Аннотация результатов, полученных в 2021 году
В ходе проведения проекта исследованы условия, при которых за счет самоорганизации в сложных роботизированных мультиагентных сетевых динамических системах возникают кластеры и эмерджентный искусственный интеллект. Подобно тому, как кластеризация происходит в природе, это явление также характерно для искусственных сложных систем, групп роботов (агентов). Возникновение кластеров в мультиагентных системах может произойти по четырем основным причинам: во-первых, ввиду особенностей локальных внутренних взаимодействий между агентами в системе могут возникать аттракторы, приводящие к устойчивому равновесию состояний агентов; во-вторых, при наличии симметрий в системе агенты могут кластеризовываться в положениях неустойчивого равновесия, из которых агенты не могут вывести друг друга из-за симметрично уравновешенных взаимодействий; в-третьих, внешние возмущения динамической мультиагентной системы способны разделить всю популяцию на несколько групп, возмущённых по-разному; наконец, кластеризация в мультиагентных системах может происходить при реализации соответствующих конфигураций топологии связей между агентами: как из-за внутренних особенностей динамики, так и благодаря внешним возмущениям. Кластеризацию можно использовать для управления подгруппами роботов (агентов) — при этом проблемы синтезы законов управления переходят с уровня индивидуальных агентов или с уровня целой системы на "промежуточный" уровень взаимодействующих кластеров. Для синтеза управления в системе вводится классификация по нескольким критериям. Предлагается разделение управляющих стратегий по масштабу рассматриваемой подсистемы. Так, управлять можно отдельными агентами (микро-управление), группами этих агентов — кластерами (мезоуправление), либо всей системой как целым (макроуправление). В то время, как первый и последний случаи достаточно хорошо изучены, исследования кластерного управления стали проводиться лишь недавно, ввиду неразвитости единой теории кластеризации в сложных мультиагентных системах. В ходе выполнения проекта исследовалась эффективность кластерного управления по сравнению с микро- и макро- (глобальным) управлением, описаны классы элементарных действий роботов. Было продемонстрировано, что при кластеризации кластерное управление проявляет себя лучше глобального, поскольку синтезируется индивидуально под каждый кластер в зависимости от его агрегированных характеристик. Эффект проявления эмерджентного интеллекта рассмотрен при решении задачи управления перьями на крыле летательного аппарата. Проведен синтез микроуправления на основе ограниченных локальных коммуникаций, направленный формирование и поддержание кластерной структуры системы, для достижения целей управления на мезо- и макроуровнях. Рассмотрена задача робастного управления мультиагентной системой, моделируемой линейным разностным уравнением с неизвестным ограниченным параметром и неизвестными ограниченными помехами. Для оценивания агрегированных характеристик формирующихся кластеров в сетевых динамических системах предложены новые распределенные методы, описан синтез законов управления на мезоуровне на основе полученных оценок. Для оценивания агрегированных характеристик кластеров на уровне мезо-наблюдений модифицирован распределенный алгоритм одновременно возмущаемой стохастической аппроксимации, а также исследованы возможности использования метода на основе опознания по сжатию (Compressive Sensing). Для распределенного алгоритма одновременно возмущаемой стохастической аппроксимации были получены новые оценки на ковариационную матрицу невязок, определены правила задания параметров алгоритма и проведена валидация в задаче большой размерности при существенных неопределенностях. Также в ходе исследования рассмотрено решение задачи распределенной оптимизации с частичным консенсусом, для которой предложена модифицированная версия алгоритма подпространственной оптимизации для решения задач большой размерности. Для алгоритмического уровня обеспечения передачи данных в сети с переменной топологией был предложен и исследован метод передачи данных без маршрутизации, при котором сообщения передаются путем достижения консенсуса с применением протокола локального голосования. Разработан новый адаптивный метод управления загрузкой узлов и ребер сети при наличии ограничений на использование ресурсов с использованием разработанной методологии. Для организации коммуникации роботов (агентов) начата разработка прототипа децентрализованной программно-аппаратной платформы. При реализации прототипа платформы было проведено тестирование методики построения интеллектуальной и адаптивной сети. Сформированы требования к прототипу универсального встраиваемого модуля оценивания агрегированных (интегрированных) характеристик системы и обеспечения децентрализованной коммуникации внутри сети, на котором будет основываться работа платформы. Научные результаты первого года работы опубликованы в 7 статьях, индексируемых в базах данных WoS/Scopus и РИНЦ, и еще в двух статьях, индексируемых в РИНЦ. Еще одна статья подготовлена и подана в международный рецензируемый журнал, файл статьи предварительно размещен в arxiv.org. Научные результаты проекта представлены на четырех международных научных конференциях и одной всероссийской.

