Слабые, но множественные силы, творят чудеса. Академик А.И. Коновалов (из выступления о супрамолекулярной химии) Научно-производственная компания «Разумные решения» Мультиагентные технологии распределенного управления группировкой малоразмерных космических аппаратов дистанционного зондирования Земли

Основные направления работы НПК «Разумные решения» НПК «Разумные решения» создана в 2010 с участием ученых, инженеров и специалистов РАН и аэрокосмического комплекса Цель - разработка интеллектуальных систем адаптивного распределения, планирования и оптимизации ресурсов в реальном времени на основе мультиагентных технологий для приложений: Аэрокосмический комплекс Машиностроительное производство Грузовые перевозки Мобильные сервисы / бригады Железнодорожный транспорт Цепочки поставок в магазины Обеспечивают поддержку принятия решений для повышения эффективности использования ресурсов в реальном времени Более 65 сотрудников, средний возраст 27 лет Более 20 научных публикаций в 2012 году в рецензируемых изданиях России, Японии, Испании и других стран

Предпосылки применения мультиагентной системы коллективного управления группировкой малоразмерных КА Задачи дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) возникают в широком спектре областей: мониторинг окружающей среды, поиск движущихся объектов, контроль состояния технических объектов и сооружений, наблюдение за объектами и т.п. Наиболее современной тенденцией является использование для решения задач ДЗЗ вместо одиночных крупногабаритных космических аппаратов группировок малоразмерных космических аппаратов (МКА). Возможно создание группировок малоразмерных КА (МКА) двух типов: систем КА с равномерным распределением их в различных орбитальных плоскостях и в пределах каждой плоскости, группировок, которые формируются в некоторой локальной области космического пространства. Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Smart Solutions Living schedules – easy as ЦЕЛИ ПРОЕКТА Постановка задачи дистанционного зондирования земли (ДЗЗ) для группировки взаимодействующих малоразмерных космических аппаратов Особенность в том, что каждый аппарат способен как к автономному поведению, так и к взаимодействию в команде для построения согласованных планов и их изменению при управлении коллективами подвижных объектов Разработка основ нового метода динамического планирования и управления коллективом подвижных объектов с применением мультиагентного и онтологического подхода Разработка принципов построения и функционирования агентов, протоколов их взаимодействия, базовых понятий и отношений онтологии предметной области и средств для поддержки жизненного цикла агентов Разработка мультиагентной платфрмы для реализации интеллектуальных систем управления группировкой спутников Проведение экспериментов и исследование преимуществ создаваемой распределенной системы

Мультиагентный подход Агент – программный объект способный воспринимать ситуацию, принимать решения и коммуницировать с себе подобными. Свойства агента: автономность, общественное поведение, реактивность, про-активность. Агент также характеризуется своими знаниями, целями и обязательствами по отношению к другим агентам. Мультиагентная система есть сеть слабо связанных агентов, помещенных в общую среду, от которой они получают данные, отражающие события, происходящие в среде, интерпретируют их и воздействуют на среду. Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Жизненный цикл агента Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Мультиагентная система ДЗЗ Мультиагентная система (МАС ДЗЗ) представляет собой глобальную пространственно распределённую сеть. Агенты (узлы) сети: космические аппараты - совершают вращение вокруг Земли, объекты наблюдения, центры обработки данных (ЦОДы) - находятся на поверхности Земли и вращаются вместе с ней, ОБЪЕКТЫ: Земля, Солнце, звёзды - совершают своё движение в соответствии с законами небесной механики. Каждый агент–МКА может автономно определять свои координаты в пространстве в любой момент времени, имеет в своём составе устройства двусторонней связи с другими агентами, что позволяет обмениваться с ними сообщениями. В мультиагентной системе реализуется коллективное управление, позволяющее агентам–МКА, исходя из текущей ситуации и на основе поставленных целей, оперативно реагировать на возникающие события, формировать и корректировать расписания каждого агента, согласовывать между собой планы и проводить перепланирование в случае возникновения отклонения намеченного плана от факта в реальности. Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Smart Solutions Living schedules – easy as Онтологический подход Знания должны быть отделены от программного кода системы и должны храниться в онтологии, представляющей собой сеть понятий и отношений предметной области. Онтология – это формализованные концептуальные знания о предметной области, представленные в виде семантической сети данных (сущности – связи, объекты - отношения). В онтологии описываются основные составляющие системы: спутники, орбиты, центры обработки данных, цели и способы их распознавания отношения.

Онтологическое описание объекта «Деревня» (1/3) Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Онтологическое описание объекта «Деревня» (2/3) Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Онтологическое описание объекта «Деревня» (3/3) Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Функции системы Smart Solutions Living schedules – easy as Настройка и редактирование основных параметров системы моделирования. Визуализация процессов ДЗЗ с помощью 3D сцены. Отображение информации по регионам поиска целей, характеристикам спутников (одиночных и кластеров), участвующих в обнаружении целей. Отображение параметров агентов через инспектор агентов и лог сообщений между агентами. Визуализация результатов моделирования групповых операций кластера КА при решении задач ДЗЗ

Система моделирования МАС ДЗЗ Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

3D сцена Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Редактор карты цели Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Панели настроек моделирования Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Лог сообщений агентов 21 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Интерактивные возможности работы с 3D сценой Smart Solutions Living schedules – easy as Существует несколько интерактивных возможностей работы с 3D сценой : перемещение наземных объектов по поверхности Земли, редактирование орбиты спутников: наклонение орбиты, большая полуось, долгота восходящего узла, эксцентриситет.

