Текст книги "Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде"

На протяжении длительного времени исследуется коллективное поведение стай рыбных косяков[4]4
  Данный пункт написан по материалам работ [19, 20, 21].


[Закрыть]. Стая – это группировка близких по возрасту и физиологическому состоянию особей одного вида, объединяющихся в группы на достаточно продолжительный отрезок времени. Считается, что главная биологическая задача стаи – самосохранение. Стая проявляет высокую настороженность и активно избегает раздражителей, к которым вне стаи особи относятся терпимо. К стае хищнику подобраться сложнее, чем к одиночной рыбе.

Отдельные движущиеся рыбы в стае трудноразличимы для хищника, так как он не может остановить взгляд на одной особи. Бросок хищника на стаю, как правило, не приносит результата, поскольку стая делится на две части и перед хищником оказывается пустота.

Стая рыб раньше замечает опасность. Стаю настораживает все и необычное: крупный объект в воде и на берегу, тень от крупного объекта на берегу, посторонние звуки, гидродинамические удары, электромагнитные поля, изменение плотности и химического состава воды. Стая рыб менее склонна к исследовательскому поведению, заменяя таковое активным избеганием всего нового. Доказано, что стая эффективнее в поиске корма, распознавании опасностей и нахождении миграционных путей.

В зависимости от экологической ситуации и биологической цели структура стаи и ее форма могут сильно видоизменяться (рис. 4). Как правило, у большинства видов рыб при быстром движении стая имеет клиновидную форму, при питании – округлую. Реакция на опасность сильно различается у разных видов рыб. Например, стая анчоуса в случае опасности превращается в плотный шар, а стая скумбрии опускается на глубину и там рассеивается.

Рис. 4. Организационные типы стаи рыб (рисунок взят из статьи [22]) (1 – ходовая стая; 2 – стая кругового обзора; 3 и 3а – оборонительные стаи; 4 – стая планктонофагов на питании; 5 и 5а – стаи хищных рыб при питании)

Стаи рыб разных видов могут образовывать скопления. При этом взаимоотношения между стаями не хаотичны. Между стаями осуществляется как бы обмен информацией по нескольким каналам, что подтверждает организованный характер реагирования скоплений на внезапное появление опасности.

Результаты наблюдений показали, что периодические контакты имеют определенный биологический смысл. Если по какой-либо причине стая или косяк рыб не встречает на пути своей миграции другие стаи, то стая начинает избегать это место, прокладывая другие маршруты движения в районы, где возможен контакт с другими стаями. Новый маршрут движения будет закреплен, если контакты с другими стаями на новом маршруте постоянны и приходятся на определенное время.

Поведение стаи как единого целого пока плохо поддается пониманию исследователями. Считается, что поведением рыб управляют безусловные и условные рефлексы. Так, скопление рыб, занимающее площадь в несколько гектаров (например, черноморская хамса), движется как один организм. Движения головных стай синхронизированы с движениями стай, замыкающих скопление. Движение многотысячного скопления рыб напоминает движение амебы. Наблюдения за движением птиц в стае или рыб в косяках показывают, что между отдельными особями возникают так называемые пондеромоторные силы взаимодействия, которые особенно хорошо проявляются при движении в воде крупных рыб.

В стаях между отдельными членами складываются взаимоотношения двух типов: равноправные (стая не структурирована) и ранжированные (стая с вожаком). В основе поддержания целостности стаи лежит реакция следования, т. е. врожденная реакция отдельной особи следовать за другими.

Как структурированная, так и неструктурированная стая имеет две зоны: внутреннюю и внешнюю. На факторы внешней среды реагирует предположительно внутренняя («ядерная») часть стаи. Рыбы, находящиеся на периферии стаи, подражают ядру, т. е. следуют за ним. Эксперименты с моделями показали, что стая как единое целое начинает движение в том случае, если перемещение инициировали не менее 30 % особей ядра. Движению стаи предшествует своеобразное возмущение ядра. И лишь когда моторная активность ядра достигнет «критической массы», стая начинает движение. Чаще всего движение стаи носит лавинообразный характер.

