Самоорганизующаяся коммуникация в системе с нейросетевым управлением

Примером эффективного применения НС служит решение задачи управления коллективом роботов, занимающихся поиском и сбором мин.

Каждый робот управляется НС прямого распространения с сигмоидальной активационной функцией. Обучение проводится генетическим алгоритмом. Структура нейросетевой системы управления одного работа приведена на рис.22.1.

Рис.22.1. НС система управления роботом

Входными сигналами системы являются:

o - информация о не обезвреженных минах;

o - сигналы направленных приемников коммуникационной информации от других роботов;

o - расстояние до j-той мины или робота в i-том секторе;

o - параметр чувствительности робота;

o – интенсивность излучаемого роботом коммуникационного сигнала.

Расчетные соотношения для входных сигналов:

, .

Обучению подвергаются 52 весовых коэффициента и параметр . Вероятность скрещивания – 0,8, мутации – 0,05. Критерий оптимизации – количество обезвреженных мин в течение 100 единиц времени. Через каждые 100 единиц времени генерируется новое поколение.

Результаты моделирования процесса сбора мин роботами представлены в виде графика (рис.22.2). Начальный участок длинной 1000 единиц времени был отведен для обучения системы, и поиск осуществлялся случайным образом. Разминирование выполнялось автоматически за 5 единиц времени. Карта имела размер 160х100 клеток/шагов и на ней находилось 800 мин. Дальность обнаружения мин составляла 3 дискрета.

Рис.22.2. Результаты моделирования процесса сбора мин

Линия «А» на графике соответствует работе системы без обучения, то есть на основе случайного поиска. Линия «В» соответствует работе обучающейся системы, но без использования коммуникационных сигналов. Линия «С» соответствует работе обучающейся системы, использующей коммуникационные сигналы.