Тип спутников Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Разбиение группировки МКА на кластеры Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Указание цели Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Инспектор агентов 20 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Список спутников на орбитах 12 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Список параметров орбит 13 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Экран редактора онтологий МАС ДЗЗ 9 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Представление онтологии видимых объектов в виде семантической сети 7 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Задача обнаружения горящего дома в деревне 23 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Задача обнаружения поврежденного объекта (1/2) 26 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Задача обнаружения поврежденного трубопровода (2/2) 27 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Планирование Smart Solutions Living schedules – easy as Формирование списка задач Распределения заданий на исследование цели между спутниками. Принятие спутником решения о выполнение полученной задачи, процесс переговоров. Привлечение к исследованию цели спутников других типов. Формирование и отправка результатов.

Пример взаимодействия ЦОД Зона Передача задания ЦОДом Спутник-инициатор подтверждает цель в своем спектре Передача задания спутникам других спектров Проверка цели в других спектрах Возврат результата Если цель подтвердилась – сообщаем в ЦОД Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Организация переговоров Smart Solutions Living schedules – easy as Получение спутником очередного задания может привести к необходимости пересмотра его плана исследования. Перепланирование осуществляется посредством переговоров в два этапа: определение цели, которую следует попытаться передать, поиск спутника, наиболее подходящего для исследования этой цели. Критерий величина, количественно измеряющая степень пригодности спутника для исследования конкретной цели и зависящая от следующих факторов: время видимости цели спутником, время, в течение которого исследование цели актуально, загруженность спутника другими задачами, приоритет цели.

Использование переговоров при планировании задач ДЗЗ (1/2) Smart Solutions Living schedules – easy as Задача состоит в исследовании нескольких близкорасположенных целей, число которых в разных сериях экспериментов изменяется от 1 до 6. В ходе эксперимента было проведено 2 группы по 30 испытаний: при получении трех и более целей спутник пытается передать их другому КА, при получении трех и более целей спутник откладывает их выполнение до того, как будет выполнено исследование уже имеющихся целей, т.е. выполняется резервирование без переговоров.

Использование переговоров при планировании задач ДЗЗ (2/2) Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Способы коммуникации Smart Solutions Living schedules – easy as В системе имеется возможность моделировать различные способы коммуникации между спутниками: передача сообщений напрямую от спутника к спутнику без привлечения посредников, если между спутниками нет препятствий и расстояние между ними не превышает заданного значения, передача через ретрансляторы, передача сообщений через наземные центры обработки данных (ЦОД).

Ретрансляторы Smart Solutions Living schedules – easy as Ретрансляторы предназначены для передачи сообщений в условиях отсутствия у спутника прямой видимости другого спутника Они представляют собой спутники, которые по умолчанию находятся на геостационарной орбите

Удаление МКА из системы Smart Solutions Living schedules – easy as Реализован корректный процесс удаления МКА из системы в случае неспособности спутника выполнять требуемые функции

Сравнение способов коммуникации (1/2) Smart Solutions Living schedules – easy as Сравнение продолжительности исследования ОЗ при передаче информации с помощью ретрансляторов и через ЦОД

Сравнение способов коммуникации (2/2) Smart Solutions Living schedules – easy as Сравнение энергозатрат группировки спутников при различных способах коммуникаций

Преимущества подхода Решает сложные задачи через коллективное взаимодействие агентов спутников (или других объектов) Решает задачи оперативно быстро Позволяет гибко комбинировать ресурсами Достигает высокой производительности при физическом распараллеливании Является основой сетецентрической концепции управления подвижными объектами, позволяющей реализовать принципы самоорганизации группировки МКА при решении широкого спектра задач ДЗЗ (и других) Обеспечивает высокую надежность и живучесть 32 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Перспективы подхода Разработка открытой сетецентрической платформы Создание полномасштабной версии интеллектуальной системы управления МКА Введение многокритериального планирования и оптимизации Развитие интеллекта агента Возможность обучения из опыта 32 Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3

Список публикаций Smart Solutions Living schedules – easy as Скобелев П.О., Соллогуб А.В., Иващенко А.В., Симонова Е.В., Степанов М.Е., Царёв А.В. Решение задач дистанционного зондирования Земли с применением мультиагентных технологий. Вестник Самарского государственного технического университета. 7(28) – с Скобелев, П.О. Мультиагентная система для исследования методов взаимодействия космических аппаратов дистанционного зондирования Земли / П.О.Скобелев, А.В.Соллогуб, А.В.Иващенко, Е.В.Симонова, М.Е.Степанов, А.В.Царев // Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ- 2010). Труды Международной конференции с элементами научной школы для молодежи. – Самара: СГАУ, – с Скобелев, П.О. Мультиагентные технологии в задачах дистанционного зондирования Земли / П.О.Скобелев, А.В.Соллогуб, А.В. Иващенко, Е.В.Симонова, М.Е.Степанов, А.В.Царев // Труды XIII Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». – Самара: Самарский научный центр РАН, – с Соллогуб А.В., Скобелев П.О., Симонова Е.В., Степанов М.Е., Царев А.В. Модели для решения сетецентрических задач планирования и управления групповыми операциями кластера малоразмерных космических аппаратов при решении задач дистанционного зондирования Земли // Информационно-управляющие системы (56). С

Спасибо за внимание! Для связи: Жиляев Алексей Александрович Сотовый тел.: Для дополнительной информации: Smart Solutions Living schedules – easy as 1-2-3