Интеллектуальная система управления ресурсами группы дронов для доставки грузов в городской среде

Формулируется задача управления группой дронов для доставки грузов по заказам населения в городской среде, например продуктов питания и медикаментов. Для решения задачи предлагается создание интеллектуальной системы управления ресурсами группы дронов (ИСУР-Дроны), которая должна автономно (без участия людей) работать в режиме 24/7 и обеспечивать возможность автоматического выбора и распределения заказов на дроны, построения маршрутов и планирования работы дронов, оптимизации (пока есть время), мониторинга и контроля исполнения планов, а также адаптивного перестроения планов по новым заказам или другим событиям, возникающим в реальном времени. Для реализации ИСУР-Дроны, выполняющей функции автономной "умной диспетчерской", предлагается модель онтологически настраиваемой на применение мультиагентной сети потребностей и возможностей и модификация метода адаптивного планирования ресурсов группы дронов. Разработаны функции и архитектура ИСУР-Дроны и реализован прототип системы на примере доставок в городе Тольятти. Показана высокая адаптивность разработанной системы, обеспечивающей максимально возможное удовлетворение пожеланий потребителей и высокую эффективность использования ресурсов дронов.

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

2. Грачев С. П., Жиляев А. А., Ларюхин В. Б., Новичков Д. Е., Галузин В. А., Скобелев П. О. и др. Методы и средства построения интеллектуальных систем для решения сложных задач адаптивного управления ресурсами в реальном времени // Автоматика и телемеханика. 2021. № 11. C. 30—67. DOI: https://doi.org/10.31857/S0005231021110039.

3. Rzevski G., Skobelev P., Zhilyaev А. Emergent Intelligence in Smart Ecosystems: Conflicts Resolution by Reaching Consensus in Resource Management // Mathematics. 2022. Vol. 10, N. 11. Art. 1923. DOI: https://doi.org/10.3390/math10111923.

4. Galuzin V., Galitskaya A., Grachev S., Laruchkin V., Novichkov D., Skobelev P., Zhilyaev А. Autonomous Digital Twin of Enterprise: Method and Toolset for Knowledge-Based Multi-Agent Adaptive Management of Tasks and Resources in Real Time // Mathematics. 2022. Vol. 10, N. 10. Art. 1662. DOI: https://doi.org/10.3390/math10101662.

5. Леонидов А. В., Скобелев П. О. Решение сложных задач управления ресурсами: от классической оптимизации и теории игр — к мультиагентным технологиям для поиска консенсуса // Проблемы управления. 2025. № 2. С. 14—26.