Косяк рыб, передвигаясь как единое целое, часто имеет вид непрерывной извивающейся ленты. В нем каждая рыба занимает строго определенное положение, что определяется также законами гидродинамики. Мелкие рыбы внутри движущегося косяка могут располагаться как угодно, лишь бы не мешать друг другу. Но границы косяка резко обозначены. Наблюдения показывают, что стаи и косяки чаше всего принимают форму капли. Если форма стаи почему-либо меняется, то возникают так называемые «гидродинамические» силы, лействующие в таком направлении, что форма станет такой, при которой внешние воздействия станут минимальными. Даже если от такой стаи отобьется отдельная рыба или птица, то упомянутые силы втянут беглянку в «каплю», подобно тому, как движущееся в жидкости или газе тело больших размеров притягивает к себе более мелкие тела.

Каждый большой косяк представляет собой совокупность маленьких стаек, состоящих из 4–5 рыб. Интересно, что стайки занимают положение, соответствующее узлам тетраэдрической решетки. Это обеспечивает наиболее плотную «упаковку» рыб движущейся стаи.

Среди преимуществ стайного поведения как средства защиты от хищников наиболее существенными считаются следующие.

• Эффект «разбавления» угрозы со стороны хищника – для каждого члена стаи вероятность стать жертвой нападающего хищника уменьшается пропорционально численности стаи.

• Избегание хищника. Экспериментально установлено, что успех нападения хищника снижается с увеличением числа рыб в стае. Рыба, отделившаяся от стаи, становится гораздо более легкой добычей хищника. Избеганию хищника способствуют следующие поведенческие реакции: уплотнение стаи, поддержание минимального безопасного расстояния до хищника, ф-маневр (fountain effect), «трафальгарский эффект», который состоит в уменьшении времени реакции на появление хищника у особи в стае по сравнению с одиночной особью.

• «Замешательство» хищника. Среднее время от момента нападения до первой успешной поимки возрастает при увеличении числа рыб в стае. Однако эта закономерность соблюдается, если все члены стаи одинаковы. Заметно уклоняющиеся особи (по окраске, поведению, размеру) становятся легкой добычей хищника. Нейрофизиологической основой «эффекта замешательства» является перегрузка канала обработки зрительной информации.

• Заблаговременное обнаружение хищника. Многие стайные рыбы обнаруживают хищника тем раньше, чем больше размер стаи. Для объяснения этого эффекта некоторыми иностранными авторами предложена гипотеза «многих глаз» (many eyes hypothesis), нашедшая экспериментальное подтверждение.

• Внезапный маневр стаи затрудняет нападение хищника и др.

Следует отметить, что зависимости, связанные с числом рыб, наблюдаются лишь в диапазоне сравнительно небольших размеров стай (от нескольких до 20–30 особей). При дальнейшем увеличении числа рыб в стае величина эффекта остается постоянной.

Представляют интерес и самые общие положения, в соответствии с которыми рыбы сбиваются в стаи. Рыбы постоянно находятся в нестабильной и неблагоприятной среде обитания. Обнаружение одиночной рыбой даже потенциально доступных участков с обильным кормом затруднено, поскольку они могут быть найдены только путем ненаправленного случайного поиска, который энергетически малоэффективен, поскольку значительная часть усилий тратится при этом на повторные посещения уже обследованных участков. Кроме того, активно плавающая в толще воды одиночная рыба оказывается в высокой степени уязвимой для хищников. Поэтому рыбы, стремясь избежать неблагоприятной ситуации, повышают двигательную активность и, расширяя участок обитания, неизбежно попадают в незнакомую обстановку, которая первоначально воспринимается как неструктурированная. Присутствие в ближайшей окрестности других особей, сходных по размеру, мотивационному состоянию и поведению, приводит к образованию стаи, которая существует до того момента, когда часть рыб, обследовав структурированный и благоприятный в других отношениях участок, не начинает осваивать другие индивидуальные территории. Поэтому формирование стаи у рыб можно рассматривать как компенсаторную реакцию на недостаточную структурированность среды, в которой одиночные рыбы не могут успешно осуществлять поведение, связанное с исследованием, питанием, защитой от хищников, и удовлетворять, таким образом, основные жизненные потребности.

В целом для целей настоящей работы можно сделать вывод, что поведение стаи рыб основано на простых врожденных реакциях, таких, как следование и подражание, при, скорее всего, ведущей роли лидера или группы лидеров.

