Правила поведения
<<  Тема: «Коррекция поведения «трудных» детей» Правила поведения в компьютерном классе  >>
Коллективное поведение роботов
Коллективное поведение роботов
1. Введение
1. Введение
1. Введение
1. Введение
1. Введение
1. Введение
Некоторые примеры систем
Некоторые примеры систем
Некоторые примеры систем
Некоторые примеры систем
Примеры "реальных" систем
Примеры "реальных" систем
Примеры "реальных" систем
Примеры "реальных" систем
Примеры "реальных" систем
Примеры "реальных" систем
Примеры "реальных" систем
Примеры "реальных" систем
Исследовательские проекты, доведенные до реального уровня
Исследовательские проекты, доведенные до реального уровня
Исследовательские проекты, доведенные до реального уровня
Исследовательские проекты, доведенные до реального уровня
"Эволюционирующие" роботы
"Эволюционирующие" роботы
"Эволюционирующие" роботы
"Эволюционирующие" роботы
«Умная» пыль
«Умная» пыль
«Умная» пыль
«Умная» пыль
Роботы-разведчики
Роботы-разведчики
Роботы-разведчики
Роботы-разведчики
Роботы-разведчики
Роботы-разведчики
Регулировка мощности
Регулировка мощности
Коллективное поведение автоматов в коллективной робототехнике
Коллективное поведение автоматов в коллективной робототехнике
Многоагентные системы (МАС)
Многоагентные системы (МАС)
Механизмы МАС
Механизмы МАС
Механизмы МАС
Механизмы МАС
Механизмы МАС
Механизмы МАС
Основные проблемы МАС
Основные проблемы МАС
Примеры систем
Примеры систем
Примеры систем
Примеры систем
Примеры систем
Примеры систем
МАС
МАС
Имитационные модели
Имитационные модели
Муравьи
Муравьи
Муравьи
Муравьи
Муравьи
Муравьи
ТТХ
ТТХ
ТТХ
ТТХ
ТТХ
ТТХ
Роевые алгоритмы
Роевые алгоритмы
Модели движения
Модели движения
Модели движения
Модели движения
Модели движения
Модели движения
Модели движения
Модели движения
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Движение
Подобного рода модели – это лишь реализация неких частных механизмов
Подобного рода модели – это лишь реализация неких частных механизмов
Робот EPORO
Робот EPORO
Пример роевого алгоритма
Пример роевого алгоритма
Проект MARS
Проект MARS
Проект MARS
Проект MARS
Эволюционные методы
Эволюционные методы
Эволюционные методы
Эволюционные методы
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
MARV
MARV
MARV
MARV
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Элементная база
Картинки из презентации «Коллективное поведение роботов» к уроку педагогики на тему «Правила поведения»

Автор: Adminisrator. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока педагогики, скачайте бесплатно презентацию «Коллективное поведение роботов.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 7010 КБ.

