Метод дослідження поведінки груп рухомих об’єктів з використанням клітинних автоматів

Abstract

Пошук розподілених об’єктів в районах є важливим та достатньо складним завданням моніторингу при виконанні спеціальних завдань. Вирішення даного завдання полягає у розробці стратегії пошуку з використанням груп рухомих об’єктів. В якості таких груп можна розглядати пошукові групи, безпілотні системи та багато інших. Проте дослідження групової діяльності рухомих об’єктів – це відоме завдання, яке можна вирішити багатьма способами. Один із способів – пошук аналогій в живій природі, та використання механізмів, реалізованих природою в поведінці живих істот. В статті розроблена стратегія пошуку, яка ґрунтується на відтворенні природного явища групової поведінки, а саме поведінки косяка риб. Основні характерні властивості косяка риб реалізовані за допомогою клітинного автомату на двовимірній однорідній решітці з автоматами які характеризують об’єкти пошуку та груповий рухомий об’єкт. В роботі використано та описано однорідну клітинну решітку, яка не згорнута в сферу для спрощення обрахунків. Для решітки встановлені межі, які характерні для вирішення реальних завдань при пошуку об’єктів в заданій області простору. В статті розглянута діяльність однорідних групових об’єктів, проте в подальшому вдосконаленні такого підходу, можуть бути використані різнорідні та змішані групи або сукупності різнорідних груп, що будуть діяти у відповідності з наборами правил зміни станів. Використання клітинного автомату дозволяє створити довільну систему правил його роботи. Критерії, що характеризують досяжність об’єктів пошуку можуть бути модифіковані під конкретні завдання та дозволяють впливати на час та оперативність пошуку, а також створювати різні поєднання цих та інших факторів, які впливають на ефективність вирішення завдання. Дослідження такого автомату дозволяє стверджувати про можливість створення ефективного автомату пошуку маршрутів з заданими часом та точністю роботи, що може бути використано в реальних умовах.

Keywords

• клітинний автомат, пошук шляху, завдання оптимізації, випадковий пошук, модель.