Такое поведение легло в основу так называемых «стайных» эвристических стохастических алгоритмов оптимизации прямого поиска (алгоритм Particle Swarm Optimization – PSO [22]). Суть алгоритма состоит в движении частиц, описываемых в виде многомерных векторов в некотором пространстве. При этом в основу управления движением закладывается учет собственного опыта, приобретаемого отдельной частицей (критерий – расстояние до глобального оптимума), и опыта других частиц, полученный суммарно при исследовании пространства поиска. Параметрами алгоритма являются ограничения на максимальную скорость движения частиц, число частиц в стае, инерционные характеристики, форма представления группировки частиц (кольцо, звезда и др.). К сожалению, решение существенно зависит от задачи.

В ряде исследований описана применимость принципов стайного управления в задачах группового управления в условиях противодействия [5, 60]. Стайное управление является частным случаем коллективного управления, но при этом в стаях нет специально выделенных каналов обмена информацией, а объекты стаи могут получать информацию о действиях других объектов только опосредованно, через среду.

Преимуществами стайного управления являются:

• высокая живучесть группы (выход из строя даже некоторого множества простых элементов не причинит существенного вреда стае, и групповая цель будет достигнута);

• быстрота реагирования на изменения ситуации.

Отличие задачи стайного управления заключается в отсутствии у каждого простого элемента непосредственной и достоверной информации о наличии и действиях других объектов стаи, а также о возможных противодействиях со стороны внешних сил, в том числе и организованного противодействия со стороны других групп. В то же время он располагает информацией о своих индивидуальных возможностях по трансформации состояния Si и окружающего его участка среды Ei за счет своих индивидуальных действий, а также имеет возможность определять действующие на него в текущий момент времени силы Gi. Иными словами, каждый элемент Ri, входящий в стаю, не имеет информации о действиях всех элементов стаи и состояния среды вокруг них, а может только определять изменение своего состояния, состояния участка окружающей среды, которые описывают его исходное «представление» о возможностях его индивидуального влияния на среду с учетом ограничений. При этом элемент Rj адаптирует свою индивидуальную модель и к стайному взаимодействию посредством анализа изменений состояния среды Ei, произошедших в результате действий всей стаи. При этом каждый элемент выбирает, возможно, не самое лучшее действие с точки зрения оптимального достижения общей цели, но оптимальное в рамках имеющейся у него на данный момент информации о сложившейся ситуации. Проведенные исследования подтверждают работоспособность предложенных принципов и алгоритма стайного управления.

Муравьиные алгоритмы серьезно исследуются европейскими учеными с середины 90-х годов. На сегодняшний день уже получены хорошие результаты для оптимизации таких сложных комбинаторных задач, как задача коммивояжера, задача оптимизации маршрутов транспорта, задача раскраски графа, квадратичная задача о назначениях, задача оптимизации сетевых графиков, задача календарного планирования и многие другие. Особенно эффективны муравьиные алгоритмы при динамической оптимизации процессов в распределенных нестационарных системах, например, трафиков в телекоммуникационных сетях[5]5
  Данный пункт написан по материалам обзора [23].


[Закрыть].

Муравьи относятся к социальным насекомым, образующим коллективы. Коллективная система способна решать сложные динамические задачи по выполнению совместной работы, которая не могла бы выполняться каждым элементом системы в отдельности в разнообразных средах без внешнего управления, контроля или координации. В таких случаях говорят о роевом интеллекте (Swarm intelligence) как о замысловатых способах кооперативного поведения, то есть стратегии выживания.

Основу поведения муравьиной колонии составляет самоорганизация, обеспечивающая достижение общих целей колонии на основе низкоуровневого взаимодействия. Колония не имеет централизованного управления, и ее особенностью является обмен локальной информацией только между отдельными особями. Представляет особый интерес так называемый «непрямой обмен» (stigmergy), то есть разнесенное во времени взаимодействие, при котором одна особь изменяет некоторую область окружающей среды, а другие используют эту информацию позже, когда в нее попадают. Биологи установили, что такое отложенное взаимодействие у муравьев происходит через специальное химическое вещество – феромон (секрет специальных желез), откладываемый при перемещении муравья. Концентрация феромона на пути определяет предпочтительность движения по нему. Адаптивность поведения реализуется испарением феромона, который в природе воспринимается муравьями в течение нескольких суток.

Муравьиные алгоритмы представляют собой вероятностную так называемую «жадную» эвристику, где вероятности устанавливаются исходя из информации о качестве решения, полученной из предыдущих решений. Они могут использоваться как для статических, так и для динамических комбинаторных оптимизационных задач.

