции определения нечеткого вложенного равенства и нечеткого равенства между собой различных семантических сетей.
   В целом разработанная модель представления и обработки знаний дает возможность создавать решатели задач, позволяющие организовать совместную целенаправленную деятельность интеллектуальных роботов в процессе решения различных по сложности задач и подзадач в априори неописанных проблемных средах.

1. Каляев А. В., Чернухин Ю. В., Носков В. П., Каляев И. А. Однородные управляющие структуры адаптивных роботов / Под ред. А. В. Каляева, Ю. В. Чернухина. М.: Наука, 1990. 147 с.

2. Мелехин В. Б. Модель представления и получения новых знаний автономным интеллектуальным роботом на основе логики условно-зависимых предикатов // Известия РАН. Теория и системы управления. 2019. № 5. С. 87—107. DOI: 10.1134/S000233881905010X.

3. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Многоагентная парадигма развития эргодических систем управления // Интеллектуальные технологии в эргономике и когнитивных науках. Сб. матер. Всероссийской научно-практической онлайн-конференции с международным участием. Брянск, 2024. С. 97—100.

4. Каляев И. А., Гайдук А. Р., Капустян С. Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группе роботов. М.: Физматлит, 2009. 280 с.

5. Назарова А. В., Рыжова Т. П. Методы и алгоритмы мультиагентного управления робототехническими системами // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2012. № 6(6). С.93—105.

6. Карпов С. А., Трипольский П. Э. Алгоритмы организации многоагентных робототехнических систем // Робототехника и техническая кибернетика. 2015. Вып. 3, № 8. С. 58—63.

7. Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Планирование коллективной деятельности автономных мобильных интеллектуальных агентов в условиях неопределенности // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. № 4. С. 101—113. DOI: 10.14357/20718594200409.

8. Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Разбиение сложных задач на подзадачи в процессе планирования целенаправленного поведения интегрального беспилотного летательного аппарата в пространстве состояний // Морские интеллектуальные технологии. 2020. № 3—1 (49). С. 237—244. DOI: 10.37220/MIT.2020.49.3.032.

9. Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Планирование многоэтапной деятельности интеллектуальным роботом в условиях неопределенности // Автоматика и телемеханика. 2023. № 12. С. 146—168. DOI: 10.31857/S0005231023120127.

10. Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Принцип построения процедур планирования поведения автономных интеллектуальных роботов на основе полипеременных условно-зависимых предикатов // Автоматика и телемеханика. 2022. № 4. С. 140—154. DOI: 10.31857/S0005231022040080.

11. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson, 2020, 1216 p.

12. Kelli A. Mobile Robotics: Mathematics, Models, and Methods. Cambridge: Cambridge University Press, 2013, 808 p.

13. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Вопросы управления движением мобильных роботов методом потенциального наведения // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 20, № 11. С. 677—685. DOI: 10.17587/mau.20.677-685.

14. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Конструктивные аспекты метода потенциальных полей в мобильной робототехнике // Автометрия. 2021. Т. 57, № 4. С. 45—53. DOI: 10.15372/AUT20210406.

15. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.

16. Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Планирование поведения автономных интеллектуальных мобильных систем в условиях неопределенности. СПб.: Политехника, 2022. 276 с.

17. Zaden L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning, Part I // Information Sciences. 1975. Vol. 8. P. 199—249; Part II // Information Sciences. 1975. Vol. 8. P. 301—357; Part III // Information Sciences. 1975. Vol. 9. P. 43—80.

18. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

19. Выгодский М. Я. Справочник по элементарной математике. М.: АСТ, 2021. 509 с.

20. Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Об одном подходе решения задачи коммивояжера для планирования автономным беспилотным летательным аппаратом маршрута облета целей // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2021. Т.48, № 1. С. 108—118. DOI: 10.21822/2073-6185-2021-48-1-108-118.