Статья

Название статьи МЕТОД РАЗРЕШЕНИЯ КОНФЛИКТА В МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНОГО НЕОБИТАЕМОГО ПОДВОДНОГО АППАРАТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Автор Л. А. Мартынова
Рубрика РАЗДЕЛ II. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ И ОБЛАЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ
Месяц, год 08, 2018
Индекс УДК 007.52
DOI 10.23683/2311-3103-2018-8-69-83
Аннотация Целью исследования является повышение эффективности функционирования автономного необитаемого подводного аппарата (АНПА) за счет разрешения конфликта в его мультиагентной системе управления, связанного с энергопотреблением подсистемами АНПА. При переходе от исключительного использования аккумуляторной батареи к дополнительному использованию аккумуляторной батареи возникла необходимость разрешения противоречия между предоставлением энергоресурса разнородными источниками и его потребления. Сложность решения задачи заключалась в непредсказуемости использования различных скоростных режимов, оказывающих влияние на энергорасход АНПА. Предложенный метод разрешения конфликта основан на декомпозиции потребителей энергоресурса и прогнозировании возможности выполнения проставленной перед АНПА задачи, связанной с преодолением заданного расстояния в пределах заданного времени. Для этого в работе разработан метод, в основу которого положены алгоритмы: – прогнозирования достаточности энергоресурса для преодоления заданной дистанции; – определения допустимого текущего расхода энергоресурса и соответствующего ему скоростного режима; – оценки времени, необходимого для преодоления оставшейся дистанции. Перечисленные алгоритмы характеризуются набором параметров, которые были оптимизированы в зависимости от сложившихся условий в ходе выполнения аппаратом задания. В качестве критерия оптимальности использована вероятность преодоления заданной дистанции в пределах заданного времени. При оптимизации параметров учитывались: – текущий уровень заряда аккумуляторной батареи; – текущий уровень запаса электрохимического генератора; – время, в течение которого аппарат уже преодолел часть заданной дистанции. По этим данным последовательно определялись: – оставшаяся дистанция; – время, затраченное на преодоление оставшейся дистанции; – запас энергоресурса, израсходованный на преодоление оставшейся дистанции. При движении в высокоскоростном режиме определялись: – оставшееся время потребления от аккумуляторной батареи; – расходуемый за это время энергоресурс; – оставшийся после высокоскоростного режима энергоресурс аккумуляторной батареи. При движении аппарата в штатном режиме рассчитывались: – потребление энергоресурса от электрохимического генератора с учетом одновременного заряда аккумуляторной батареи; – время заряда аккумуляторной батареи; – время на преодоление оставшейся дистанции; – скорость, с которой необходимо двигаться, чтобы преодолеть оставшуюся дистанцию; – оценка достаточности энергоресурса на преодоление оставшейся дистанции; – удельный энергорасход, соответствующий необходимой скорости; – момент перехода в режим экономичного хода. По результатам работы предложенного алгоритма определялся текущий допустимый расход энергоресурса, которому соответствовали: – текущий источник (аккумуляторная батарея или электрохимический генератор); – текущий скоростной режим (штатный или высокоскоростной); – прогнозируемая вероятность преодоления заданной дистанции. Тестирование предложенного метода осуществлялось с использованием специально разработанной математической модели функционирования аппарата и его системы энергообеспечения с двумя разнородными источниками энергоресурса. Программная реализация математической модели позволила провести численные эксперименты с использованием предложенного метода в различных гидрологических условиях, результаты которых показали неоспоримое преимущество предложенного метода, существенно повышающего вероятность выполнения аппаратом поставленной перед ним задачи.

