name: Моделирование поведения вероятностных многоагентных систем с децентрализованной архитектурой
keyword_list: многоагентные системы, марковские модели, тренажеры операторов, программные комплексы
abstract: Проблемы исследования коллективного поведения и организации группового управления привлекают внимание исследователей с 30-х годов 20-го века. Их значимость значительно возросла в последние годы в связи с актуальностью задач управления коллективом роботов, включая группы беспилотных летательных аппаратов и других мобильных систем. В настоящее время исследования и разработки в этой области ведутся во многих странах c привлечением большого количества специалистов. Под многоагентными системами далее понимаются системы, образованные совокупностью взаимодействующих интеллектуальных агентов. Класс многоагентных систем с децентрализованной архитектурой, в отличие от централизованной, определяет агентов в рамках системы как равноценных и способных, при необходимости, действовать автономно согласно определенной цели.Математический аппарат и программные средства, приемлемые для управления поведением составляющих систему агентов в реальном времени и оперативной оценки ресурсов, необходимых для решения прикладной задачи, к настоящему времени в полном объёме ещё не созданы. Отсутствует пригодное к практическому применению математическое и программное обеспечение оценки уровня подготовки и обучения операторов многоагентных систем на специализированных тренажёрах. Описанные выше практические проблемы моделирования и анализа коллективного поведения, а также применения группового управления позволяют говорить о необходимости:-разработки новых методов математического моделирования поведения многоагентных систем, позволяющих эффективно прогнозировать поведение этих систем на основе вероятностных оценок в реальном времени; -разработки численных методов, учитывающих требования к современным шаблонам проектирования программных продуктов и позволяющих оптимизировать вычислительные процедуры, прогнозирующие поведение многоагентных систем; -разработки кроссплатформенного комплекса программ для имитационного моделирования, обеспечивающего оценку уровня подготовки оператора сложной многоагентной системы и реализующего принципы адаптивного обучения на специализированных тренажёрах.Актуальность темы диссертации обусловлена необходимостью создания новых подходов к решению задачи группового управления многоагентными системами, обеспечивающих прогнозирование моделируемой ситуации и принятие решений на основе количественных критериев, а также оценку уровня подготовки и обучение операторов, работающих с этими системами.Цель работы: разработка математической модели управления поведением многоагентных систем и реализация на её основе комплекса программ для  прогнозирования такого поведения и оценки уровня подготовки и обучения операторов специализированных тренажёров.Для этого решены задачи:-создания математической модели для исследования поведения частного класса многоагентных систем; -создания математической модели и метода прогнозирования, обеспечивающих оценку ресурсов, необходимых для решения задачи, на основе количественных критериев; -проведения вычислительных экспериментов, необходимых для оценки параметров прогнозирования;-идентификации параметров модели исследуемой прикладной многоагентной системы; -создания на основе разработанных моделей и методов комплексов программ для прогнозирования поведения исследуемой прикладной многоагентной системы и оценки уровня подготовки и адаптивного обучения её операторов.Методологические основы и методы: для решения поставленных задач использовались модели теории случайных процессов, методы анализа данных и  оптимизации, а также численные методы.На защиту выносятся следующие научные результаты:-математическая модель и алгоритм поведения прикладной многоагентной системы исследуемого класса в реальном времени; -математическая модель и метод прогнозирования, обеспечивающие оперативную оценку ресурсов, необходимых для решения задачи, на основе количественных критериев; -адаптивный численный метод идентификации параметров модели прикладной многоагентной системы; -комплексы программ для  прогнозирования поведения прикладной многоагентной системы и оценки уровня подготовки и адаптивного обучения её операторов.Научная новизна заключается:-в математической модели и алгоритме поведения прикладной многоагентной системы; -в математической модели и методе прогнозирования, обеспечивающих оперативную оценку ресурсов, необходимых для решения задачи; -в адаптивном численном методе идентификации параметров прикладной многоагентной системы; -в концепциях, лежащих в основе разработанных комплексов программ. Практическая значимость диссертационной работы заключается в возможности: -создания на основе разработанных математических моделей и алгоритмов  прикладных многоагентных систем с полностью или частично автоматизированным групповым управлением в реальном времени;   -вычисления на основе разработанных методов прогнозирования лицом, принимающим решения, оценок ресурсов, необходимых для решения поставленной задачи;  -оценок уровня подготовки и адаптивного обучения
chairman_dissertation_council.surname: Наумов А. В.
chairman_dissertation_council.position: Профессор каф. 804 МАИ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
organization_supervisor.surname: Равикович Ю. А.
organization_supervisor.position: Проректор МАИ по научной работе
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 50.43.19
rubrics.name: Системы автоматического контроля функционирования сложных систем
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
oecds.code: 01.02.EV
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 05.13.18
supervisors.fio: Куравский Л.С.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Чечкин А. В.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Математическая физика
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Колбин И. С.
opponents.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МАИ
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)"
protection_organization.ogrn: 1037739180820
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО МГППУ
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский государственный психолого-педагогический университет"
author_organization.ogrn: 1027700479938
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения