Оптимізація алгоритмів пошуку та розвідки для рою автономних агентів на основі методів машинного навчання

Abstract

Магістерська робота присвячена дослідженню та розробці оптимізованих алгоритмів пошуку та розвідки для рою автономних агентів з використанням методів машинного навчання. В умовах стрімкого розвитку технологій штучного інтелекту та зростаючої потреби в ефективних рішеннях для управління розподіленими системами, дана тема набуває особливої актуальності. У роботі представлено комплексний аналіз сучасних підходів до реалізації ройового інтелекту та методів машинного навчання в контексті оптимізації пошукових алгоритмів. Досліджено основні принципи колективної поведінки автономних агентів та механізми їх взаємодії при вирішенні складних пошукових завдань. Значну увагу приділено розробці архітектури програмної системи для управління роєм автономних агентів. Запропонована архітектура базується на сучасних паттернах проектування та забезпечує високу гнучкість, масштабованість та надійність системи. Детально описано структуру основних компонентів та механізми їх взаємодії. Центральним елементом роботи є розробка трьох оптимізованих алгоритмів пошуку та розвідки, які поєднують класичні методи ройового інтелекту з сучасними технологіями машинного навчання. Особливістю запропонованих алгоритмів є їх здатність до адаптивного навчання та самоорганізації в процесі виконання поставлених завдань. В рамках дослідження розроблено інноваційний метод оцінки ефективності ройових алгоритмів, який враховує множину критеріїв, включаючи швидкість збіжності, якість знайдених рішень та ефективність використання ресурсів. Цей метод дозволяє проводити комплексний аналіз продуктивності розроблених алгоритмів. Важливим аспектом роботи є реалізація механізмів адаптивного навчання агентів, які забезпечують покращення колективної поведінки рою в процесі виконання завдань. Запропоновані механізми базуються на принципах самоорганізації та динамічного перерозподілу ролей між агентами. Проведено масштабне експериментальне дослідження розроблених алгоритмів на різних типах пошукових задач. Результати експериментів підтверджують високу ефективність запропонованих рішень та їх переваги порівняно з існуючими підходами. Практична значимість роботи підтверджується створенням програмної бібліотеки, яка реалізує розроблені алгоритми та надає зручний інтерфейс для їх використання в різних прикладних задачах. Бібліотека включає набір інструментів для налаштування, тестування та оцінки ефективності ройових систем. Особливу увагу приділено питанням безпеки та надійності розробленого програмного забезпечення. Реалізовано механізми обробки винятків, системи логування та моніторингу стану агентів, що забезпечує стабільну роботу системи в різних умовах експлуатації. Представлено детальний аналіз можливих сценаріїв застосування розроблених алгоритмів у різних галузях, включаючи пошуково-рятувальні операції, моніторинг навколишнього середовища та оптимізацію логістичних процесів. У роботі також досліджено питання масштабованості розроблених алгоритмів при збільшенні розміру рою та складності вирішуваних завдань. Запропоновано методики оптимізації продуктивності системи в умовах високого навантаження. Розроблені рішення базуються на використанні сучасних технологій та інструментів розробки, включаючи Python 3.8+, фреймворки машинного навчання та бібліотеки для наукових обчислень. Код програми відповідає стандартам якості та супроводжується детальною документацією. Проведено аналіз перспектив подальшого розвитку розроблених алгоритмів та можливостей їх адаптації до нових типів задач. Визначено потенційні напрямки вдосконалення системи та розширення її функціональних можливостей. Результати роботи мають як теоретичне, так і практичне значення для розвитку галузі інженерії програмного забезпечення та ройових систем. Запропоновані методи та алгоритми можуть бути використані як основа для створення ефективних рішень в області управління автономними системами. Робота є завершеним науковим дослідженням, яке робить значний внесок у розвиток методів оптимізації ройових алгоритмів та їх практичного застосування. Отримані результати створюють підґрунтя для подальших досліджень у цій галузі.