кандидат технических наук, доцент
Candidate of Sciences (Engineering), Docent
В статье рассматривается актуальная задача оперативного распределения ограниченного контингента защитников (мобильных агентов) между динамически изменяющимся множеством целей на плоскости. В условиях, когда количество объектов, требующих обслуживания или защиты, постоянно меняется (появляются новые или исчезают существующие цели), а ресурсы строго лимитированы, критически важным становится выбор оптимальной стратегии назначения. Для решения этой проблемы автором разработана имитационная модель сканирующей системы, которая осуществляет мониторинг пространственного положения целей в реальном времени. Основой предложенного подхода является использование «жадного» алгоритма (greedy algorithm), который на каждом шаге моделирования принимает локально оптимальное решение о назначении защитника на наиболее приоритетную цель. Научная новизна работы заключается в органичной интеграции этого алгоритма с динамической матрицей стоимостей. Данная матрица не является статичной, а пересчитывается для каждой итерации с учетом текущих координат целей, их важности и доступности, что позволяет системе адаптироваться к изменениям обстановки. Существенным вкладом в развитие темы также является создание комплексной визуализационной системы. В отличие от существующих аналогов, она позволяет одновременно отображать не только пространственное распределение участников (защитников и целей), но и текущее состояние матрицы стоимостей, а также визуализировать логику принятия решений по назначению. Практическая значимость проведенного исследования выходит далеко за рамки сугубо оборонительных задач. Разработанный вычислительный метод может быть эффективно применен в гражданских секторах, таких как логистика (для распределения ограниченного парка курьеров по поступающим заказам), управление группами мобильных роботов (организация патрулирования или взаимодействия), а также в системах мониторинга и оповещения, где необходимо оперативно реагировать на инциденты. Таким образом, работа представляет собой готовый прототип интеллектуальной системы поддержки принятия решений для широкого класса задач распределения ресурсов в нестационарной среде.
The article examines the pressing problem of rapidly distributing a limited contingent of defenders (mobile agents) among a dynamically changing set of targets on a plane. In conditions where the number of objects requiring maintenance or protection is constantly changing (new targets appear or existing ones disappear), and resources are strictly limited, choosing an optimal assignment strategy becomes critical. To address this problem, the author develops a simulation model of a scanning system that monitors the spatial position of targets in real time. The proposed approach is based on the use of a greedy algorithm, which makes a locally optimal decision at each simulation step regarding the assignment of a defender to the highest-priority target. The scientific novelty of this work lies in the seamless integration of this algorithm with a dynamic cost matrix. This matrix is not static, but is recalculated for each iteration, taking into account the current coordinates of targets, their importance, and availability, allowing the system to adapt to changing circumstances. A significant contribution to the development of this topic is the creation of a comprehensive visualization system. Unlike existing analogs, it allows for the simultaneous display of not only the spatial distribution of participants (defenders and targets), but also the current state of the cost matrix, as well as visualization of the decision-making logic for assignment. The practical significance of this research extends far beyond purely defensive tasks. The developed computational method can be effectively applied in civilian sectors, such as logistics (for distributing a limited number of couriers to incoming orders), managing groups of mobile robots (organizing patrols or interactions), and in monitoring and alerting systems where rapid response to incidents is required. Thus, the work represents a ready-made prototype of an intelligent decision support system for a wide range of resource allocation problems in a non-stationary environment.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.