Коллективное поведение роботов

содержание презентации «Коллективное поведение роботов.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Коллективное поведение роботов. 27Запах насекомые воспринимают вместе с
Желаемое и действительное. Карпов В.Э. пространством и направлением, для них это
Московский государственный институт одно единое чувство (некоторые опыты
электроники и математики (МИЭМ) опровергают эту способность определения
karpov-ve@yandex.ru. направления следа). Зрение. Область
21. Введение. Создание сложной системы, точного зрения не превышает 1-2 см.
состоящей из множества сравнительно Муравьи видят прежде всего не форму, а
простых устройств: повышение надежности движение и цвет. Большие фасеточные глаза
(утрата части членов коллектива не влияет и 3 простых глазка (функция которых пока
на работоспособность всей системы в не очень ясна). Слух. Раздражением
целом). гибкость (способность системы к является не изменение давления, а скорость
реконфигурации). потенциальная возможность движения молекул, максимальная в центре
развития и усложнения решаемых задач путем волн. Звук для муравьев не играет
наращивания мощности коллектива. существенной роли. Деятельность муравьев
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМ КПР командная работа Разведение тлей. Защита от вредителей,
роботов, совместно выполняющих диагностику выгул и выпас. Собирательство. Семена.
труднодоступных объектов, мониторинг Сбор и хранение. Охота и агрокультура.
окружающей среды, коллективное решение Строительство ловушек и селекция.
задач роботами–спасателями, разведка и Выращивание грибов. Грибные плантации.
рекогносцировка (для беспилотных Охрана своих плантации от вредителей и
летательных аппаратов, роботов военного паразитов. Использование антибиотиков.
назначения), охранные функции, Внутрисемейное взаимодействие. Основные
патрулирование, и т.д. Коллективное каналы взаимодействия – это пищевой и
поведение. 2. А.Андреев, СПб // сигнальный. Обмен пищей — кормление друг
http://alexandreev.com/). друга (т.н. трофаллаксис), взаимное
3Специфические проблемы. (*) облизывание. Профессии и психологические
Непредсказуемая динамика внешней среды склонности. По мере роста муравьиной
(вплоть до сознательного противодействия). общины число профессий рабочих муравьев
(*) Неполнота и противоречивость знаний возрастает, а специализация каждой особи
роботов (агентов) о состоянии внешней сужается (полиэтизм). Основа для
среды и о других участниках. Многообразие специализации – физиологическое состояние
вариантов путей достижения цели, структур и психические наклонности. Муравьи
коллектива, распределения ролей и т.д. способны менять профессии. Обучение и
Распределенный и динамический характер профессиональный рост. Обучение начинающих
планирования действий коллектива. фуражиров более опытными. Фуражир: от
Проблемы, связанные с тем, что коллектив работы на периферии и до работы на куполе,
представляет собой совокупность физических где муравей несет службу в качестве
объектов, действующих в реальной сложной наблюдателя. Механизмы социального
среде (проблемы надежной коммуникации, образования. Обмены. Колонны. Обособленные
распределенность коллектива в пространстве подгруппы муравьев. У каждой колонны есть
и проч.). Прочие технические проблемы своя кормовая дорога, члены каждой колонны
(архитектура сети, протоколы, операционные живут в своей секции. Поликалия. Для
средства и т.д.). Коллективное поведение. рациональной организации семьи и при
3. перенаселенности гнезда формируется
4Некоторые примеры систем. Проект. поликалия – обитание одной семьи в
Характеристика. Направление. Примечания. нескольких взаимосвязанных гнездах.
I-SWARM. Германия, Университет Карлсруэ Колонии. В результате почкования возникает
2010 г. Мультиагентные сообщества роботов. колония, состоящая из материнского и
Финансируется Европейским союзом. Multi одного или нескольких дочерних
Robot Systems. Университет Алберты в муравейников. Специальные обменные дороги.
Эдмонтоне, США. Задачи коллективного Колониальные отношения. Дочерние колонии
принятия решений. Грант на пять лет в платят "дань". Федерации.
размере $39,000 в год. SwarmBot. Компания Длительный процесс образования отводков
iRobot. Сценарное управление. Группы (колоний) ведет к перенаселению. Тогда
численностью до 10 000; поиск мин; формируются федерации. Задача федерации –
исследование территорий; мониторинг. ограничение общей численности муравьев в
Коллективное поведение. 4. До 100 особей, системе. Результатом регуляции в федерации
размер – порядка 1 см2. Система из является сохранение основных структурных
нескольких роботов. Куб 12,5 см., единиц. Федерация – высшее достижение
32-разрядн. микропроцессор, ИК-датчики. социальной организации у муравьев.
5Примеры "реальных" систем. Устойчивость федерации значительно выше,
Коллективное поведение. 5. Проект чем обособленной колонии. Достигается
DARPA-2003. Отряд из 120 роботов. Задача: обменами.
коллективное решение тактических и 28Механизмы реализации. Коллективное
разведывательных задач. Участники: поведение. 28. 1. Допущение об
компания Icosystems (разработка программ инстинктивных реакциях. 2. Распределенный
имитации поведения живых организмов), мозг ("ленивые" муравьи, 20%).
компаниея I-Robot. Особенности: для 3. Центральные моторные программы + Эмоции
координации действий - простые правила + БПН: Вместо моделирования ансамбля из 1
локального взаимодействия (муравьиные млн. нейронов - реализация ограниченного
алгоритмы). Проект Centibots (2004, количества функциональных блоков
Университет Вашингтона). Один из первых (распознавание, ориентация, коммуникация,
реальных проектов. Задача: коллективная обучение, моторика и т.п.). Реализация
рекогносцировка помещений группой идеи многоуровневого иерархического
самодвижущихся роботов. Особенности: управления. (Н.А. Бернштейн - пирамидная
периодическое взаимодействие и двигательная система, 30-40-е гг. XX в.
перераспределение ролей. Демонстрация: применительно к построению движений).
команда из 100 роботов. 24 часа Психологические особенности поведения
непрерывного исследования и патрулирования муравья также могут быть промоделированы
территории THE CENTIBOTS PROJECT: достаточно простыми средствами. Реализация
http://www.ai.sri.com/centibots/ БПН (объединение простых нейронов в БПН).
Артиллерийская система NLOS-LS (2010 г). Правда, в результате мы получим в лучшем
Задача: создание артиллерийской системы случае более или мене адекватную модель
нового поколения. Участники: корпорации особи, а вопросы реализации механизма
Lockheed Martin и Raytheon. Особенности: социального поведения, образования сложных
заряды смогут объединяться в воздухе в социальных форм и т.п. останутся все равно
интеллектуальную сеть и с максимальной открытыми. "Эмоциональная" СУ
эффективностью поражать объекты робота. Генератор локомоторного ритма у
противника, расположенные вне зоны прямой таракана. Потребностно–информационная
видимости. Для наведения на цель - теория эмоций П.В. Симонова (1964): Э =
лазерные радары и бортовое ПО f(П, p(Ин, Ис)). Большой пирамидный нейрон
распознавания. Они способны находиться в (интеллектуальный нейрон), В.Б. Вальцев.
воздухе 30 минут, преодолевая за это время 29Роевые алгоритмы. Задача РИ – изучение
до 70 км. в поисках целей. Стоимость и описание коллективного поведения
проекта: $1,1 млрд. децентрализованной самоорганизующейся
6Исследовательские проекты, доведенные системы. Методы РИ рассматривается прежде
до реального уровня. Видео. Открытый всего как некие специфические механизмы
проект SwarmRobot. (swarmrobot.org) поисковой оптимизации. Большинство
Задача: создание минироботов (с линейными алгоритмов РИ относятся к классу
размерами до 3 см), которые могут метаэвристик. Системы РИ состоят из
организовывать масштабируемые коллективы множества агентов, локально
из десятков и сотен роботов. взаимодействующих между собой и с
Предполагается, что это позволит окружающей средой. Сами агенты просты, но
реализовать эффекты самоорганизации в все вместе, локально взаимодействуя,
больших коллективах. Проект Swarmanoid. создают т.н. называемый РИ (в природе –
Брюссельский свободный университет колония муравьев, рой пчел, стая птиц, рыб
(Universite Libre de Bruxelles). Задача: и т.д.). Перечень некоторых алгоритмов РИ:
исследование поведения неоднородных Муравьиный алгоритм (Ant colony
коллективов роботов. Пример: коллектив из optimization). Метод роя частиц (Particle
колесных роботов, летающего swarm optimization). Пчелиный алгоритм
робота-разведчика и манипуляционного (Bees algorithm). Оптимизация
робота совместными усилиями находят объект передвижением бактерий (Bacterial foraging
(книгу). Видео с демонстрацией получило в optimization). Стохастический диффузионный
2011 г. приз на конференции Conference on поиск (Stochastic diffusion search).
Artificial Intelligence AAAI-11 в Алгоритм гравитационного поиска
Сан-Франциско. (Gravitational search algorithm). Алгоритм
http://www.newscientist.com/article/dn2079 капель воды (Intelligent Water Drops
-robot-mission-impossible-wins-video-prize algorithm). Светляковый алгоритм (Firefly
html. Коллективное поведение. 6. algorithm). Значительная часть РА
7"Эволюционирующие" роботы. посвящена реализации моделей стайного
Эволюционирующие роботы. (2009, Laboratory поведения, и прежде всего – стайному
of Intelligent Systems (политехническая движению. Коллективное поведение. 29.
школа, Лозанна, Швейцария). Исследования в 30Модели движения. Макромодели. Для
области "эволюции" роботов. описания движения больших масс роевых
Эволюционировал геном робота, кодирующий организмов вполне подходящим оказывается
ИНС, определяющую поведение робота. В математический аппарат гидродинамики. Речь
экспериментах группа из 10 роботов идет о статистических макромоделях.
состязалась за пищу. Роботы – это колесные Бродячие муравьи. Быстрая реакция на
платформы (т.н. s-боты) размером 12x5см. запахи следов их ближайших соседей.
Задача роботов - поиск "источника Подражательное поведение. Если плотность
пищи" (светящееся кольцо) и избегание потока становится слишком высокой, это
"яда" (темное кольцо). служит сигналом к формированию множества
"Общение" посредством световых дополнительных дорог. Муравьи ведут себя
сигналов. В ходе экспериментов эволюция так, чтобы обеспечить рою максимальную
роботов приводила иногда к тому, что скорость передвижения. Движение саранчи.
роботы обучались даже обманывать Когда плотность саранчи превышает
соперников, испуская некоторый пороговый уровень, насекомые
"неправильный" свет при внезапно начинают двигаться вместе,
нахождении возле кормушки (чтобы не выравнивая движение по своему соседу.
привлекать к кормушке конкурентов). Видео. Движение сверчков. Мормонские сверчки
Коллективное поведение. 7. собираются миллионными роями и
8«Умная» пыль. Сеть из малых вытягиваются в многокилометровые полосы.
беспроводных микроэлектромеханических Механизм образования полос: когда сверчки
систем, которые могут взаимодействовать не могут найти достаточно пищи, они
между собой и получать данные о состоянии становятся каннибалами. Каждые 17 сек.
внешней среды. Базовые элементы «умной сверчки пробуют напасть на других
пыли» — т.н. моты (англ. moth — мошка). индивидуумов своего рода. Поэтому сверчки
Каждый мот имеет собственные сенсоры, и вытягиваются в длинные стаи: тот, кто
вычислительный узел, коммуникацию и впереди, убегает, чтобы не быть съеденным
питание. Реальные испытания – Афганистан, преследующими его собратьями. Коллективное
2002. Сенсор Mica (Intel): 128 К поведение. 30.
программной флэш-памяти, 256 К флэш-памяти 31Движение. Формальные методы. Базовые
для хранения данных; радиопередатчик (900 правила (алгоритмы) движения: движение в
МГц); ОС TinyOS (код этой ОС является направлении цели; движение в направлении
открытым и «весит» 8,5 К). Коллективное центра масс своих соседей; поддержка
поведение. 8. Калифорнийский университет в минимально допустимого расстояния друг
Беркли, финансирование DARPA. между другом и препятствиями; алгоритмы
9Роботы-разведчики. Видео 1. Видео 2. обхода препятствий и уклонения от
Коллективное поведение. 9. Робот SCOUT. столкновений; алгоритмы, учитывающие такие
Центр распределенной робототехники, взаимоисключающие тенденции, как
Университет Миннесоты, США. Начало работ – "отталкивание" и
2001 г. Длина: 110 мм. Диаметр: 40 мм. "притяжение" особей в стае и
Вес: 200 г Скорость: 30 см/с. Привод: 2 т.п. Из работ Павловского В.Е.
колеса, механизм для прыжков. Высота Коллективное поведение. 31. Сила
прыжка: до 30 см. Сенсоры: камера, отталкивания. Варианты моделей обхода
акселерометры, энкодеры на колесах, препятствий. Ситуация
магнетометры. Время функционирования: в "зацепления" Схема определения
неподвижном состоянии – 120 мин., при boid’ом своих соседей.
движении на полной скорости - 70 минут, 32Подобного рода модели – это лишь
100 прыжков. Коммуникации: 6 каналов реализация неких частных механизмов. Эти
связи. Ресурс проекта: модели не претендуют на объяснение природы
http://distrob.cs.umn.edu/scout.php Робот стайного поведение, предпосылки его
Throwbot, компания ReconRobotics. появления или некие глубокие обобщения. На
«хвостик» для балансированного движения, практике эти модели вполне применимы для
антенны. длина робота - 187 мм., вес – 0.5 решения частных технических задач. Роевые
кг., скорость – 1 км/ч. сверхпрочные методы. Резюме. Коллективное поведение.
материалы – титан и авиационный алюминий 32.
(забрасывание робота в помещение с 33Робот EPORO. Робот EPORO (Nissan,
расстояния в 30 м.). Робот предназначен 2009). Коллектив роботов имитирует
для помощи полицейским и спасательным поведенческие модели стаи рыб, избегая
службам в проведении опасных операций. препятствий и столкновений друг с другом и
Производство Throwbot ограничено числом в способных двигаться целенаправленно EPORO
2000 экземпляров в первый год и в 8000 во – это развитие концепции
второй, так как использоваться он может "заимствования" у природы. EPORO
только специальными службами и только в решает задачу движения без столкновений
особых случаях. ("инстинктивная навигация":
10Модели и методы, лежащие в основе КПР. выявление и обход препятствий). Как и
"Строгое" математическое рыбы, роботы EPORO имеют специальный
решение. Речь идет об исследованиях в сенсор – т.н. "боковую линию",
области теории систем, создании формальных роль которой играет лазерный дальномер.
моделей и механизмов коллективного Основная цель этих исследований – создание
поведения. Технологии многоагентных систем безопасных автомобилей (сам робот EPORO –
(МАС). Имитационное моделирование, т.е. это модель: высота – 60 сантиметров, вес –
реализация моделей взаимодействующих 13 кг). "3 правила поведения
субъектов (роботов), при этом за основу рыб": изменять направление движения
берутся биологические объекты (в т.ч. - без столкновений с другими;
исследования в области т.н. искусственной "путешествовать" бок о бок с
жизни). Роевые, пчелиные и муравьиные остальными, сохраняя определённую
алгоритмы. Это методы, исследующие дистанцию и скорость; уметь безопасно
внешние, сугубо феноменологические стороны сближаться. Коллективное поведение. 33.
поведения живых организмов. Подобного рода 34Пример роевого алгоритма. Муравьиный
методы и алгоритмы лежат в основе т.н. алгоритм. Идея алгоритма – моделирование
роевого интеллекта. Эволюционные методы. поведения муравьёв, связанного с их
Основная задача – реализация эволюционным способностью быстро находить кратчайший
путем механизмов внутристайного путь от муравейника к источнику пищи и
(внутрироевого) взаимодействия. адаптироваться к изменяющимся условиям,
Коллективное поведение. 10. находя новый кратчайший путь.
11Немного о терминах. Распределенный ИИ. Предполагается, что при своём движении
Эта область ИИ занимается самыми общими муравей метит путь феромоном, и эта
аспектами коллективного поведения агентов. информация используется другими муравьями
В лучшем случае основу РИИ составляют для выбора пути. Цикл, пока не выполнены
результаты, полученные в теории условия выхода: Создание муравьёв
распределенных систем, теории принятия (размещение на графе). Поиск решения
решений и даже теории МАС. Основные же (переход в следующую точку). Вероятность
проблемы остаются по-прежнему нерешенными. перехода из i в j зависит от уровня
Неясно, как эффективно разбивать задачу на феромона в этой точке. Обновление уровня
подзадачи и распределять их между феромона ? в точке (i,j). Уровень
агентами, неясно, как будут феромона: ?ij(t+1) = (1-?) ?ij (t) + ?
синтезироваться результаты и и (Q/Lk), где ? – интенсивность испарения,
согласовываться решения т.п. РИИ – это Lk(t) – цена текущего решения для k-го
пока лишь "декларация о муравья, Q – цена оптимального решения,
намерениях". Групповая робототехника т.е. Q/Lk – феромон, откладываемый k -м
(ГР) это очередной "новый" муравьём, использующим ребро (i,j).
подход к координации систем многих Дополнительные действия (локальный поиск).
роботов, которые состоят из большого числа Коллективное поведение. 34.
в основном простых роботов. 35Проект MARS. MARS (Multiple Autonomous
Предполагается, что желаемое коллективное Robots), США, Пенсильванский университет,
поведение возникает из взаимодействия 2000 Один из первых реальных проектов
роботов между собой и с окружающей средой группового поведения роботов Основа –
(т.н. роевой интеллект). Идеологическая четырехколесная платформа Clodbuster
основа ГР – это эффект эмерджентности Отработка методов ориентации групп
поведения (как у социальных насекомых). мобильных автономных роботов с
Ключевой момент – взаимодействие между использованием правил ближайшего
членами группы, а целевая функция – соседства. Суть метода: роботы определяют
разумность поведения не индивидуума, а свои действия по действиям, выполняемым
всего роя. Необходимость большого соседями (если в группе есть ведущий, то
количества роботов. Техническая все остальные роботы повторяют его
направленность ГР: создание конструкции движения). В основу этих правил положена
роботов, систем управления, механизмов теория связанных систем. Ресурс проекта:
взаимодействия. Принципиальными факторами http://www.cis.upenn.edu/mars/site/platfor
в ГР являются миниатюризация и стоимость. s.htm Примечание. «Теория связанных
Простоте каждого члена команды в ГР систем». Сб. «Успехи физических наук» за
уделяется особое внимание. (Принцип 1935 г. Часто название этой теории
"простоты" робота – самое слабое встречается совместно с т.н. «Теорией
место ГР. Проблема в том, что члены стаи – биосинхронизма». Коллективное поведение.
это очень непростые по своей структуре, 35.
поведению и возможностям организмы). 36Замечания к роевым и стайным методам.
Коллективный интеллект. Термин появился в 1. Стая и коллектив. Коллективное
середине 1980-х гг. в социологии при управление: объекты, входящие в группу,
изучении процесса коллективного принятия имеют возможность обмениваться друг с
решений. КИ – способность группы находить другом информацией. В т.ч. – знают о целях
решения задач более эффективные, чем и задачах, имеют сведения о составе
лучшее индивидуальное решение в этой коллектива и т.д. Стайное управление:
группе. Коллективное поведение. 11. члены группы не имеют, вообще говоря,
12Формальные модели коллективного информационной связи с другими объектами,
поведения. Автоматные модели В 60-е гг. 20 могут не знать состава и характеристик
века сформировалась школа, изучающая прочих членов группы. 2. Задача
различные модели поведения на основе подражательного поведения. Реализация
конечных автоматов. Основной тезис: любое принципа «делай, как остальные» не всегда
достаточно сложное поведение слагается из сводится к правилам «ближайшего
совокупности простых поведенческих актов. соседства». Это – управление на сложном
Работы М.Л. Цетлина, В.И. Варшавского, поведенческом уровне. Для реализации
В.Л. Стефанюка, Д.А. Поспелова и др. подражания неизбежно возникают следующие
Исследуя разнообразные формы поведения (от задачи: Распознавание «своих», т.е.
условно-рефлекторного и до коллективного объектов для подражания. Определение
поведения), был создан теоретический (распознавание) действий «своих», которым
фундамент для описания коллективного следует подражать. Выполнение такого же
взаимодействия объектов самой разной действия, т.е. реализация поведенческого
природы. В рамках КПА рассматривались акта. Таким образом: «Делай, как
задачи распределения ресурсов между остальные» => «Веди себя так же».
участниками, особенности организации Пример. Муравьи. Подражательное поведение
однородных коллективов, поведение представляет собой крайне сложные
неоднородных структур (вводился ранг комплексы действий – перенос пищи (в т.ч.
рефлексии участников) и т.п., решались – согласованные действия по
задачи синхронизации взаимодействия членов транспортировке тяжелых грузов),
коллектива (автоматов). На базе подобных строительство, уход, оборонительные
моделей был создан фундамент сотовой связи действия и проч. Иными словами:
(задача о коллективе радиостанций, подражательность означает запуск больших,
Стефанюк В.Л.). Эти модели и методы стали сложных поведенческих (не только моторных)
основой для построения многих программ. Коллективное поведение. 36.
децентрализованных коллективных систем, 37Стайное поведение и автоматы. Типичный
моделей индивидуального и коллективного пример стайного поведения группы роботов:
поведения. Теория КПА до сих пор является «Предположим, что каждый робот может
одной из очень немногих строгих, выполнять одну из двух работ и при этом
формальных моделей подобного рода систем. может менять одну на другую. Первоначально
Коллективное поведение. 12. роботы выбирают себе работу произвольно.
13Коллективное поведение автоматов Периодически, обмениваясь информацией с
(КПА). Однородные структуры. Оценке ближайшими соседями, роботы принимают
подлежит совокупное воздействие всего решение о продолжении выполнения выбранной
коллектива автоматов D=(d1i1,d2i2,…,dkik), ими работы или о ее изменении. Если
где dmk – k-е действие m-го автомата. большинство ближайших соседей выполняют ту
Задача 1. N мест и M претендентов, N>M же работу, что и данный робот, то робот
Пусть N=3, a1 = 80, a2 = 60, a3 = 20. M=4. продолжает ее выполнять, иначе – меняет
В отсутствии информации о значениях ai и работу». См. задачу о поливе участков. Она
динамике размещения по местам работы можно гораздо более глубока и интересна. В ней
добиться такого положения, при котором согласованность действий агентов –
каждый индивид максимизирует свой выигрыш автоматов – достигается на основе наличия
(система выйдет на точку Мора). Задача 2. в коллективе игроков, обладающих ненулевым
Игра с общей кассой Необходимо рангом рефлексии (способности рассуждать
максимизировать суммарную зарплату, за другого). Коллективное поведение. 37.
получаемую всем коллективом (схема с общей 38Эволюционные методы. Коллективное
кассой). ?ai=80+60+20=160, поведение. 38. 1. Ни о какой эволюции
xсрmax=?ai/M=160/4=40 Если окажется, что роботов как технических устройств речи
xср< xсрmax, то будем наказывать тех здесь не идет. В лучшем случае – попытки
игроков, чей выигрыш оказался меньше xср. реализации эволюционным путем механизмов
При показанном выше распределении xср = внутристайного (внутрироевого)
(40+40+35+35)/4=35. Будут наказаны игроки, взаимодействия. 2. Успехи весьма скромны
зарабатывающие по 30 рублей. В этом случае (даже в сугубо модельной эволюции).
кто-нибудь из них поменяет место работы. Отсутствие адекватных моделей (как
Наказания прекратятся тогда, когда двое методами ГА, так и методами классического
будут работать на предприятии №1, один – ЭМ) эволюции, приводящей к появлению
на предприятии №2 и один – на предприятии коллективов можно объяснить тем, что для
№3. РАНГ РЕФЛЕКСИИ (РР) Индивид имеет появления стайных образований нужны более
нулевой ранг рефлексии, если при выборе сложные модели особей. 3. Неясны многие
своего действия он никак не учитывает теоретические вопросы, такие как: каковы
наличия других участников коллектива. должны быть условия, при которых
Выбор действия при нулевом ранге рефлексии эволюционный процесс идет не путем
определяется только той информацией, усложнения структуры особи, а путем
которая поступает на вход решающего синтезогенеза (объединения разрозненных
устройства из внешней среды. Индивид имеет элементов в систему); каким образом
первый ранг рефлексии, если он считает, формируется функция качества для роевого
что остальные участники имеют нулевой ранг организма, какие составные его части
рефлексии и сам он может выбирать действия подлежат оценке ("поощрению" и
за них. Коллективное поведение. 13. "наказанию"); каковы механизмы
14Задача о поливе садовых участков. взаимодействия между особями и проч.
Коллективное поведение. 14. ЗАДАЧА Подавляющее большинство исследований в
МАЙХИЛЛА (ЗАДАЧА О ЦЕПИ СТРЕЛКОВ) области эволюции коллективов роботов
Существуют ли правила поведения стрелков, сводятся к тому, что: реализуется
обеспечивающих синхронизацию, если искусственная, модельная среда эволюции, в
количество слов, которыми могут которой стандартными методами (ГА, ЭМ и
обмениваться стрелки и объем внутренней проч.) формируется структура особи;
памяти каждого из них ограничены и не результаты эволюционного процесса
зависят от длины цепи. Минимально (структуры особей) загружаются в СУ
возможное время решения составляет 2N-2 реальных роботов. Например,
тактов (N-количество стрелков). Э.Гото, "эволюция" поведения коллектива
1962. Конечный автомат с несколькими роботов в проекте Политехнической школы
тысячами состояний. В.И.Левенштейн, 1965. Лозанны. Искусственная эволюция проходила
9 внутренних состояний. Скважина. в симулирующей среде Enki, где
Кольцевой коллектор. Экономия моделировались и роботы, и их сенсоры.
электроэнергии. Решение Кольцо из N Затем – эволюционный фреймворк роботов
автоматов. Каждый из них может находиться Teem. Структура лучших СУ затем
в одном из двух состояний – 0 и 1. Плохо, переносилась на реальных роботов.
когда: 1) не экономится электроэнергия; 2) Эволюционированию подлежал 264-битный
когда все засыхает. Диаграмма геном системы управления, который
распространения сигналов В точках определял реакцию робота на информацию от
пересечения сигналов a1 и a3 автомат сенсоров. Т.о., сейчас результатом
переходит в состояние S1 и сам начинает эволюции является отдельная особь, а
генерировать сигналы a1 и a3. Переход в коллектив, по сути, – это просто множество
синхронизирующее состояние S отдельных роботов (если речь идет о ГА, то
осуществляется тогда, когда и сам автомат это набор отдельных хромосом, а если
и оба его соседа находится в состоянии S1. методы ЭМ, то автоматный газ в чистом
Автомату с первым РР лучше сохранить свое виде). Вывод: Имеются лишь спекуляции на
текущее состояние. Автомату с первым РР эволюционные темы.
необходимо знать не только соседей, но и 39Элементная база. Универсальные
соседей соседей. Автомату со вторым РР – колесные платформы. мобильный робот МЭИ
аналогично. Чем выше РР, тем о большем робот POLOLU s-бот. Подобного рода
количестве соседей необходимо иметь устройства обычно достаточно дороги и
информацию. сложны. Например, s-бот: процессор Xscale
15Список некоторых работ В.Л. Стефанюка с частотой 400 MHz, 64 MB ОЗУ и 32 MB
по коллективному поведению и играм флеш-памяти; 12 PIC микроконтроллеров для
автоматов. Коллективное поведение. 15. низкоуровневой обработки; средства
Стефанюк В.Л. Пример задачи на коммуникации. Коллективное поведение. 39.
коллективное поведение двух 40Элементная база. Специализированные
автоматов//Автоматика и телемеханика. - мини-роботы. SwarmRobot
1963. - Т.24. - N.6. - С.781-784 Стефанюк (www.swarmrobot.org). Открытый проект.
В.Л., Цетлин М.Л. О регулировке мощности в Габариты роботов – 3 см. Микроробот MEMS,
коллективе радиостанций //Проблемы летающий на магнитных полях. Университет
передачи информации. - 1967. - Т.3. - N.4. Ватерлоо, Канада, 2009 г. Для полета
- С.59-67. Стефанюк В.Л. Некоторые использует магнитное поле Земли. Вес –
локальные критерии устойчивой регулировки 0,83 г. Оснащен электромагнитами,
мощности в коллективе радиостанций создающими вокруг него трехмерное
//Проблемы передачи информации. - 1968. - параболическое магнитное поле. Имеет
Т.4. - N.1. - С.90-91. Стефанюк В.Л., специальные клещи, которые открываются во
Бутрименко А.В. Игры автоматов как модель время нагревания их лазерным лучом и
группового поведения// Тезисы статей 3-го закрываются по мере остывания. Они
Симпозиума по человеко-машинным проблемам: позволяют переносить микрообъекты из одной
групповая активность в малых коллективах точки пространства в другую. Роботы
(проведен в Баку).- Научный совет по Kilobot (Группа исследования
кибернетике. - Москва, 1968, С.21-23. самоорганизующихся систем Гарвардского
Стефанюк В.Л. Коллективное поведение университета). Отличительная особенность –
автоматов и задача устойчивого локального дешевизна ($14). Вместо колес – 2
управления системой связи//Кандидатская вибромотора. Скорость перемещения – 1
диссертация, - M:ИПУ. - 1968.- 115 с. см/сек, а полный оборот вокруг своей оси –
Стефанюк В.Л. Локальное управление 8 сек. Коллективное поведение. 40.
мощностью в большой системе связи// 3-й 41MARV. MARV (Miniature Autonomous
Международный симпозиум "Новости в Robotic Vehicle), Национальная лаборатория
радиоэлектронике", Варна, 1970. - США Сандиа, середина 1990-х гг. Один из
Ч.2. - С.1-7. Микийчук А.М.,Стефанюк В.Л. первых проектов по созданию миниатюрных
Об одном типе взаимодействия , роботов. Объем - около 1 кубического дюйма
гарантирующем глобальную устойчивость (в 2000 г. – ? д3) процессор с 8 Кбайт
локального управления//2-е всесоюзное памяти, датчик температуры, микрофон,
совещание по теории релейных устройств и видеокамера, химический сенсор. В
конечных автоматов. Тезисы докладов - дальнейшем MARV был оборудован системой
Рига. - 1971. - С.100-101. Стефанюк В.Л. беспроводной связи. Группа микророботов
Об описании игр ?-автоматов //Автоматика и могла объединяться для совместного решения
телемеханика. - 1971. - N.4. - С.83-88. задач под управлением центрального
Стефанюк В.Л. О "взаимопомощи" в компьютера. Ресурс проекта:
коллективе радиостанций// Проблемы http://robotics.sandia.gov/Marv.html.
передачи информации. - 1971. -Т.7. - N.3. Коллективное поведение. 41.
- С.103-107. Stefanuk V.L. Collective 42Элементная база. Обзор по архитектуре
Behaviour of Automata and the Problems of микро-роботов: Churaman Wayne A.
Stable Local Control of a Large Scale "Novel Integrated System Architecture
System//Second International Joint for an Autonomous Jumping
Conference on Artificial Intelligence Micro-Robot", M.S., University of
(IJCAI), London, pp. 51-56, 1971. Котляр Maryland, 2010. URL:
С.Б., Стефанюк В.Л. Об одной упрощенной http://drum.lib.umd.edu/bitstream/1903/108
модели взаимодействия в коллективе 5/1/Churaman_umd_0117N_11519.pdf Для
автоматов//Problems of Control and реализации сложных движений (в т.ч. –
Information Theory. - 1972. - V.1(3-4). - прыжков), исследователи глубоко изучают
С.297-305. Стефанюк В.Л. О взаимодействии движения насекомых. Коллективное
при локальном управлении// Автоматика и поведение. 42.
телемеханика. - 1973. - N.6. - С.48-56. 43Библиография из Churaman, 2010.
Стефанюк В.Л. Анализ целесообразности Коллективное поведение. 43. [1] Siegel,
локально-организованных систем через M.;, "Smart sensors and small
потоки вероятности// Модели в системах robots," Instrumentation and
обработки данных . - М.: Наука, 1989 . - Measurement Technology Conference, 2001.
С.33-45. Стефанюк В.Л. Равновесие в IMTC 2001. Proceedings of the 18th IEEE ,
дробно-линейной системе взаимодействия при vol.1, no., pp.303-308 vol.1, 21-23 May
локальных данных//Модели в системах 2001 doi: 10.1109/IMTC.2001.928830 URL:
обработки данных . - М.: Наука, 1989 . - http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
С.45-54. Стефанюк В.Л. Консультирующая tp=&arnumber=928830&isnumber=20066
экспертная система с локальной [2] Donald, B.R.; Levey, C.G.; McGray,
организацией// Всесоюзная конференция C.D.; Paprotny, I.; Rus, D.;, "An
"Проблемы разработки и внедрения untethered, electrostatic, globally
экспертных систем". - М.:ВНИИНС, controllable MEMS micro-robot,"
1989. - С.33-34. Стефанюк В.Л. Локальная Microelectromechanical Systems, Journal of
организация целесообразного поведения , vol.15, no.1, pp. 1- 15, Feb. 2006 doi:
технических систем.- М:МИЭМ. - Докторская 10.1109/JMEMS.2005.863697 URL:
диссертация. - 1990. - 423с. Стефанюк В.Л. http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
От многоагентных систем к коллективному tp=&arnumber=1588903&isnumber=3348
поведению. Труды международного рабочего [3] Casanova, R.; Dieguez, A.; Arbat, A.;
совещания "Распределенный Alonso, O.; Sanuy, A.; Canals, J.;
искусственный интеллект и многоагентные Colomer, J.; Samitier, J.;,
системы" (DAIMAS'97), 1997, С. "Integration of the control
Петербург, С. 327-338 Stefanuk V.L. From electronics for a mm3-sized autonomous
Multi-Agent Systems to Collective microrobot into a single chip,"
Behaviour. In Proc. of the Workshop Robotics and Automation, 2009. ICRA '09.
"Distributed Artificial Intelligence IEEE International Conference on , vol.,
and Multi-Agent Systems (DAIMAS'97), June no., pp.3007-3012, 12-17 May 2009 doi:
15-18, 1997, St.Petersburg, Russia, p. 223 10.1109/ROBOT.2009.5152611 URL:
(in English). Стефанюк В.Л. Коллективное http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
поведение систем с переспросом. Научная tp=&arnumber=5152611&isnumber=5152
сессия МИФИ-2006. Сборник научных трудов, 75 [4] Fiorini, P.; Hayati, S.; Heverly,
Т3: Интеллектуальные системы и технологии, M.; Gensler, J.;, "A hopping robot
Министерство образования и науки for planetary exploration," Aerospace
Российской федерации, Москва: МИФИ, 2006, Conference, 1999. Proceedings. 1999 IEEE ,
с. 44-45 Стефанюк В.Л. Локальная vol.2, no., pp.153-158 vol.2, 1999 doi:
организация интеллектуальных систем. 10.1109/AERO.1999.793156 URL:
Модели и приложения. М.: Физматлит, 2004 , http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
328 c. Стефанюк В.Л. Коллективное tp=&arnumber=793156&isnumber=17211
поведение в противовес перемешиванию [5] Tsukagoshi, H.; Sasaki, M.; Kitagawa,
мнений. 3-я международная конференция A.; Tanaka, T.;, "Design of a Higher
"Системный анализ и информационные Jumping Rescue Robot with the Optimized
технологии", САИТ-2009: Труды Pneumatic Drive," Robotics and
конференции, С. 211-218, ИСА РАН, 2009 Automation, 2005. ICRA 2005. Proceedings
Vadim Stefanuk. Reaching Collective of the 2005 IEEE International Conference
Opinion. International Journal of on , vol., no., pp. 1276- 1283, 18-22
Computational Intelligence. Theory and April 2005 URL:
Practice, Vol. 5, No. 1, June 2010. pp. http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
31-35. tp=&arnumber=1570291&isnumber=3325
16Регулировка мощности. Системы CDMA [6] Wikipedia contributors, “Robot
(Code Division Multiple Access). Сильная Locomotion,” Wikipedia, The Free
зависимость от уровня взаимных помех (т.к. Encyclopedia. Wikipedia, The Free
общая полоса частот и ортогональные Encyclopedia, 23 Mar 2010. Web. 16 Apr
шумоподобные сигналы). Интервал между 2010 URL:
соседними измерениями – 1,25 мс. Биты http://en.wikipedia.org/wiki/Robot_locomot
управления мощностью передаются по каналу on [7] Ebefors, T.; Mattsson, T.;
трафика со скоростью 800 бит/с. Открытый Kalvesten, E.; Stemme, G.;, “A Walking
цикл: ПС ищет сигнал БС, замеряет его Silicon Micro-Robot,” The 10th Int.
мощность и вычисляет мощность Conference on Solid-State Sensors and
передаваемого сигнала. Цикличность – 20 Actuators (Transducers’99), Sendai, Japan,
мс. Замкнутый цикл. БС постоянно оценивает pp. 1202-1205, 7-10 June 1999 78 [8]
вероятность ошибки в каждом принимаемом Lambrecht, B.G.A.; Horchler, A.D.; Quinn,
сигнале. Если она превышает программно R.D.;, "A Small, Insect-Inspired
заданный порог, то БС дает команду Robot that Runs and Jumps," Robotics
соответствующей ПС увеличить мощность and Automation, 2005. ICRA 2005.
излучения. Шаг регулировки – 1 дБ, Proceedings of the 2005 IEEE International
цикличность – 1,25 мс. «Умная» пыль или Conference on , vol., no., pp. 1240- 1245,
интеллектуальные сенсорные сети. Наиболее 18-22 April 2005 URL:
актуальная проблема – сбалансированность http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
энергоресурса. Минимизация энергозатрат, tp=&arnumber=1570285&isnumber=3325
гарантированность времени функционирования [9] Stoeter, S.A.; Rybski, P.E.; Gini,
системы в целом – самое слабое место M.; Papanikolopoulos, N.;,
сенсорных сетей. Базовых станций нет => "Autonomous stair-hopping with Scout
здесь важна способность элементов сети robots," Intelligent Robots and
«договориться» между собой. Коллективное Systems, 2002. IEEE/RSJ International
поведение. 16. Conference on, vol.1, no., pp. 721- 726
17Коллективное поведение автоматов в vol.1, 2002 doi: 10.1109/IRDS.2002.1041476
коллективной робототехнике. Что сделано с URL:http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp
1963 г.? Задача поведения двух роботов, jsp?tp=&arnumber=1041476&isnumber=
которые могли обмениваться друг с другом 2324 [10] Armour, R.; Paskins, K; Bowyer,
накопленным опытом (2005 г. ) – проект A.; Vincent, J; Megill, W;, “Jumping
АМУР, Лаборатория робототехники и robots: a biomimetic solution to
искусственного интеллекта Политехнического locomotion across rough terrain,”
музея. Опыт приобретался при Bioinspiration and Biomimetics, IOP
функционировании роботов в различных Publishing, vol.2, no., pp.S65-S82, 2007
средах, а механизмом, реализующим обучение Doi: 10.1088/1748-3182/2/3/S01 URL:
на базе условно-рефлекторного поведения, stacks.iop.org/BB/2/S65 [11] Center for
были конечные стохастические автоматы. Distributed Robotics, University of
Коллективное поведение. 17. Minnesota, “Scout Robot,” [Online].
18«Оптимизационный» подход. Построение Available:
формальных моделей коллективов и групп http://distrob.cs.umn.edu/robots/scout/Sco
роботов, допускающих применение различного t_2k_View_1.jpg. [Accessed: May 22, 2010]
рода методов оптимизации управления. [12] Wikipedia contributors, “Fantastic
Задача управления роботом: определить Voyage.” Wikipedia, The Free Encyclopedia.
такую последовательность действий Wikipedia, The Free Encyclopedia, 10 Aug.
(вектор-функцию действий) A(t), которая 2008. Web. 16 Apr. 2010 URL:
обеспечивала бы экстремум функционала. Но: http://en.wikipedia.org/wiki/Fantastic_voy
Слишком абстрактно. Нельзя называть ge [13] Hoover, A.M.; Steltz, E.; Fearing,
роботом все, что движется и не движется. R.S.; , "RoACH: An autonomous 2.4g
Робот не может быть примитивным. Процедуры crawling hexapod robot," Intelligent
оптимизации коллективных действий в группе Robots and Systems, 2008. IROS 2008.
роботов, определяются условия устойчивости IEEE/RSJ International Conference on,
и сходимости, задачи распределения целей vol., no., pp.26-33, 22-26 Sept. 2008 doi:
между участниками коллектива, улучшения 10.1109/IROS.2008.4651149 URL:
плана и проч. Коллективное поведение. 18. http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
Задача распределения целей. tp=&arnumber=4651149&isnumber=4650
19Многоагентные системы (МАС). Агент - 70 [14] Kovac, M.; Fuchs, M.; Guignard,
некая "разумная" сущность, A.; Zufferey, J.-C.; Floreano, D.; ,
способная к рациональному поведению. Если "A miniature 7g jumping robot,"
агент – это робот то, МАС = “Задача Robotics and Automation, 2008. ICRA 2008.
согласованного коллективного поведения IEEE International Conference on , vol.,
