Петренко Вячеслав Иванович, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой Института цифрового развития
355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1
Vyacheslav I. Petrenko, Cand. Sci.( Eng.), Assoc. Prof., Head of the Department of Organization and Technology of Information Security
1 Pushkina Str., Stavropol 355017
Тебуева Фариза Биляловна, доктор физико-математических наук, доцент, заведующая кафедрой компьютерной безопасности Института цифрового развития
355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1
Fariza B. Tebueva, Dr. Sci.( Physics and Mathematics ), Assoc. Prof., Head of the Department of Computer Security
1 Pushkina Str., Stavropol 355017
Антонов Владимир Олегович, кандидат технических наук, доцент кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития
355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1
Vladimir O. Antonov, Cand. Sci. (Eng.), Assoc. Prof., Department of Computer Security
1 Pushkina Str., Stavropol 355017
Рябцев Сергей Сергеевич, старший преподаватель кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития
355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1
Sergey S. Ryabtsev, Senior Lecturer, Department of Computer Security
1 Pushkina Str., Stavropol 355017
Павлов Андрей Сергеевич, старший преподаватель кафедры компьютерной безопасности Института цифрового развития
355017, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1
Andrey S. Pavlov, Senior Lecturer, Department of Computer Security
1 Pushkina Str., Stavropol 355017
Цель. Целью работы является повышение эффективности процесса распределения задач за счет предварительной декомпозиции и определения приоритетов задач посредством процесса коллективного принятия решений (КПР) в роевых робототехнических системах (РРТС).
Метод. Декомпозиция задач осуществляется с помощью гибридной стратегии принятия решений, мажоритарном принципе смены мнений с применением технологии распределенного реестра для распространения мнений среди агентов РРТС и агрегации накопленных знаний о среде функционирования. Элементом научной новизны является предложенная процедура КПР, обеспечивающая возможность оценки приоритета выполнения задач, что в свою очередь, позволяет повысить эффективность функционирования агентов РРТС.
Результат. Для апробации предложенного метода была выполнена его программная реализация на языке программирования C++. Для проведения экспериментов был использован сценарий коллективного восприятия агентами РРСТ в специализированной имитационная среде ARGoS.
Вывод. Метод, реализованный с помощью предложенных в работе решений, оказался эффективнее, чем метод на основе жадного алгоритма. Предложенные решения можно применять не только в РРТС, но и любых других робототехнических системах с децентрализованным управлением, предназначенных для мониторинга и контроля параметров среды.
Objective. The purpose of the work is to increase the efficiency of the process of task allocation through preliminary decomposition and prioritization of tasks based on the process of collective decision-making (CDM) in swarm robotic systems (SRS).
Method. Task decomposition implemented using a hybrid decision-making strategy, the majority principle of changing opinions using distributed registry technology for disseminating opinions among SRS agents and aggregating accumulated knowledge about the functioning environment. An element of scientific novelty is the proposed SRS procedure, which provides the possibility of assessing the priority of tasks, which in turn improves the efficiency of the SRS agents.
Result. Software implementation of the proposed method made in the C++ programming language. For the experiments, the scenario of collective perception by SRS agents in a specialized simulation environment ARGoS was used.
Conclusion. The method implemented using the solutions proposed in the work turned out to be more efficient than the method based on the greedy algorithm. The proposed solutions can be used not only in SRS, but also in any other robotic systems with decentralized control, designed to monitor and control environmental parameters.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.