Скачать в PDF

Ключевые слова АНПА; система управления; система энергопотребления; мультиагентная система; конфликт; метод; алгоритм; имитационная модель.
Библиографический список 1. Машошин А. И., Скобелев П. О. Применение мультиагентных технологий к управлению группой автономных необитаемых подводных аппаратов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2016. – № 1. – С. 45-59.
2. Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Как управлять сложными системами? Мультиагентные технологии для создания интеллектуальных систем управления предприятиями. – Самара: Офорт, 2015. – 290 с.
3. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта. – 1998. – № 2. – С. 64-116.
4. Innocenti B. A multi-agent architecture with distributed coordination for an autonomous robot. Ph.D. dissertation – Universitat de Girona, 2009. – 147 p.
5. Мартынова Л.А., Гриненков А.В., Пронин А.О., Куликовских Ю.В. Исследование функционирования мультиагентной системы управления автономного необитаемого подводного аппарата с помощью имитационного моделирования // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. – 2017. – Т. 9, № 5. – С. 52-65.
6. Автономные подводные роботы. Системы и технологии / под ред. Агеева М.Д. – М.: Наука, 2005. – 306 с.
7. Мартынова Л. А., Машошин А. И. Построение системы управления автономных необитаемых подводных аппаратов на базе мультиагентной технологии // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2016. – № 2 (175). – С. 38-48.
8. Мартынова Л.А. Организация распределенных вычислений в имитационной системе моделирования работы автономного необитаемого подводного аппарата. Известия ЮФУ. Технические науки. – 2017. – № 2 (187). – С. 100-112.
9. Мартынова Л.А. Метод координации функционирования агентов в мультиагентной системе управления АНПА // International Conference on Naval Architecture and Ocean Engineering. – СПб: СПбГМТУ, 2016. – С. 470-480.
10. Костенко В.В., Михайлов Д.Н. Определение параметров энергосиловой установки автономного необитаемого подводного аппарата по заданной дальности хода. // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 3 (140). – С. 70-73.
11. Герасимов В. А., Филоженко А. Ю., Чепурин П. И. Структура системы электроснабжения автономного необитаемого подводного аппарата // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 3 (140). – С. 47-55.
12. Мартынова Л.А., Конюхов Г.В., Рухлов Н.Н., Пронин А.О. Имитационная система функционирования группы автономных необитаемых подводных аппаратов на мультиагентной основе // Материалы Международной конференции по морской робототехнике в освоении океана «Морская робототехника 2017», 9-11 октября 2017, Санкт-Петербург, Россия.
13. Мартынова Л.А., Гриненков А.В., Пронин А.О., Куликовских Ю.В. Имитационное моделирование функционирования мультиагентной системы управления автономного необитаемого подводного аппарата // Труды восьмой Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2017).
– СПб.: Изд-во ВВМ, 2017. – С. 474-479.
14. Chandy K. M., Lamport L. Distributed snapshots: determining global states of distributed systems // ACM Transactions on Computer Systems. – 1985. – No. 3 (1). – P. 63-75.
15. Chandy K.M., Misra J. The Drinking Philosophers Problem ACM TOPLAS, 6:4. October 1984. – P. 632-646.
16. Charron-Bost B. Concerning the size of logical clocks in distributed systems // Information Processing Letters. – 1991. – No. 39. – P. 11-16.
17. Charron-Bost В., Tel G., Mattem F. Synchronous, asynchronous, and causally ordered communication // Distributed Computing. – 1996. – No. 9 (4). – P. 173-191.
18. Fidge C. Logical time in distributed computing systems // IEEE Computer. – August 1991.– P. 28-33.
19. Fowler J., Zwaenepoel W. Causal distributed breakpoints // Proceeding: of the 10th International Conference on Distributed Computing System. – 1990. – P. 134-141.
20. Mattern F. Virtual time and global states of distributed systems // Proceedings of die Parallel and Distributed Algorithms Conference (Cosnard, Quinton, Raynal, Robert Eds.). North-Holland. 1988. – Pp. 215–226.
21. Raymond K. Tree-based algorithm for distributed mutual exclusion // ACM Transactions on Computer Systems. – 1989. – No. 7. – P. 61-77.
22. Raynal M. A simple taxonomy of distributed mutual exclusion algorithms // Operating Systems Review. – 1991. – No. 25 (2). – P. 47-50.
23. Ricart G., Agrawala A.K. An optimal algorithm for mutual exclusion in computer networks // Communications of die ACM. –1981. – No. 24 (1). – P. 9-17.
24. Косяков М.С. Введение в распределенные вычисления. – СПб.: НИУ ИТМО, 2014. – 155 с.

Comments are closed.