Технология управления группами мобильных автономных объектов в турбулентной среде: дипломная работа / Александр Олегович Радовский; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра информационных систем управления; науч. рук. Вальвачев А. Н.

Abstract

РЕФЕРАТ Структура и объём дипломной работы: 62 страницы, 25 рисунков, 1 таблица, 3 приложения, 14 источников Ключевые слова: DRONE, SWARM, PYTHON, DJANGO, ГРУППЫ МОБИЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ, УПРАВЛЕНИЕ В ТУРБУЛЕНТНОЙ СРЕДЕ, UML, UAV Объект исследования – управление группами автономных мобильных устройств в условиях турбулентной среды, включая координацию разнородных объектов, адаптацию к динамическим изменениям и минимизацию влияния неопределённостей. Предмет исследования – методы, алгоритмы и программные решения для моделирования жизненного цикла групп автономных устройств, их взаимодействия в условиях внешних возмущений, а также оптимизации распределения задач и ресурсов. Цель исследования – разработка комплексной технологии управления группами автономных мобильных устройств, обеспечивающей устойчивость, адаптивность и эффективность выполнения задач в динамической среде с неполной информацией и противодействием. Методы исследования – а) теоретические: анализ научной литературы в области адаптивного управления, мультиагентных систем, имитационного моделирования и алгоритмов оптимизации; формализация моделей жизненного цикла группы, сцен операций и негативных воздействий; б) практические: проектирование архитектуры веб-платформы на базе Django и Python; реализация алгоритмов централизованного, децентрализованного и мультиагентного управления; тестирование системы на прикладных задачах с использованием инструментов OpenCV и IoT-протоколов (HTTP). Полученные результаты – разработаны оригинальные модели управления группами устройств, интегрирующие методы прогнозирования, адаптации и распределённого принятия решений и создан программный комплекс, поддерживающий гибридные сценарии управления (централизованный, децентрализованный, мультиагентный) и обеспечивающий динамическую корректировку маршрутов в условиях помех. Область возможного практического применения – имитационное моделирование в сфере логистики и транспорта, спасательных операций, умных городских инфраструктурах, военных операциях и сельском хозяйстве.