Інтелектуальні методи автономної навігації та колективного управління розподіленими системами в mesh-мережах

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена зростанням ролі розподілених кіберфізичних систем, безпілотних платформ та автономних агентів. Їх функціонування потребує надійної навігації, адаптивного обміну даними та узгодженого прийняття рішень у динамічних середовищах. Особливого значення набуває використання Mesh-мереж, що забезпечують децентралізовану взаємодію між вузлами та підвищують стійкість системи до відмов окремих елементів. Метою дослідження є аналіз та узагальнення інтелектуальних методів автономної навігації й колективного управління розподіленими системами в Mesh-мережах, а також визначення перспектив їх практичного застосування. Для досягнення поставленої мети використано методи системного аналізу, порівняльного оцінювання алгоритмів штучного інтелекту, багатоагентного управління та децентралізованої маршрутизації даних. У результаті дослідження визначено особливості застосування методів машинного навчання, підкріплювального навчання та колективного прийняття рішень для забезпечення автономної навігації мобільних агентів у розподіленому інформаційному середовищі. Встановлено, що поєднання інтелектуальних алгоритмів із самоорганізованою архітектурою Mesh-мереж сприяє підвищенню адаптивності, масштабованості та надійності функціонування розподілених систем. Обґрунтовано доцільність використання багатоагентних підходів для координації дій автономних вузлів в умовах обмеженості ресурсів і змінної топології мережі. Наукова новизна роботи полягає в комплексному узагальненні сучасних підходів до інтеграції інтелектуальних методів навігації та колективного управління в Mesh-мережах. Практична значущість результатів пов’язана з можливістю їх використання під час розроблення безпілотних систем, робототехнічних комплексів, мереж сенсорного моніторингу та інших розподілених інформаційно-керуючих систем. Подальші дослідження доцільно спрямувати на вдосконалення механізмів адаптивної взаємодії агентів і підвищення ефективності прийняття рішень у складних мережевих середовищах.