роботов”. Наиболее близкими к теории МАС no., pp.373-378, 19-23 May 2008 doi:
можно считать задачи организации командной 10.1109/ROBOT.2008.4543236URL:
работы. Следует различать командную работу http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp
роботов от иных видов скоординированного tp=&arnumber=4543236&isnumber=4543
поведения типа альянсов и коалиций. 69.
Командная работа – это такое поведение, 44Заключение 1/3. 1. В целом это
которое целиком подчинено достижению общей направление выглядит как множество
командной цели. В МАС активно применяются разрозненных фрагментов, зачастую не
такие теории, как теория общих намерений, связанных друг с другом. Остается очень
теория общих планов, теория игр и т.п. В много нерешенных вопросов как
команде ее участники (роботы, агенты) технического, так и теоретического
берут на себя обязательство стремиться к характера: Отсутствие единого подхода к
достижению командной, а цель системы проблеме коллективного поведения роботов.
декомпозируется (в пространстве и времени) Всякий раз решаются лишь отдельные,
на множество взаимосвязанных подцелей, частные задачи. Отсутствует общая
достижение которых возлагается на методология решения задач, возникающих при
различных агентов команды. Распределение групповом управлении роботами, особенно в
подцелей между членами команды, а также динамической среде, в условиях неполноты и
координация их поведения должны противоречивости информации, меняющихся
выполняться средствами самой команды, без целей и задач. Пожалуй, единственной
какого-либо внешнего вмешательства. Агент попыткой построения общих методов
помимо прочего характеризуется такими построения коллективов роботов является
свойствами, как: наличие общих и теория МАС, однако теория МАС опирается
индивидуальных обязательств и намерений, прежде всего на сценарные описания со
способность к планированию, коммуникации, всеми вытекающими из этого проблемами и
согласованию и т.д. Коллективное слабостями. Применимость языковых
поведение. 19. (сценарных) подходов. Фактически, задание
20Механизмы МАС. Коллективное поведение. сценариев действий роботов в коллективе –
20. Теория игр. Многие ситуации, это своего рода искусственная
возникающие в МАС, имеют аналоги в теории алгоритмизация деятельности
игр. Речь идет прежде всего о роботов-агентов. Сейчас на практике лучше
кооперативных играх, о формировании всего реализуются жесткие алгоритмы
различных стратегий переговоров, игры в взаимодействий. Применимость же методов
размещения и др. Теория общих намерений адаптации и самообучения, динамического
(ТОН). Основные понятия: события – связаны изменения целеполагания, критериев оценок
с конкретным агентом или объектом внешнего и проч. – все это весьма проблематично в
мира; убеждения – утверждения, в условиях отсутствия общей конструктивной
истинности которых агент убежден в текущий теории коллективного поведения. Элементная
момент времени; цели – некоторые состояния база. С одной стороны, имеются технологии
агента, которые он стремится достичь; производства дешевых миниатюрных роботов
взаимные убеждения – складываются из (фундамент для групповой робототехники,
убеждений группы агентов. Для описания которой важно наличие большого количества
поведения команды агентов используются как роботов). Однако смогут ли здесь
индивидуальные, так и общие обязательства возникнуть системные эффекты – неясно,
и соглашения. Для коллективной работы т.к. объекты биологической природы очень
между общими и индивидуальными намерениями сложны (не исключено, что эти системные
агента должна существовать тесная связь. эффекты возникают у насекомых уже на
Слабость ТОН: не конкретизируются уровне их собственного устройства).
алгоритмические средства планирования Коллективное поведение. 44.
командной работы и не определяются 45Заключение 2/3. 2. Возможно, что
средства для динамического пересмотра приемлемыми окажутся имеющиеся технологии
плана и обновления его оставшейся части. создания сложных роботов
Теория предлагает только общие принципы (интеллектуальных), основанных на
организации командной работы, что реализации центральных моторных программ,
позволяет лишь построить протокол механизмов их психической организации и
взаимодействия членов команды – т.н. проч. Коллектив вряд ли окажется большим,
протокол общих намерений. Теория общих но для той же теории МАС количество членов
планов (ТОП). Построение конкретных коллектива несущественно. 3. Видимо,
планов, а не на формирование команды и наиболее привлекательным направлением
общей дисциплины взаимодействия агентов. создания систем коллективного поведения
ТОП использует понятие общих и все же является "естественный",
индивидуальных обязательств и соглашений. эволюционный путь развития. Однако пока не
Ограничения ТОП отсутствие конкретизации определены условия, при которых
способа построения общего плана; эволюционный процесс идет путем создания
согласование индивидуальных действий и коллективов, пока не ясно даже то, каким
планов групп агентов выходит за рамки образом формируется функция качества для
теории. Комбинированные модели. Попытки роевого организма (критерий вида
создания моделей командной работы агентов, "выжила популяция – хорошо, вымерла –
которые объединяли бы достоинства теории плохо" не в счет). Неясно, как
общих планов и теории соглашений. создать условия для появления новых
Например: на верхнем уровне использовать свойств и образования сверхорганизма. 4.
понятия общих обязательств и общих Выводы: Сейчас речь идет в лучшем случае
намерений команды агентов, взятые из ТОН. именно об описании, создании коллективных
При этом понятие общих намерений систем для решения конкретных очень
использовать для описания поведения частных задач, а не их – систем –
команды агентов в терминах конкретных образовании. Сейчас мы имеем лишь
операторов, что характерно для ТОП. множество натурных и полунатурных моделей,
21Основные проблемы МАС. Агент не в решающих с разной степенью успеха
состоянии выполнить назначенное действие некоторые частные задачи. Задачи эти
(исчерпан ресурс, действие не может быть решаются очень фрагментарно. Особенно это
выполнено в новых условиях изменившейся касается роевых алгоритмов, когда из
среды и др.), но переназначение действия общего поведенческого контекста берутся
другому агенту в ТОП не предусмотрено. отдельные внешние проявления и механизмы.
Требуемое действие может оказаться Коллективное поведение. 45.
невыполнимым для агентов, и тогда нужно 46Заключение 3/3. Субъективное
выбирать новый план достижения цели (в ТОН впечатление (судя по отечественным
это "цель недостижима"). работам). В области коллективного
Возникновение непредвиденной ситуации при поведения роботов имеется дисбаланс: упор
исполнении действия (например, агент делается либо на аппаратную часть, либо на
сообщил, что он начал исполнение действия, сугубо модельную. Отчасти это напоминает
однако в ожидаемый момент не появилось ситуацию в интеллектуальной робототехнике:
свидетельств, что действие закончено). Специалисты по ИИ: предлагаемые методы
Коллективная обработка непредвиденных будут столь же успешно работать на
ситуаций и возможность изменения сценариев реальном «железе», как и в модели.
вообще не рассматривается в известных «Классические» робототехники: если к
работах. Известные методы не рассчитаны на аппаратуре добавить какую-нибудь
специфику командной работы агентов в интеллектуальную систему управления, то
условиях противодействия. Коллективное получится интеллектуальный робот. Переход
поведение. 21. от централизованного к распределенному
22Языки описания поведения МАС. Основные управлению в коллективах роботов
трудности создания коллективных систем, определяется уровнем «интеллектуальности»
согласованно решающих общие задачи, носят робота. Складывается впечатление, что
прежде всего языковый характер. Существует появление социальной организации является
целый ряд формальных языков для описания дальнейшим развитием эволюции уже
взаимосвязанных потоков действий (работ). сформировавшихся, сложных по структуре и
Это сети Петри, цепи процессов, поведению особей. (Не исключено, конечно,
управляемых событиями (Event-Driven что и развитие социальной организации
Process Chain), сети потоков работ определяет развитие индивидуального
(Workflow Net) и т.д. Общие недостатки: ни организма). Коллективное поведение. 46.
один из них не обладает выразительными 47Источники. Коллективное поведение. 47.
возможностями, необходимыми для [Аладьев, 2009] Аладьев В.З. Классические
спецификации планов командного поведения однородные структуры. Клеточные автоматы.
агентов. Для этих языков характерно: – Изд. Фултус, 2009, 535 с. [Александров и
отсутствие явного представления данных, др., 2011] Александров В.А., Кобрин А И.
которые используются и порождаются Архитектура мобильного робота — элемента
потоками действий; ограничения на программно-аппаратного комплекса для
возможности обмена сообщениями и ряд исследования алгоритмов группового
других; слабые возможности по описанию управления // "Журнал
временных аспектов, в частности, временной радиоэлектроники" N 5, 2011
синхронизации процессов и игнорирование [Бернштейн, 1997] Бернштейн Н.А.
продолжительности процессов во времени; Биомеханика и физиология движений.
отсутствие возможности выбора Избранные психологические труды. Под ред.
альтернативного сценария поведения в В.П. Зинченко. Москва–Воронеж: 1997. 608с.
реальном времени, если такая необходимость [Варшавский и др., 1984] Варшавский В.И.,
возникла. Коллективное поведение. 22. Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера:
23Примеры систем. Коллективное размышления об эволюции технических систем
поведение. 23. Городецкий В.И. и управления ими. –М.:Наука, 1984, –208с.
Коллективное поведение автономных агентов [Гаазе-Раппопорт и др, 1987]
(с приложением к командной работе Гаазе-Раппопорт М.Г., Поспелов Д.А. От
автономных подводных роботов) // СПИИ РАН, амебы до робота: модели поведения.
