Модель автоматизированного распределения в задаче группового преследования с защитниками

Abstract

В настоящей статье рассматривается компьютерная модель квазидискретной игры группового преследования. В которой присутствуют преследователи, цели и защитники. В моделях статьи задачей преследователей является достижение статических целей. Достижение одной цели возможно несколькими преследователями в разное время. Задачей защитников является поражение преследователей. Выигрышем для преследователей можно считать достижение хотя бы одним из них своей цели. Выигрышем для защитников считается поражение всех целей. Для защитников количество преследователей не является определенным. В модели статьи формируется единая среда обнаружения преследователей. Единая среда обнаружения есть результат теоретико-множественных операций над точками пространства. В моделях статьи единая среда обнаружения является односвязным множеством. В случае многосвязных множеств были бы предложены алгоритмы моделей с иной логикой. Преследователь считается обнаруженным, если входит в данную область. Назначение обнаруженному преследователю защитника цели производится по нескольким оптимизационным критериям. Защитник может назначаться из предполагаемого времени достижения. В одной из реализаций модели это минимальное время из выборки для данного защитника. Как вариант фактора оптимизации, защитник для преследователя может выбираться по минимальному расстоянию до него. В статье также рассматриваются варианты локализаций защитников в одной точке. В статье к рассмотрению предлагается четыре модели. Модель группового преследования с оптимизацией по предполагаемому времени достижения преследователей защитниками. Модель группового преследования с оптимизацией по начальному расстоянию от момента обнаружения преследователей защитниками. Разработаны дополнительные алгоритмы вышеописанных моделей, учитывающих ограничения нахождения защитников в одной локации. Рассматривается различие алгоритмов в случае наличия или отсутствия информации для защитников о количестве преследователей, их целях и т.д. Результаты, полученные в статье, могут быть востребованы разработчиками робототехнических комплексов с автономным управлением. В идеале виделось бы следующее. Группа преследователей и группа защитников (каждый участник имеет свой алгоритм действий) имели бы свою программную среду, где каждый участник выполняет свою задачу, руководствуясь правилами. То есть данная программная среда напоминает сетевую игру стратегии реального времени

This article examines a computer model of a quasi-discrete group pursuit game. In which there are pursuers, goals and defenders. In the article’s models, the task of the pursuers is to achieve static goals. Achieving one goal is possible by several pursuers at different times. The task of the defenders is to defeat the pursuers. A win for the pursuers can be considered the achievement of at least one of the pursuers of their goal. The defeat of all targets is considered a win for the defenders. For defenders, the number of pursuers is not certain. In the model of the article, a unified environment for detecting pursuers is formed. A unified detection environment is the result of set-theoretic operations on points in space. In the article’s models, a single detection environment is a simply connected set. In the case of multiply connected sets, model algorithms with different logic would be proposed. The pursuer is considered detected if it enters this area. The assignment of a target defender to the detected pursuer is carried out according to several optimization criteria. The defender may be appointed from the estimated time of achievement. In one implementation of the model, this is the minimum sample time for a given defender. As a variant of the optimization factor, the defender for the pursuer can be selected based on the minimum distance to him. The article also discusses options for localizing defenders at one point. The article proposes four models for consideration. A model of group pursuit with optimization based on the expected time for defenders to reach the pursuers. Group pursuit model with optimization for the initial distance from the moment the pursuers are detected by defenders. Additional algorithms for the above-described models have been developed that take into account the restrictions on the presence of defenders in one location. The difference between algorithms is considered in the case of the presence or absence of information for defenders about the number of pursuers, their goals, etc. The results obtained in the article may be in demand by developers of robotic systems with autonomous control. Ideally, it would look like this: A group of pursuers and a group of defenders, each participant has its own algorithm of actions, would have its own software environment, where each participant performs its task, guided by the rules. That is, this software environment resembles a network real-time strategy game