Идея муравьиного алгоритма – моделирование поведения муравьев, связанного с их способностью быстро находить кратчайший путь от муравейника к источнику пищи и адаптироваться к изменяющимся условиям, находя новый кратчайший путь. При своем движении муравей метит путь феромоном, и эта информация используется другими муравьями для выбора пути. Это элементарное правило поведения и определяет способность муравьев находить новый путь, если старый оказывается недоступным.

Итак, на пути цепочки идущих муравьев возникает преграда (рис. 5). Дойдя до преграды, муравьи с равной вероятностью будут обходить ее справа и слева. То же самое будет происходить и на обратной стороне преграды. Однако те муравьи, которые случайно выберут кратчайший путь, будут быстрее его проходить, и за несколько передвижений он будет более обогащен феромоном. Поскольку движение муравьев определяется концентрацией феромона, то следующие будут предпочитать именно этот путь, продолжая обогащать его феромоном до тех пор, пока этот путь по какой-либо причине не станет недоступен.

Очевидная положительная обратная связь быстро приведет к тому, что кратчайший путь станет единственным маршрутом движения большинства муравьев. Моделирование испарения феромона – отрицательной обратной связи – гарантирует, что найденное локально оптимальное решение не будет единственным – муравьи будут искать и другие пути. Если мы моделируем процесс такого поведения на некотором графе, ребра которого представляют собой возможные пути перемещения муравьев, в течение определенного времени, то наиболее обогащенный феромоном путь по ребрам этого графа и будет являться решением задачи, полученным с помощью муравьиного алгоритма.

Рис. 5. Принятие решений группой муравьев (рисунок взят из работы [23])

Нетрудно сделать общий вывод о том, что непрямой обмен информацией, когда некто (нечто) изменяет некоторую область среды, а другие некто (нечто) используют эту информацию, является основой формирования правил принятия решений по формированию пути движения.

В целом для целей настоящей работы подчеркнем, что описанные выше элементы природных алгоритмов могут быть активно использованы и в задачах принятия решений по движению группировок объектов. Однако для этого требуется четкое понимание постановок задач.

Глава 2. Характеристики группового движения летательных аппаратов

Иду медленно, но зато я никогда не двигаюсь назад.

Авраам Линкольн,

16-й президент США (1861–1865)

Совместное поведение различных объектов управления в процессе движения изучается в рамках многих научных дисциплин. Выделим наиболее известные.

Распределенный искусственный интеллект. Эта область искусственного интеллекта занимается самыми общими аспектами коллективного поведения объектов управления. Основу составляют результаты, полученные в теории распределенных систем и теории принятия решений.

Теория игр. Аппарат теории игр часто используется для исследования поведения нескольких объектов управления. Исследуются кооперативные игры, различные стратегии ведения переговоров и др., которые являются аналогами ряда моделей коллективного поведения.

Теория коллективного поведения автоматов. Она исследует поведение больших коллективов объектов управления (автоматов) с примитивными функциями. Поведение автомата может рассматриваться как недетерминированное, что позволяет строить различные вероятностные модели. Допускается обучение автомата при помощи штрафов и поощрений. Автомат может быть наделен памятью, в которой он в некоторой форме запоминает предыдущие штрафы и поощрения, и может использовать эту информацию для улучшения своего и коллективного поведения в соответствии с некоторой функцией, описывающей преимущества.

2.1. Классификация задач исследования движения группы летательных аппаратов

В авиации под групповым полетом подразумевается совместный полет двух или более самолетов в общем боевом порядке под управлением командира (ведущего). Однако групповое движение высокоскоростных средств, к которым относятся, например, боевые части стратегических ракет, крылатые ракеты большой дальности, гиперзвуковые ракеты, несколько отличается от указанного, прежде всего отсутствием ведущего и невозможностью в настоящее время оценки обстановки в режиме on-line.

Достаточно полная теоретическая классификация задач, связанных с организацией и исследованием группового движения, приведена в работе [6]. К наиболее важным следует отнести цели группы, количество так называемых сенсоров (элементов оборонительной системы), степень централизации планирования траекторий движения и др.

Кратко прокомментируем ряд положений такой классификации (рис. 6).

Рис. 6. Группировка летательных аппаратов и ее групповые свойства

Целевое назначение группы. Цели у группы могут быть заданы различным образом: одна/несколько, подвижные/неподвижные и др. Однако для рассматриваемых ниже задач эти понятия можно дополнить тем, какие цели ставятся перед конкретными объектами управления. В этом смысле могут задаваться цели прорыва ограничений, обхода ограничений, «жертвования» для выполнения боевой задачи, выполнения объектом управления функций информационного «разведчика», и ряд других.

Мы будем в дальнейшем также предполагать, что для всей группы задана единая цель движения – приход к объектам, расположенным в рамках некоторой области. При этом цель необязательно единственная; допускается задание не просто совокупности целей, а также порядка их достижения.

Информативность группы о пространстве движения и объекте обороны. Как правило, основную недоопределенность вносят не столько местоположение, сколько потенциальные характеристики возможностей средств обороны. При этом следует выделить две основные задачи – задачу обнаружения и задачу поражения.

Информативность при решении задачи обнаружения состоит в том, на каком расстоянии D объект обнаруживается и с какой степенью достоверности P это происходит. Задача обнаружения математически представляет собой задачу распознавания образов. Для успешного решения таких задач необходимо располагать как можно более полной информацией о функциях яркости объектов и фона, а также знать параметры распределения шумов. Качество решения задачи существенно зависит от выбранной системы признаков и соответствующей классификации.

Информативность при решении задачи поражения заключается в прогнозе области, в которой поражение ЛА возможно с определенной долей достоверности. Так как исходные данные о средствах обороны для нападающей стороны всегда известны лишь приближенно, то любое четкое представление о них ущербно для критики. Поэтому наиболее адекватно их описывать в виде нечетких параметров и переменных.

Степень взаимодействия элементов группы. Эта особенность неразрывно связана с информированностью ЛА и его задачами. В рамках группы могут быть выделены объекты управления различного назначения.

Взаимодействие элементов группы может быть совершенно неорганизованным, случайным, стихийно возникшим и кратковременно/долговременно существующим. Взаимодействие в неорганизованных группах и случайного типа скорее образуется для одушевленных объектов и предполагает исследование поведения толпы, групп людей при проведении массовых мероприятий и др. Для летательных аппаратов рассматриваемого типа оно не характерно.

Время обнаружения группы. Этот параметр имеет большое значение в задачах принятия решений, хотя чаще его заменяют вероятностью обнаружения в заданное время. И то, и другое верно.

Характеристика размера группы. Группа имеет некоторые общие размеры в пространстве при том, что каждый ЛА имеет собственные размеры и индивидуальные характеристики яркости.

Маневрирование. ЛА из состава группы могут двигаться по пассивным, заранее запланированным траекториям или маневрировать в процессе движения. В зависимости от параметров маневров при маневрировании размеры группы могут существенно изменяться.

Неоднородность группы. В составе группы могут находиться ЛА с существенно различными характеристиками.

Будем в дальнейшем различать массовую, групповую, сложную и интеллектуальную виды атаки на защищаемый объект.

Массовой атаке с точки зрения внешних средств наблюдения свойственны некоторый «аморфный» характер, неопределенность количественного и качественного состава атакующих средств, существенная размытость границ, неустойчивость в процессе движения, гетерогенность (неоднородность) состава, неспособность определения структуры. Массовой атаке отвечают принципы управления «стаей».

Групповой атаке с точки зрения внешних средств наблюдения свойственны наличие целостности и внутренней структуры, которые, однако, не совпадают с простой суммой свойств входящих в группу элементов. Ее характеризуют определенность и устойчивость границ (относительно высокая стабильность существования во времени и пространстве), самостоятельная значимость функциональных свойств, однородность состава.

Под сложной атакой будем понимать групповую атаку при условии, что количество элементов атаки ограничено (не более 10–15). Сложной атаке свойственны те же характеристики, что и групповой, но проявляющиеся в меньшей степени.

Интеллектуальная атака. Под таким термином будем понимать групповую атаку со следующими особенностями:

• все объекты управления, участвующие в атаке, целенаправленно взаимодействуют друг с другом;

• решение о назначении цели для летательного аппарата принимается в процессе движения в зависимости от обстановки;

• участники атаки подчиняются и реализуют принципы коллективного (не стайного) поведения;

• в атаке участвуют три типа летательных аппаратов: боевые элементы, пассивные ложные элементы и активные отвлекающие элементы.

Особо следует отметить гиперзвуковые ЛА. Задачи обнаружения и перехвата таких ЛА еще в полной мере не решены. Среди проблем выделяются сокращенный запас времени на подготовку противодействия, неразвитость методов наведения, ухудшение показателей обнаружения таких объектов радиотехническими средствами, возможность интенсивных маневров и др. [24].