2010 –.:Наука, 1987, – 288 с. [Городецкий,
http://space.iias.spb.su/share/Gorodetsky- 2010] Городецкий В.И. Коллективное
eamwork.pdf . Командная работа подводных поведение автономных агентов (с
роботов при охране припортовой зоны приложением к командной работе автономных
подводного пространства. Подводное подводных роботов) // СПИИ РАН, 2010 URL:
пространство припортовой зоны http://space.iias.spb.su/share/Gorodetsky-
патрулируется несколькими автономными eamwork.pdf [Городецкий и др., 2011]
подводными роботами (АПР). Каждому из них Городецкий В.И., Серебряков С.В., Троцкий
назначена траектория патрулирования. АПР Д.В. Средства спецификации и
могут связываться между собой, а также с инструментальной поддержки командного
центром управления. Каждый АПР имеет поведения автономных агентов // Изв ЮФУ.
средства обнаружения подводных объектов и Технические науки № 3 (116). 2011 г. c
средства их активного зондирования с целью 23-41 [Длусский, 1967] Длусский Г.М.
идентификации типа (мина, пловец, Муравьи рода Формика –М.: Наука, 1967
безопасный объект и др.). Если АПР [Добрынин и др., 2006] Добрынин Д.А.,
обнаруживает неизвестный объект, то он Карпов В.Э. Моделирование некоторых форм
формирует команду (используя протокол адаптивного поведения интеллектуальных
общих намерений) для его совместного роботов // Информационные технологии и
исследования. АПР принимают на себя вычислительные системы №2, 2006 с.45-56
обязательства и соглашения, а также [Добрынин и др., 2007] Добрынин Д.А.,
договариваются о зонах и ракурсах съемки Карпов В.Э. Управление мобильным роботом
объекта. Затем в течение какого-то времени на основе механизма центральных моторных
АПР команды автономно решают задачи, программ // Вторая Международная
принимают локальные решения и пересылают конференция "Системный анализ и
их АПР-инициатору. Сценарные БЗ. информационные технологии" САИТ-2007
Специальный язык описания процессов. (10-14 сентября 2007 г., Обнинск, Россия):
Каждое сложное действие представляется Труды конференции. В 2 т. Т.1
синтаксической структурой сценарной БЗ. -М.:Издательство ЛКИ, 2007. - 288 с., с.
Пример синтаксической модели сценарной БЗ. 24-28. [Захаров, 1978] Захаров А.А.
Множество возможных вариантов для Муравей, семья, колония. –М.: Наука, 1978
достижения цели X4 из начального состояния [Инстинкт толпы, 2007] Инстинкт толпы: от
X1. Фрагмент сценарной БЗ для командной муравьев до людей, 2007 // Электронный
работы АПР (сценарий "Идентификация ресурс: URL:
объекта"). http://www.ethology.ru/news/?id=393
24МАС. Резюме. Применительно к задаче [Каляев и др., 2009] Каляев И.А., Гайдук
коллективного управления роботами: Теория А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы
МАС – это прежде всего некая общая коллективного поведения в группах роботов.
парадигма, технология решения задачи. В –М.: Физматлит, 2009. -280 с. [Карпенко и
этом смысле теория МАС претендует на др., 2003] Карпенко Л.Д., Филиппович Д.,
некоторую общность, комплексность. Иветич В., Маклецова М.Г. Пластичность
Основной упор делается на описание нейронных сетей в ЦНС виноградной улитки
сценариев взаимодействия роботов как // Материалы Международных чтений,
агентов. Подразумевается, что участниками посвященных 100-летию со дня рождения
коллектива являются интеллектуальные, члена-корреспондента АН СССР, акад. АН
сложные роботы. Коллективное поведение. АрмССР Э.А.Асратяна, 30 мая 2003. [Карпов
24. и др., 2005] Карпов В.Э., Добрынин Д.А.
25Имитационные модели. За основу берутся Моделирование некоторых простейших форм
модели биологических объектов (бионическая поведения: от условных рефлексов к
парадигма). Считается, что получение индуктивной классификации // Труды I
адекватных моделей тех же насекомых международной конференции «Системный
позволит реализовать естественным образом анализ и информационные технологии»
и их стайное (роевое) поведение. Проблема САИТ-2005 (12-16 сентября 2005 г.,
состоит в том, что насекомые – очень Переславль-Залесский, Россия), М.:
непростой объект для исследований: Нервные КомКнига, Т.1, стр. 188-193. [Карпов,
клетки муравьев и пчел малы по размеру и 2007] Карпов В.Э. Импринтинг и центральные
трудны для изучения. Этих нервных клеток моторные программы в робототехнике //IV-я
очень много (ЦНС виноградной улитки Международная научно-практическая
содержит около 10 тыс. нейронов; у конференция "Интегрированные модели и
муравьев общее количество нейронов – мягкие вычисления в искусственном
порядка 1 млн.) Проблемы изучения. В интеллекте" (28-30 мая 2007 г.) Сб.
основном опыты проводятся на командных научн. трудов, М.: Физматлит, 2007, 1,
нейронах (нейронах оборонительного с.322-332. [Карпов, 2010] Карпов В.Э.
рефлекса и мотонейронах). Попытки Эмоции роботов //XII национальная
раскрытия интегративных механизмов, конференция по искусственному интеллекту с
лежащих в основе коллективного поведения, международным участием КИИ-2010 (20-24
основаны прежде всего на длительных сентября 2010 г., Тверь): Труды
высокоточных наблюдениях. Таким же образом конференции, М.: Физматлит, 2010, 3,
изучаются механизмы восприятия информации. с.354-368. [Карпов, 2011] Карпов В.Э.
Системный подход даже к клеточной Коллективное поведение роботов. Желаемое и
нейробиологии осуществляется в основном действительное //Современная мехатроника.
"сверху-вниз": от поведения к Сб. научн. трудов Всероссийской научной
мозгу, от целого мозга к отдельному школы (г.Орехово-Зуево, 22-23 сентября
нейрону. Отправной точкой в исследованиях 2011) - Орехово-Зуево, 2011. – 132 с.
клеточных механизмов является именно сс.35-51. [Луговской, 2007] Луговской В.
поведение. Коллективное поведение. 25. "Распределенный мозг" муравьиной
26Муравьи. Коллективное поведение. 26. семьи // Наука и жизнь, №3, 2007
«Тактико-технические характеристики» (ТТХ) [МакКоннелл, 2004] МакКоннелл Дж. Основы
Гнездо. Купол до полутора метров высотой. современных алгоритмов. - М.: Техносфера,
Состоит из множества секций, камер, 2004. - 368 с. [Павловский и др., 2002]
служебных и спальных помещений. Павловский В.Е., Кирикова Е.П.
Численность населения – от нескольких Моделирование управляемого адаптивного
десятков до нескольких сотен тысяч особей. поведения гомогенной группы роботов //
Муравьиные тропы. Ведут к кормовым Искусственный интеллект. 2002, № 4, с.
участкам. Тропы ухожены. Протяженность – 596-605. [Романов, 2007] Романов Ю. Чем
десятки и сотни метров, ширина – до метра. воевать?..// "Компьютерра" №20
Действуют иногда десятки лет. Совокупность от 31 мая 2007. URL:
троп составляет охраняемую территорию http://offline.computerra.ru/offline/2007/
данного муравейника. Муравьи Formica свои 88/320668/ [Стефанюк и др., 1967] Стефанюк
дороги запахом не метят. Ориентация и В.Л., Цетлин М.Л. О регулировке мощности в
память. Могут ориентироваться по солнцу. коллективе радиостанций //Проблемы
Фуражир, идущий в поисках пищи по передачи информации. - 1967. - Т.3. - N.4.
однородной местности, сохраняет постоянный - С.59-67. [Стефанюк, 2004] Стефанюк В.Л.
угол к солнцу. Охотники ориентируются, Локальная организация интеллектуальных
запоминая окружающий ландшафт. Способны систем. -М.: Физматлит, 2004. – 328с.
запомнить относительное расположение [Цетлин, 1969] Цетлин М.Л. Исследования по
каких-либо выдающихся предметов в теории автоматов и моделированию
ландшафте и выстраивают свой маршрут по биологических систем. М.:Наука,1969. 316с.
этим ориентирам. ЦНС состоит из ряда [Штовба, 2003] Штовба С.Д. Муравьиные
ганглиев, связанных между собой. Наиболее алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в
важной частью является надглоточный приложениях, 2003, №4с.70-75 [Churaman,
ганглий ("мозг"), в котором 2010] Churaman Wayne A. "Novel
образуются временные связи. Временные Integrated System Architecture for an
связи образуются у муравьев в грибовидных Autonomous Jumping Micro-Robot",
телах, являющихся аналогом коры головного M.S., University of Maryland, 2010 URL:
мозга позвоночных. Размеры грибовидных тел http://drum.lib.umd.edu/bitstream/1903/108
муравьев связаны со способностью различных 5/1/Churaman_umd_0117N_11519.pdf [Cohen
видов к образованию условных рефлексов. У a.o., 1991] P. Cohen and H.J. Levesque.
рабочих Formica грибовидные тела Teamwork. Nous, 35, 1991. [Nissan, 2009]
составляют 1/2 объема мозга (у пчелы, Nissan EPORO Robot Car "Goes to
например, грибовидные тела составляют School" on Collision-free Driving by
всего 1/15 размеров мозга, несмотря на то, Mimicking Fish Behavior - Advanced Robotic
что мозг их относительно больше). Всего – Concept Debuts at CEATEC JAPAN 2009 – URL:
1 млн. нейронов (из них собственно в мозгу http://www.nissan-global.com/EN/NEWS/2009/
– надглоточном ганглии) – порядка 500 STORY/091001-01-e.html [Rybski a.o., 2001]
тыс.шт. Мозг — это примерно 6% от общего Rybski, P.E.; Burt, I.; Dahlin, T.; Gini,
веса тела насекомого (у человека это M.; Hougen, D.F.; Krantz, D.G.; Nageotte,
соотношение всего 2%). Фотографическая F.; Papanikolopoulos, N.; Stoeter, S.A.;
память, которая помогает ориентироваться в "System architecture for versatile
пространстве. 130 млн. лет эволюции. Общая autonomous and teleoperated control of
масса чуть больше, чем общая масса людей. multiple miniature robots" Dept. of
8000 видов. Рыжий лесной муравья из рода Comput. Sci. & Eng., Minnesota Univ.,
Formica. 1 — глотка; 2 — пищевод; 3 — Minneapolis, MN, USA , 2001, 2917 - 2922
ядовитая железа: 4 — надглоточный ганглий; vol.3 ISSN: 1050-4729 Print ISBN:
5 — подглоточный ганглий; 6 — грудные 0-7803-6576-3 [Tambe, 1997] M. Tambe.
нервные узлы; 7 — брюшная нервная цепочка. Towards Flexible Teamwork. Journal of
27ТТХ. Продолжение. Коллективное Artificial Intelligence Research, 7, 1997,
поведение. 27. Сенсоры. Запах и органы 83-124.
вкуса. Особое стереохимическое чувство.
Коллективное поведение роботов.ppt
http://900igr.net/kartinka/pedagogika/kollektivnoe-povedenie-robotov-163848.html
cсылка на страницу

