МНОГОАГЕНТНАЯ ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СТРУКТУРНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ САМООРГАНИЗУЮЩЕЙСЯ СЕТИ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ НАЗЕМНО-ВОЗДУШНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлена аналитическая модель информационного взаимодействия структурных элементов системы мониторинга, учитывающая динамику информационного обмена при ее децентрализованном функционировании на основе многоагентного подхода в рамках формирования коалиции абонентских терминалов. Актуальность разработки данной модели обусловлена сложностью и пространственной распределенностью современных информационных систем. Научная новизна рассмотренной модели заключается в изучении множества стратегий управления абонентскими терминалами (агентами) децентрализованной сети передачи, приведенных в логико-лингвистическом и теоретико-множественном виде, аналитических выражений показателей взаимной полезности и когнитивного диссонанса, возникающего при воздействии деструктивных факторов на структурные элементы многоуровневой сети передачи данных. Применение разработанной модели в отличие от существующих позволяет исследовать сети передачи данного вида по показателю устойчивости информационного взаимодействия между структурными элементами на различных временных интервалах в отсутствие единого центра управления.

Об авторах

В. В. Бородин

МАИ (национальный исследовательский ун-т)

Email: doc_bor1@mail.ru
Россия, Москва

Д. А. Клецков

Ярославское высшее военное училище ПВО

Email: major7786@mail.ru
Россия, Ярославль

А. В. Тимошенко

АО “РТИ имени академика А.Л. Минца”

Email: u567ku78@gmail.com
Россия, Москва

В. А. Щевцов

МАИ (национальный исследовательский ун-т)

Автор, ответственный за переписку.
Email: vs@mai.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Бушмелев П.Е. Беспроводная сенсорная телекоммуникационная система контроля утечек метана из магистралей газотранспортной сети: Дис. … канд. техн. наук. М.: ВШЭ, 2014. 225 с.
  2. Аганесов А.В. Анализ качества обслуживания в воздушно-космической сети связи на основе иерархического и децентрализованного принципов ретрансляции информационных потоков // Системы управления, связи и безопасности. 2015. № 3. С. 92–121.
  3. Ананьев А.В., Ерзин И.Х., Стафеев М.А. Обоснование рационального выбора беспилотного летательного аппарата для построения аэромобильной сети связи // Фундаментальные исследования. 2016. № 12-2. С. 251–255.
  4. Ванг Л., Жу Д., Жу Ю., Матвеев И.А. Многоаспектная кластеризация подпространств методом адаптивной оптимизации глобального графа сродства // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 1. С. 41–55.
  5. Кычкин А.В., Артемов С.А., Власов В.А. Модульная организация сенсорной и управляющей систем мобильной интеллектуальной платформы // Фундаментальные исследования. 2013. № 10-10. С. 2147–2152. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=32725.
  6. Теория управления (дополнительные главы): учебное пособие / Под ред. Д.А. Новикова. М.: ЛЕНАНД, 2019. 552 с.
  7. Теория управления: учебное пособие / Под ред. О.В. Симагина. Новосибирск: СибАГС, 2014. 135 с.
  8. Жирабок А.Н., Ким Чхун Ир Виртуальные датчики в задаче функционального диагностирования нелинейных систем // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 1. С. 67–75.
  9. Рыжиков Ю.И. Численные методы теории очередей: учебное пособие. СПб.: Лань, 2019. 512 с.
  10. Прикладная теория графов и сетевые модели: учебное пособие / Под ред. А.А. Кочкарова. М.: КноРус, 2021. 209 с.
  11. Замарин А.И., Тавалинский Д.А., Цыганов А.С. Метод анализа и обработки цифровых информационных последовательностей в условиях структурной и параметрической неопределенности // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 9. С. 8–13.
  12. Городецкий В.И., Карасев О.В., Самойлов В.В., Серебряков С.В. Прикладные многоагентные системы группового управления // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. № 2. С. 3–24.
  13. Городецкий В.И. Теория, модели, инфраструктуры и языки спецификации командного поведения автономных агентов. Обзор. Ч. 1 // Искусственный интеллект и принятие решений. 2011. № 2. С. 19–30.
  14. Кулинич А.А. Модель командного поведения агентов (роботов): когнитивный подход // Управление большими системами. 2014. Вып. 51. С. 174–196.
  15. Михайлов Р.Л., Макаренко С.И. Оценка устойчивости сети связи в условиях воздействия на нее дестабилизирующих факторов // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2013. № 4(12). С. 69–79.
  16. Боговик А.В., Игнатов В.В. Эффективность систем военной связи и методы ее оценки. СПб.: ВАС, 2006. 183 с.
  17. Назаров А.Н., Сычев К.И. Модели и методы расчета показателей качества функционирования узлового оборудования и структурно-сетевых параметров сетей связи следующего поколения. Красноярск: Поликом, 2010. 389 с.
  18. Кулинич А.А. Модель поддержки принятия решений для образования коалиций в условиях неопределенности // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 2. С. 95–106.
  19. Карпов В.Э. Коллективное поведение роботов. Желаемое и действительное // Современная мехатроника. Сб. научн. тр. Всероссийской научной школы. Орехово-Зуево, 2011. С. 35–51.
  20. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.
  21. Yildirim E., Yucelen T. Control of Multiagent Networks with Misbehaving Nodes // Intern. J. Systems. Science. 2021. V. 52. № 13. P. 2858–2874. https://doi.org/10.1080/00207721.2021.1910875
  22. Olfati-Saber R., Richard M. Consensus Problems in Networks of Agents with Switching Topology and Time-delays // IEEE Trans. Automat. Control. 2004. № 9. P. 1520–1533.

Дополнительные файлы


© В.В. Бородин, Д.А. Клецков, А.В. Тимошенко, В.А. Щевцов, 2022

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».