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В ходе работ по второму этапу выполнения проекта был предложен и обоснован новый метод адаптивного управления в сложных мультиагентных сетевых динамических системах, обладающих кластерной (мезо-) структурой. Предполагается, что формирование мезо-структур происходит динамически за счет процессов самоорганизации и внешних воздействий на систему (например, появления препятствий при движении группы роботов), в противовес существующим работам с заранее известной структурой системы. Использование информации о мезо-структурах (кластерах) в системе позволило повысить эффективность управления по сравнению с управлением на микро- (управление каждым узлом системы в отдельности) и макроуровнях (единое управление для всех узлов системы). Представлены значения метрик качества управления для трёх вышеописанных типов стратегий управления в приложении к задаче об управлении движением роя роботов. Исследована связь устойчивости кластерной структуры (стабильности и инвариантности кластеров) и формирования законов макро- и мезо- управлений. Приведены ограничения на параметры нелинейной динамической системы связанных осцилляторов, необходимые для сохранения кластерной структуры под действием микро-, мезо- и макро-управления. Продемонстрирована возможность обобщения результатов на случай возникновения помех в системе. Отдельное внимание в исследованиях уделено актуальной проблеме ограниченности каналов передачи данных в сложных мультиагентных сетевых динамических системах, приводящей к вопросу баланса между точностью получаемого решения и количества необходимой для этого информации. Разработан и теоретически обоснован протокол обмена агрегированной информацией, необходимой для формирования кластерного мезо-управления. Предложен новый метод слияния данных в распределенных сетях с целью повышения робастности процедуры оценивания при неизвестных, но ограниченных помехах на основе ускоренной модификации рандомизированного алгоритма стохастической аппроксимации с возмущением на входе, обеспечивающей достижение наилучшей скорости сходимости методов для этого класса. Оценивание - первый этап на пути формирования агрегированных характеристик, необходимый ввиду зашумленности получаемых данных, и заключается в уточнении состояний узлов системы. Исследован алгоритм адаптивной подстройки пропускных способностей виртуальных каналов с целью оптимизации функционирования децентрализованной сети и достижения требуемых параметров качества функционирования. Продемонстрирована возможность применения метода опознания по сжатию для эффективного представления разреженных сигналов в пространстве пониженной размерности и использования его при последующем обмене данными между узлами системы. Предложен и обоснован протокол обмена агрегированной информацией между узлами на основе протокола локального голосования, относящийся к классу консенсусных алгоритмов. Теоретические свойства протокола локального голосования позволяют рассматривать модель передачи данных между узлами с помехами и коммуникационными задержками, а также при переменной топологии сети, которая возникает при появлении и исчезновении узлов. Проанализированы средства и методы организации протоколов взаимодействия в группе, не требующие централизованной информации о маршрутизации во всей сети. Помимо исследовательских работ, был проведен анализ требований к децентрализованной программно-аппаратной платформе для развертывания и поддержки работы сети, в основе которой универсальный встраиваемый модуль оценивания агрегированных характеристик системы и обеспечения децентрализованной коммуникации внутри сети. На основе этих требований разработан универсальный встраиваемый программно-аппаратный комплекс расширения функциональности мобильных роботов различных по типу, размеру и типу переносимого оборудования. Предложен прототип универсального встраиваемого модуля оценивания агрегированных характеристик системы и обеспечения децентрализованной коммуникации внутри сети. Научные результаты второго года работы опубликованы в 6 статьях, индексируемых в базах данных WoS и Scopus, и еще в 7 статьях, индексируемых в РИНЦ. Научные результаты проекта представлены на двух международных научных конференциях и двух всероссийских.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