Коллективное поведение роботов

другие презентации на тему «Коллективное поведение роботов»

«Правила поведения» - Что такое «этикет»? Методическая презентация творческого проекта. Этикет. Методические задачи проекта: Темы самостоятельных исследований учащихся: Участники: учащиеся 9-11 классов, учителя-предметники, психолог, классные руководители. Учебные предметы: предметы гуманитарного цикла, психология. Результаты представления исследования:

«Поведение школьника» - Проводи больше свободного времени в общении с друзьями, родителями, чтении книг. Путешествия. Детективы. Исследование общественного мнения в компьютерном клубе села. Психологическое воздействие СМИ. Сканворды. Методы исследования: Боевики. Результаты исследования. Комиксы. На телевидении много интересных каналов, несущих много нового, интересного, познавательного.

«Поведение в школе» - Внутришкольный. Общие правила поведения ? В школе пятидневная рабочая неделя. ? Уроки начинаются в 8:20 ? Учащиеся должны приходить в школу не позднее чем за 15 минут до начала занятий. ? Оставлять в гардеробе верхнюю одежду, надевать сменную обувь, проходить к кабинетам, в которых по расписанию проводятся занятия. ? Продолжительность урока 40 минут ? Перемена длится 10 минут, во время питания учащихся 20 минут.

«Культура поведения» - Культура деятельности. Профилактика противоправного поведения детей. Рассказ-коллизия. Сюжетно-ролевые игры. Вежливый спокойный тон. Речевые логические задачи. Методы и приемы воспитания культуры поведения. Поступки и суждения. В играх. Формы обращения к старшим и сверстникам при встрече и расставании;

«Поведение» - Термочувствительный орган змеи. Почему птицы сидят на яйцах? Четыре категории вопросов при исследовании поведения. Курица. Восприятие. Импринтинг. Этология. Эволюция. Прерывисто. Cенсорные возможности. Поведение ??? Инсайт. Произвольно. Мотивации и эмоции. Электрический угорь. Поведенческая экология.

«Средства коллективной защиты» - Индивидуальный противохимический пакет ИПП-11. Противогаз защитный детский ПДФ-2Д(ш). Средства защиты от рентгеновского излучения в медицинских учереждениях. Специальные костюмы. Противогазы ГП – 5 и ИП – 64. Запасные выходы убежищ. План убежища. План быстровозводимого укрытия. Респираторы РУ – 60, РПГ – 67, «Лепесток».

Правила поведения

16 презентаций о правилах поведения
Урок

Педагогика

135 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по педагогике > Правила поведения > Коллективное поведение роботов