МЕТОДОЛОГИЯ КОЛЛЕКТИВНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ АГЕНТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ПРОЦЕССЕ ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ОКРУЖАЮЩЕГО ПРОСТРАНСТВА

Специальность 2.3.1 – системный анализ, управление и обработка информации,

статистика

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук

Автор
Дубенко Юрий Владимирович
Год
2024
  • 99 000 UZS

Оглавление диссертации

Содержание

Введение ........................................................................................................................ 5

1 Системный анализ многоагентных гибридных интеллектуальных систем ...... 30

1.1 Основные области применения наземных робототехнических

комплексов ............................................................................................................... 30

1.2 Анализ структуры интеллектуального агента ............................................... 35

1.3 Системный анализ альтернативных методов, позволяющих повысить

эффективность управления МАС ......................................................................... 53

1.4 Постановка научной задачи исследования ..................................................... 68

1.5 Выводы ............................................................................................................... 71

2 Методы и алгоритмы подсистем машинного зрения интеллектуальных

агентов ......................................................................................................................... 73

2.1 Архитектура подсистемы машинного зрения ................................................ 73

2.2 Метод интеллектуального анализа данных из внешнего трехмерного

окружающего пространства агентов ..................................................................... 77

2.3 Архитектура блока трехмерной реконструкции ............................................ 83

2.4 Алгоритмы функционирования и архитектура блока интеллектуального

анализа трехмерных сцен ....................................................................................... 90

2.5 Выводы ............................................................................................................. 101

3 Архитектура интеллектуальных многоагентных систем, основанных на

применении иерархического и многоагентного обучения с подкреплением .... 103

3.1 Концептуальная модель интеллектуальной системы, реализованной на

основе иерархического и многоагентного обучения с подкреплением .......... 103

3.2 Математическая модель интеллектуальной системы, реализованной на

основе иерархического и многоагентного обучения с подкреплением .......... 110

3.3 Архитектура интеллектуальной системы, основанной на применении

иерархического и многоагентного обучения с подкреплением ....................... 122

3.4 Архитектура интеллектуальных агентов ...................................................... 130

3.5 Выводы ............................................................................................................. 136

4 Методы реализации коллективного взаимодействия интеллектуальных агентов

на основе иерархического и многоагентного обучения с подкреплением ........ 137

4.1 Задача реализации поведенческих стратегий агентов многоагентных

интеллектуальных систем .................................................................................... 137

4.2 Метод сегментации макродействий выполняемых интеллектуальными

агентами в процессе иерархического обучения с подкреплением .................. 143

4.3 Классификация агентов и получаемого ими опыта .................................... 148

3

4.4 Метод обмена опытом между интеллектуальными гетерогенными

агентами ................................................................................................................. 156

4.5 Выводы ............................................................................................................. 169

5 Механизм коллективного взаимодействия интеллектуальных агентов в

централизованных и децентрализованных многоагентных системах в процессе

иерархического обучения с подкреплением ......................................................... 170

5.1 Алгоритм обучения с подкреплением для децентрализованных

многоагентных систем .......................................................................................... 170

5.2 Алгоритм обучения с подкреплением для сверх централизованных

многоагентных систем, основанный на расчете коллективного

подкрепления ......................................................................................................... 179

5.3 Алгоритм обучения с подкреплением для централизованных

многоагентных систем, основанный на наличии «агента-менеджера» .......... 187

5.4 Гибридный алгоритм формирования кратчайшей траектории

интеллектуальным агентом .................................................................................. 202

5.5 Выводы ............................................................................................................. 207

6 Моделирование процесса функционирования многоагентной

интеллектуальной системы, основанной на применении иерархического и

многоагентного обучения с подкреплением ......................................................... 211

6.1 Методика оценки эффективности интеллектуальной многоагентной

системы, основанной на применении иерархического и многоагентного

обучения с подкреплением. Архитектура интеллектуальной иерархической

многоагентной системы (ИИМАС) для обучения и управления группой

агентов .................................................................................................................... 211

6.2 Оценка алгоритмов подсистемы машинного зрения .................................. 219

6.3 Компьютерное и численное моделирование процесса функционирования

многоагентной интеллектуальной системы, основанной на применении

иерархического и многоагентного обучения с подкреплением. Оценка

полученных результатов ...................................................................................... 224

6.4 Анализ результатов эксперимента ................................................................ 242

6.5 Выводы ............................................................................................................. 245

Заключение ............................................................................................................... 249

Список сокращений и условных обозначений ...................................................... 252

Словарь терминов .................................................................................................... 254

Список литературы .................................................................................................. 259

Приложение А Аналитический обзор многоагентных гибридных

интеллектуальных систем ....................................................................................... 291

4

Приложение Б Анализ методов и алгоритмов реализации подсистем машинного

зрения агентов многоагентных гибридных интеллектуальных информационных

систем, предназначенных для обработки изображений....................................... 379

Приложение В Предложенная структура Mask R-CNN, применяемая для

идентификации и маскирования (выделения точек) объектов............................ 420

Приложение Г Подробное описание методики оценки эффективности

интеллектуальной многоагентной системы, а также предложенной архитектуры

интеллектуальной иерархической многоагентной системы (ИИМАС) для

обучения и управления группой агентов ............................................................... 425

Приложение Д Результаты применения алгоритмов подсистемы машинного

зрения ........................................................................................................................ 453

Приложение Е Примеры аппаратных и программных решений, реализованных в

рамках тестирования предложенных методов и алгоритмов .............................. 460

Приложение Ж Вероятности выполнения поставленных задач за различные

временные интервалы .............................................................................................. 472

Приложение И Графики изменения параметра «среднее время достижения

целевого состояния» (оценка по временному показателю) ................................. 475

Приложение К Блок-схема разработанного метода сегментации

макродействий .......................................................................................................... 481

Приложение Л Декомпозиция работ, выделенных в рамках концептуального

моделирования интеллектуальной многоагентной системы ............................... 487

Приложение М Акты о внедрении результатов, полученных в диссертационной

работе ......................................................................................................................... 494

Рекомендуем вам товары

99 000 UZS
Автор
Зубарева Наталия Николаевна
Количество страниц
464
Год
2024
99 000 UZS
Автор
Елисеева Александра Александровна
Количество страниц
317
Год
2024
99 000 UZS
Автор
ГОДКОВ ИВАН МИХАЙЛОВИЧ
Количество страниц
444
Год
2024
99 000 UZS
Автор
Епарова Анастасия Вадимовна
Количество страниц
264
Год
2024
Модули для Opencart 2, Опенкарт 3