eONPUIR

Heterogeneous swarm complexmultilevel reconfiguration based on Swarm Chemistry

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Kozlov, Mykyta S.
dc.contributor.author Козлов, Микита Сергiйович
dc.contributor.author Shvets, Yuliia O.
dc.contributor.author Швець, Юлiя Олександрiвна
dc.date.accessioned 2025-07-18T20:01:04Z
dc.date.available 2025-07-18T20:01:04Z
dc.date.issued 2025-06-27
dc.identifier.issn 2617-4316
dc.identifier.issn 2663-7723
dc.identifier.uri http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/15485
dc.description.abstract The need for the rapid and safe analysis of areas affected by emergencies is driving the search for innovative approaches in the field of autonomous systems. One such solution is the use of swarms of unmanned aerial vehiclesto scanterritories. This study presents a hybrid approach to the dynamic control of swarms of drones, combining self-organisation mechanisms based on ‘swarm chemistry’with the optimisation of global parameters using an evolutionary algorithm. The proposed multi-level swarm reconfiguration module allows the behaviour of individual agents and the entire formation to adapt in response to environmental changes. A clustering module has been implemented to divide the scanning area into subregions, as well as a route planning system that considers the scanning width of each individual drone. To effectively distribute zones between agents, a proportional algorithm is employed that considers the functional capabilities of each device. Simulation results showed a reductionin mission execution time of more than twofold and an increase in the stability of swarm behaviour, even under conditions of heterogeneous composition andpartial agent loss. This approach has significant application potential in emergency monitoring, victim search and damage assessment. This study formulates the architecture of a dynamic swarm reconfiguration system that can adapt to environmental changes in real time. This approach ensures the system’s flexibility and stability when performing tasks in difficult conditions. Further development of the model involves integrating machine learning methods to enhance adaptability and expanding to three-dimensional space to improve the accuracy and realism of simulations. en
dc.description.abstract Необхідністьоперативного та безпечного аналізузон, що постраждали вiд надзвичайних ситуацій, спонукає до пошуку інноваційнихпідходіву сферiавтономних систем. Одним iз таких рiшень є застосування ройових систем безпiлотних лiтальних апаратiв для сканування територiй. У цьому дослiдженнiпредставлено гiбридний пiдхiд до динамiчного управлiння роєм дронiв, який поєднує механiзми самоорганiзацiї на основiметоду«ройової хiмiї» з глобальною оптимiзацiєю параметрiв за допомогою еволюцiйного алгоритму. Запропоновано модуль багаторiвневої реконфiгурацiї рою, що дозволяє адаптувати поведiнку як окремих агентiв, так iвсiєї формацiї у вiдповiдь на змiни навколишнього середовища. Реалiзовано модуль кластеризацiї для подiлу областiсканування на пiдобластi, атакож систему маршрутного планування з урахуванням iндивiдуальної ширини сканування кожного дрона. Для ефективного розподiлу зон мiж агентами використано пропорцiйний алгоритм, що враховує функцiональнiможливостiкожного апарата. Результати моделювання засвiдчили понад дворазове скорочення часу виконання мiсiї та пiдвищення стабiльностiповедiнки рою, навiть за умов неоднорiдностiйого складу та часткової втрати агентiв. Представлений пiдхiд має значний прикладний потенцiал у сферiмонiторингу надзвичайних ситуацiй, пошуку постраждалих та оцiнки масштабiв руйнувань. У дослiдженнiсформульовано архiтектуру динамiчної реконфiгурацiї рою, здатну адаптуватися до змiн середовища в режимiреального часу. Такий пiдхiд забезпечує гнучкiсть iстiйкiсть системи пiд час виконання завдань у складних умовах. Подальший розвиток моделiпередбачає iнтеграцiю методiв машинного навчання для пiдвищення рiвня адаптивностi, а також розширення до тривимiрного простору задля досягнення бiльшої точностiй реалiзму симуляцiї. en
dc.language.iso en en
dc.publisher Odessа Polytechnic National University en
dc.subject Information technology en
dc.subject swarm intelligence en
dc.subject genetic algorithm en
dc.subject multi-agent systems en
dc.subject scan optimisation en
dc.subject swarm chemistry en
dc.subject інформаційні технології en
dc.subject ройовий інтелект en
dc.subject генетичний алгоритм en
dc.subject мультиагентні системи en
dc.subject оптимізація сканування en
dc.subject Swarm Chemistry en
dc.title Heterogeneous swarm complexmultilevel reconfiguration based on Swarm Chemistry en
dc.title.alternative Багаторівнева реконфігурація гетерогенного ройового комплексу на основі методу SwarmChemistry en
dc.type Article en
opu.citation.journal Applied Aspects of Information Technology en
opu.citation.volume 2 en
opu.citation.firstpage 147 en
opu.citation.lastpage 161 en
opu.citation.issue 8 en


Файлы, содержащиеся в элементе

Этот элемент содержится в следующих коллекциях

Показать сокращенную информацию