Модификация аппарата нейронной сети Хопфилда для решения задачи оптимального распределения заданий в группе мобильных роботов
- Авторы: Даринцев О.В.1,2, Мигранов А.Б.1
-
Учреждения:
- Институт механики им. Р.Р. Мавлютова — обособленное структурное подразделение УФИЦ РАН
- Уфимский университет науки и технологий
- Выпуск: № 2 (2024)
- Страницы: 169-182
- Раздел: РОБОТОТЕХНИКА
- URL: https://journals.rcsi.science/0002-3388/article/view/264498
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0002338824020145
- EDN: https://elibrary.ru/VOAXOI
- ID: 264498
Цитировать
Аннотация
При групповом взаимодействии мобильных роботов возникает проблема распределения поставленных перед группой задач с учетом характеристик роботов и рабочей среды. Целью работы является модификация нейронной сети Хопфилда и разработка методик ее использования для поиска решений задачи распределения произвольного числа заданий в группе мобильных роботов. Для этого произведено представление нейронной сети Хопфилда в виде графа. На модели группы роботов показан алгоритм перехода от исходной задачи к TSP-задаче (travelling salesman problem, задача коммивояжера). Описано применение модели Хопфилда к задаче распределения заданий в группе роботов и разработан алгоритм расчета функции оптимизации. Проведена оценка влияния параметров нейросети на качество и скорость решения оптимизационной задачи. По результатам сравнения с другими эвристическими методами (генетическим и муравьиным алгоритмами) определены области применения модифицированного алгоритма.
Ключевые слова
Об авторах
О. В. Даринцев
Институт механики им. Р.Р. Мавлютова — обособленное структурное подразделение УФИЦ РАН; Уфимский университет науки и технологий
Автор, ответственный за переписку.
Email: ovd@uimech.org
Россия, Уфа; Уфа
А. Б. Мигранов
Институт механики им. Р.Р. Мавлютова — обособленное структурное подразделение УФИЦ РАН
Email: abm.imech.anrb@mail.ru
Россия, Уфа
Список литературы
- Барсуков Д.А., Волосатова Т.М. Создание робота-ищейки // Мехатроника, автоматика и робототехника. 2019. № 3. C. 6–9.
- Батанов А.Ф., Мингалеев С.Г., Очкин И.В. Робототехнические комплексы в аэромобильных группировках МЧС России // Технологии гражданской безопасности. 2019. Т. 16. № 2 (60). C. 60–69.
- Иванов Д.Я. Распределение ролей в коалициях роботов при ограниченных коммуникациях на основе роевого взаимодействия // Управление большими системами. 2019. № 78. C. 23–45.
- Kalyaev I., Kapustyan S., Ivanov D. et al. A Novel Method for Distribution of Goals Among UAVs for Oil Field Monitoring // IEEE 6th ICIEVISCMHT. Himeji, Japan, 2017. P. 1–4. doi: 10.1109/ICIEV.2017.8338554.
- Гречушкин И.В., Савин В.И. Применение наземных робототехнических комплексов для проведения погрузочно-разгрузочных и транспортно-складских работ // Научные проблемы материально-технического обеспечения Вооруженных Сил Российской Федерации. 2019. № 3(13). C. 103–116.
- Casbeer D.W., Beard R.W., McLain T.W. et al. Forest Fire Monitoring with Multiple Small UAVs // Proc. American Control Conference. Portland, USA, 2005. P. 3530–3535.
- Khamis A., Hussein A., Elmogy A. Multi-robot Task Allocation: A Review of the State-of-the-Art // Cooperative Robots and Sensor Networks. 2015. V. 604. doi: 10.1007/978-3-319-18299-5_2.
- Ziemke T. Adaptive Behavior in Autonomous Agents // Presence. 2003. № 7(6). P. 564–587.
- Kruglikov S.V., Kruglikov A.S. An A Priori Planning of Joint Motions for USV as a Problem of Guaranteed Control/estimation // Applied Mechanics and Materials. TransTech Publications. Switzerland, 2014. P. 1110–1113.
- Ivic S., Crnkovic B., Mezic I. Ergodicity - based Cooperative Multiagent Area Coverage Via a Potential Field // IEEE Transactions on Cybernetics. 2016. P. 1–11.
- Renzaglia A., Doitsidis L., Martinelli A. Cognitive-based Adaptive Control for Cooperative Multi-robot Coverage // IEEE Intern. Conf. on Robotics and Intelligent System (IROS). Taipei, Taiwan, 2010. P. 3314-3320. doi: 10.1109/IROS.2010.5649249.
- Даринцев О.В., Мигранов А.Б. Аналитический обзор подходов к распределению задач в группах мобильных роботов на основе технологий мягких вычислений // Информатика и автоматизация. 2022. Вып. 21. Т. 4. С. 729–757. doi: 10.15622/ia.21.4.4.
- Migranov A.B., Darintsev O.V. Choosing a Swarm Algorithm to Synthesis an Optimal Mobile Robot Team Control Strategy // 2020 Intern. Multi-Conf. on Industrial Engineering and Modern Technologies. Vladivostok, Russia, 2020. P. 1–5. doi: 10.1109/FarEastCon50210.2020.9271639.
- Лоскутов А.И., Горбулин В.И., Карпушев С.И., Ряхова Е.А. Решение задачи о ранце на основе динамической нейронной сети Хопфилда // Нелинейный мир. 2019. Т. 17. № 3. C. 25–35.
- Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. М.: Вильямс, 2016. 1104 с.
- Музычин В.В., Мациевский С.В. Исследование возможности использования рекуррентной нейронной сети Хопфилда для решения задачи коммивояжера // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Сер.: Естественные и технические науки. 2020. № 5. C. 93–99.
- Hopfield J.J., Tank D.W. Neural Computation of Decisions in Optimization Problems // Biological Cybernetics. 1985. V. 52. P. 141–152. doi: 10.1007/BF00339943.
- Кононов А.А. Использование метода нейронных сетей Хопфилда для решения задачи маршрутизации в сети // Московский экономический журнал. 2019. № 9. C. 74.
- Darintsev O.V., Migranov A.B. Using the Hopfield Neural Network to Select a Behaviour Strategy for the Group of Mobile Robots // IOP Publishing. J. Phys.: Conf. 2021. Ser. 2096 012086. doi: 10.1088/1742-6596/2096/1/012086.
- Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. М.: Радиотехника, 2005. 256 с.
- Migranov A.B., Darintsev O.V. The Use of Genetic Algorithms for Distribution of Tasks in Groups of Mobile Robots with Minimization of Energy Consumption // Intern. Multi-Conf. on Industrial Engineering and Modern Technologies. Vladivostok, Russia, 2019. P. 1–6.