Эволюционные методы вычислений для синтеза управления группой роботов и поиска оптимальных траекторий их движения

Проблема управления группой роботов состоит в учете динамических ограничений, которые возникают из-за требования отсутствия столкновений роботов между собой. Для решения задачи оптимального управления группой роботов используем двухэтапный метод синтеза. На первом этапе решаем задачу стабилизации каждого робота относительно произвольной точки пространства состояний. Для гомогенных роботов система стабилизации будет одинакова. На втором этапе находим координаты точек пространства состояний, относительно которых стабилизируется каждый робот. При поиске расположения точек стабилизации учитываем условия отсутствия столкновений роботов между собой и другие фазовые ограничения. Для решения задачи стабилизации используем один из методов символьной регрессии, метод бинарного вариационного генетического программирования. Метод позволяет найти закодированное математическое выражение для функции управления эволюционным генетическим алгоритмом. На втором этапе при поиске точек стабилизации оптимальных траекторий используем различные эволюционные и градиентные алгоритмы нелинейного программирования. Приведен пример решения задачи синтеза управления группой из трех мобильных роботов. При поиске точек пространства состояний используем генетический алгоритм, метод роя частиц, пчелиный алгоритм, метод наискорейшего градиентного спуска.

Evolutionary computation methods for synthesis of control of group of robots and search of optimum trajectories of their movement

Problems of control of group of robots consists in considering of dynamic restrictions which arise because of the requirement of avoiding of collisions of robots among themselves. For the solution of a problem of optimum control of group of robots we use a two-stage method of synthesis. At the first stage we solve a problem of stabilization of each robot for any point of state space. The system of stabilization will be identical for homogeneous robots. At the second stage we find coordinates of points of state space for the stabilization of each robot. At search of points of stabilization, we consider conditions of collisions of robots among themselves and violation of other phase restrictions. For the solution of a problem of stabilization we use one of methods of symbolical regression, a method of binary variational genetic programming. The method allows to find the coded mathematical expression for function of control by the evolutionary genetic algorithm. At the second stage by search of points of stabilization of optimum trajectories we use evolutionary computation methods and gradient algorithms of nonlinear programming. The example of the solution of a problem of synthesis of control of group for three mobile robots is given. For search of points of state space, we use a genetic algorithm, a particle swarm optimization method, bee algorithm, and algorithm of the fastest gradient descent.