В отчетном периоде опубликовано пять научных статей, еще одна принята к опубликованию в апреле 2024 в российском журнале "Журнал вычислительной математики и математической физики", входящем во второй квартиль (Q2) по SJR в Scopus. В результате выполнения проекта предложены и обоснованы новые протоколы и методы трехуровневого (микро, мезо и макро) адаптивного управления в сложных мультиагентных сетевых динамических системах, использующего только ограниченные локальные коммуникации с дополнительными исследованиями теоретических свойств подобных систем с точки зрения устойчивости и робастности, изучены проблемы управляемости и наблюдаемости (с фокусом на системы с переменной, возможно разреженной, топологией сети). Проведены исследования эффективности и робастности мезо-управления в задачах с ограничениями на состояния агентов (избежание столкновений друг с другом в группах мобильных автономных роботов), а также в задачах с внешними возмущениями, носящими характер непреодолимой силы (избежание столкновений с внешними препятствиями). Выполнено исследование эффективности гибридных систем и систем с переключениями (switching systems) при достижении целей с мезо-управлением. Кроме того, предложены и обоснованы новые протоколы информационного взаимодействия в сетевых динамических системах, основанные на новых методах слияния данных в распределенных сетях и новых методах распределенного оценивания агрегированных параметров сетевых динамических систем большой размерности при существенных неопределенностях с фокусом на распределенные алгоритмы кластеризации в сетевых системах с ограничениями в самоорганизующихся системах, когда структура кластеров не задана априорно, а формируется и изменяется в динамике. Проведен анализ поведения групп автономных агентов, динамика которых под действием внешних возмущений приводит к слиянию или разделению кластеров с течением времени, получены оценки ограничений на параметры системы, необходимые для выполнения заданного режима работы, а также для достижения слияния данных в системе при существенных неопределённостях, разработан новый метод распределённого оценивания агрегированных параметров крупномасштабных мультиагентных систем. Теоретическое обоснование работоспособности и эффективности разработанных протоколов и методов базируется на полученных оценках точности при конечном числе наблюдений предложенных алгоритмов стохастической оптимизации. Важную роль среди результатов играют исследования методов обеспечения процессов самоорганизации в сложных роботизированных мультиагентных сетевых динамических системах и формирования эмерджентного (возникающего) искусственного интеллекта, служащего основой синтеза законов управления на микро-, макро- и мезоуровнях в условиях существенных неопределенностей. Разработано программное обеспечение, реализующее протоколы и методы, проведена валидация и консолидация протоколов и методов с реальными данными. Ссылка на репозиторий с программным обеспечением: https://github.com/denisuzhva/SwarmSim. Разработанные и модифицированные алгоритмы оценки и повышения качества сервисов дополненной реальности базируются на адаптивном протоколе связи для многоагентного взаимодействия. В приложениях на основе технологии дополненной реальности основное влияние на субъективную оценку качества продукта оказывает скорость взаимодействия между системой и пользователем и между пользователями системы. Положительный эффект достигается за счет введения управления нелинейной динамической системой с обратной связью. Прототип построен для системы с распределенной серверной архитектурой и мультиагентным поведением как клиентов, так и серверов в системе. Использование специфичных для навигации особенностей поведения агентов позволяет сделать протокол обмена более эффективным за счёт децентрализации взаимодействия между серверами, предоставляющими услугу дополненной реальности в навигаторе. Предлагаемая в рамках архитектуры оптимизация позволяет размещать в системе большее количество сложных объектов без снижения качества услуги.