Вячеслав Абросимов - Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде

Изучение движения группировки ЛА и требование слежения за ними, прогнозирование одновременного полета группы разнотипных ЛА заставляют разрабатывать новые алгоритмы и методы, как правило, аналитические, так как даже очень мощные вычислительные ресурсы оказываются неспособными обеспечить решение таких многомерных задач.

Обратим внимание на терминологические особенности. Когда мы говорим о групповом движении, нас не интересует движение каждого объекта из группы, а интересуют характеристики движения всей совокупности объектов, всей группы. Когда говорится о движении в группе (или в составе группы), то, напротив, представляет интерес движение отдельного объекта и его поведение относительно других объектов этой группы, возможно, сходных с исследуемым.

Анализ результатов современных исследований [5, 27, 42, 60 и др.] показывает, что в настоящее время нет какого-либо общего подхода к проблеме группового управления сложными техническими системами. Однако в рамках современной теории движения динамических систем уже неявно формируется новое научное направление, которое можно назвать как «теория группового полета летательных аппаратов», в которой исследуется движение как отдельного ЛА из группы, так и совокупности ЛА, выполняющих общие цели.

Основной проблемой в таких задачах является неопределенность. Запись дифференциальных уравнений движения для недоопределенных объектов или нахождение решений по движению групп при их значительных масштабах в аналитической постановке вряд ли возможна (к этому выводу независимо от автора приходят и другие исследователи, см., например, работу [6]). Методы теории вероятностей требуют законов распределения различных исходных данных по объектам, которые объективно часто невозможно получить в силу недоступности и неполноты информации. Теория нечетких множеств может привести к значительным ошибкам за счет своей субъективности. Отметим, что в последнее время среди разнообразных подходов к решению задач анализа движения в условиях неопределенности, различающихся используемым математическим аппаратом (описательные, оптимизационные и др.) выделяется класс имитационных моделей, а в данном классе – методы распределенного искусственного интеллекта (так называемые мультиагентные системы [40, 41, 43, 44] и др.).

Представляет интерес также движение в условиях агрессивной, противодействующей среды. Изучение движения в таких условиях всегда интересно в плане решения конфликтных задач [9]. В конфликте всегда как минимум есть две стороны с противоположными интересами. Действительно, наблюдение, например, за групповым полетом метеоритов (метеоритный «дождь») дает стороннему наблюдателю исключительно эмоции и ничего более. Но если такой «дождь» образован крупными метеоритами и прогнозируемая область их падения – атомная электростанция, то задача становится совершенно иной. Поэтому собственно групповое движение интересно, как правило, в контексте двух действующих сущностей – тех, кто организует и обеспечивает движение (активная роль), и, в противоположность этому, тех, кто наблюдает за ним с целью оценки движения и последующих действий в зависимости от поведения группы (сначала пассивная, далее также возможно, активная роль при необходимости противодействия). В процессе работы над настоящей монографией удалось осознать, что результаты исследований в области группового движения зачастую обладают свойством инверсионности, в смысле возможности их перестановки относительно сторон, действующих в конфликте. Поэтому для установления необходимых различий сторону потенциального конфликта, организующую групповое движение, будем называть «Противником», а другую сторону – «Защитником». Тогда группировка движущихся к некоторым целям (а бесцельного движения неодушевленных объектов на практике не бывает) летательных аппаратов будет называться группировкой ЛА Противника, а все обеспечивающие это движение организационные и технические системы – системами и средствами Противника. Системы же и средства наблюдения и противодействия такой группировке – средствами Защитника. На практике Противник и Защитник, в частности, при моделировании могут поменяться местами и тогда использование свойства инверсионности результатов может оказаться весьма полезным.

Как же логически построить исследование движения группировок ЛА?

Очевидно, сначала нужно установить, что представляет собой объект исследования, кто и в каких направлениях уже занимался этими вопросами и какие достигнуты результаты. Далее целесообразно понять, чем групповое движение отличается от одиночного, каковы его характеристики, по которым его можно было бы идентифицировать. Любое движение осуществляется в некоторой среде; в связи с этим целесообразно рассмотреть такую среду в ее разных проявлениях – т. е. среду как дружественную, нейтральную и враждебную. Отдельным этапом должна стать разработка способов расчета областей возможного движения группы с течением времени в таких средах.

Описание движения группы было бы неполным без разработки способов управления такой группой. Здесь необходимо рассмотреть различные подходы, отвечая главным образом на вопросы кто? когда? чем? и зачем? управляет, и, что, возможно, самое главное, каким образом осуществляется управление, то есть нужен ли управляющий орган, либо объекты могут принимать решения самостоятельно. И наконец, необходимо представить, какие составляющие должны быть в модели описания движения группы и на каких принципах такая модель должна разрабатываться.

Указанные вопросы положены в основу разработанных материалов.

Уже более десятилетия США развивают и реализуют в вооруженных конфликтах концепцию «сетецентрической» войны (Network-Centric Warfare). Эта концепция ориентирована на повышение боевых возможностей войск в современных войнах за счет достижения информационного превосходства и, что самое главное, объединения участников боевых действий в единую сеть. К основным теоретическим принципам такой войны относятся положения о том, что боевые элементы, объединенные надежными сетями, имеют возможность улучшенного обмена информацией, что устраняет неопределенность, обеспечивает коллективные действия, резко повышает общую ситуационную информированность, устойчивость, скорость реализации команд и эффективность выполнения задач. Основной компонентой в сетецентрической инфраструктуре является так называемая «информационная решетка» – соединенная в единую сеть интеллектуальных боевых элементов со специально организованной системой управления.