МЕТОД ОПТИМІЗАЦІЇ МАРШРУТІВ НА ОСНОВІ ПОВЕДІНКИ ЗМІЙ В СИСТЕМАХ ОБМІНУ ДАНИМИ БПЛА
DOI:
https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.4.13Ключові слова:
безпілотний літальний апарат, адаптивне управління, телекомунікаційна система, оптимізація, маршрутизація, біоінспіровані алгоритмиАнотація
У роботі запропоновано метод оптимізації маршрутів у системах обміну даними безпілотних літальних апаратів (БпЛА), заснований на біоінспірованій моделі поведінки змій (Snake Routing Optimization Method, SROM). Метод реалізує адаптивний пошук оптимального маршруту з урахуванням динаміки мережі, енергоспоживання, затримок передавання та стабільності каналів зв’язку. На відміну від відомих еволюційних підходів, алгоритм SROM поєднує локальну оптимізацію та колективну взаємодію між агентами, що забезпечує швидку збіжність та здатність уникати локальних мінімумів. Мета. Розробка методу оптимізації маршрутів на основі поведінки змій у системах обміну даними БпЛА. Методологія. Методологічною основою дослідження є біоінспірований підхід до оптимізації маршрутів, у якому процес пошуку розглядається як колективна поведінка агентів за аналогією до руху та адаптації змій у середовищі. Наукова новизна. Наукова новизна полягає у розробленні біоінспірованого методу оптимізації маршрутів в БпЛА, який поєднує колективну модель поведінки агентів із локальним удосконаленням шляху в реальному часі. На відміну від відомих еволюційних та роєвих алгоритмів, запропонований підхід вводить механізм адаптивного «руху» маршруту за принципом зміни конфігурації «ланцюга» вузлів. Висновки. Запропонований біоінспірований метод оптимізації маршрутів демонструє здатність адаптивно формувати стійкі та ефективні шляхи передачі даних у динамічних мережах БпЛА.
Посилання
Плєхова Г. А., Неронов С. М., Костікова М. В., Кашкевич С. О. Удосконалення моделі безпечної маршрутизації в програмно-конфігурованих мережах. Біоніка інтелекту (ХНУРЕ). 2024. № 1 (100). С. 50–57. DOI: https://doi.org/10.30837/bi.2024.1(100).07 .
Ali Al-Ammouri I., Lebid M., Dekhtiar M., Lebid Ye., Al-Ammori H. Development of a mathematical model of reliable structures of information-control systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2022. 5/9 (119), 68–78. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.265953 .
Kashkevich S. (Ed.) Decision support systems: mathematical support. Kharkiv: Technology Center PC. 2025. DOI: https://doi.org/10.15587/978-617-8360-13-9
Kashkevich S., Litvinenko O., Shyshatskyi A., Salnyk S., Velychko V. The method of self-organization of information networks in the conditions of the complex influence of destabilizing factors. Сучасні інформаційні системи, 2024. 8 (3), 59–79. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.3.07 .
Mirjalili S., Mirjalili S. M., Lewis A. Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 2014. 69, 46–61. DOI: https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007 .
Pozna C., Precup R.-E., Horváth E., Petriu E. M. Hybrid Particle Filter–Particle Swarm Optimization Algorithm and Application to Fuzzy Controlled Servo Systems. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022. 30 (10), 4286–4297. DOI: https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2022.3146986 .
Tamer K. A., Sova O., Shaposhnikova O., Yashchenok V., Stanovska I., Shostak S., Rudenko O., Petruk S., Matsyi O., Kashkevich S. Development of a solution search method using a combined bio-inspired algorithm. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2024. 1 (4 (127)), 6–13. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.298205
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.





