1. CSN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 2, Номер 1, 2020
  4. Структурна адаптація процесів збирання даних в автономних розподілених системах із використанням методів навчання з підкріпленням

Структурна адаптація процесів збирання даних в автономних розподілених системах із використанням методів навчання з підкріпленням

CSN.
2020;
Випуск 2, Номер 1
: сс. 13 - 26
https://doi.org/10.23939/csn2020.01.013
Автори:
  1. Олексій Бочкарьов
1
Національний університет «Львівська політехніка»

​Розроблено метод структурної адаптації процесів збирання даних на основі навчання з підкріпленням блоку прийняття рішень щодо вибору дій на структурному та підпорядкованому йому функціональному рівні, який забезпечує ефективніший розподіл вимірювальних та обчислювальних ресурсів, вищу надійність та живучість підсистем збирання інформації авто- номної розподіленої системи порівняно з методами параметричної адаптації. Зокрема за резуль- татами експериментальних досліджень середня кількість зібраної інформації за один крок із використанням методу структурної адаптації на 23,2 % більша, ніж у випадку використання методів параметричної адаптації. Разом з тим кількість обчислювальних витрат на роботу методу структурної адаптації в середньому більша на 42,3 %, ніж на роботу методів параметричної адаптації. Досліджено надійність роботи методу структурної адаптації за допомогою коефіцієнта збереження ефективності для різних значень інтенсивності потоку відмов процесів збирання даних. За допомогою коефіцієнта швидкості відновлення для різних значень відносних одночасних раптових відмов досліджено живучість множини процесів збирання даних, організованих за методом структурної адаптації. За надійністю роботи метод структурної адаптації переважає методи параметричної адаптації в середньому на 21,1 %. Усереднений показник живучості для методу структурної адаптації більший ніж для методів параметричної адаптації на 18.4 %.

автономна розподілена система
процес збирання даних
структурна адаптація
навчання з підкріпленням
  1. Botchkaryov A., Golembo V., Distributed contact sensing system based on autonomous intelligent agents, Transactions on Computer  systems  and  networks,  Lviv  Polytechnic  National  University  Press,  2001,  No.  437. pp. 14–20 (in Ukrainian)
  2. Botchkaryov A., Golembo V., Models of collective behavior of measuring agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 463, 2002. pp. 19–27 (in Ukrainian)
  3. Melnyk A., Golembo V., Botchkaryov A., The new principles of designing configurable smart sensor networks based on intelligent agents, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 492, 2003. pp. 100–107 (in Ukrainian)
  4. Botchkaryov A., Collective behavior of mobile intelligent agents solving the autonomous distributed exploration task, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 546, 2005. pp. 12–17 (in Ukrainian)
  5. Botchkaryov A., Structural adaptation of the autonomous distributed sensing and computing systems, Transactions on Computer  systems  and  networks,  Lviv  Polytechnic  National  University  Press,  No.  688,  2010. pp. 16–22 (in Ukrainian)
  6. Botchkaryov A., The problem of organizing adaptive sensing and computing processes in autonomous distributed systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 745, 2012. – pp. 20–26 (in Ukrainian)
  7. Botchkaryov A., Golembo V., Applying intelligent technologies of data collection to autonomous cyber- physical systems, Transactions on Computer systems and networks, Lviv Polytechnic National University Press, No. 830, 2015. pp. 7–11 (in Ukrainian)
  8. Botchkaryov A., Organization of adaptive processes of information collection in mobile cyberphysical systems, Proceedings of the Second Scientific Seminar “Cyberphysical Systems: Achievements and Challenges”, Lviv Polytechnic National University, Lviv, June 21–22, 2016. pp. 62–67 (in Ukrainian)
  9. Cyber-physical  systems:  data  collection  technologies  /  A.  Botchkaryov,  V.  Golembo,  Y.  Paramud,V. Yatsyuk, ed. A. Melnyk, Lviv, “Magnolia 2006”, 2019. 176 p. (in Ukrainian)
  10. Multiagent Systems, by Gerhard Weiss (Editor), 2nd edition, The MIT Press, 2013. 920 p.
  11. Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, 2nd edition, Wiley, 2009. 484 p.
  12. Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th edition, Pearson, 2020. 1136 p.
  13. Rastrigin L. A., Ripa K. K., Tarasenko G. S., Random search adaptation, "Zinatne", Riga, 1978. 239 p. (in Russian)
  14. E. Klavins, R. Ghrist and D. Lipsky, A Grammatical Approach to Self-Organizing Robotic Systems, IEEE Transactions on Automatic Control. Jun. 2006, Vol. 51, No. 5. pp. 949–962