Control Systems and Computers, N1, 2024, Стаття 6

Alpert M.I. Using Game Theory to Improve Drone Operations. Control Systems and Computers. 2024. № 1. С. 

УДК  519:83

М.І. Альперт, аспірант, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, факультет інформатики та обчислювальної техніки,  кафедра Інформаційних систем та технологій, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8938-1473, Scopus Author ID 57671921900, 03056, м. Київ, вул. Політехнічна, 41,  навчальний корпус 18,  Україна, max292009@gmail.com

ВИКОРИСТАННЯ ТЕОРІЇ ІГР ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ ОПЕРАЦІЙ ДРОНІВ

Вступ. У статті досліджується взаємодія між теорією ігор і безпілотниками. Інтеграція теорії ігор в оптимізацію вибору та планування зарядних станцій для дронів свідчить про новаторську зміну парадигми в логістиці безпілотних транспортних засобів. Наше дослідження заглиблюється в цей рубіж, зосереджуючись на методологічних інноваціях, використовуючи матриці виграшів і рівновагу Неша для складного вирішення багатогранних і мінливих вимог до експлуатації безпілотників. Запроваджуючи цей підхід, наше дослідження не лише забезпечує стратегічну основу для оптимізації ресурсів, а й висвітлює нові шляхи застосування теорії ігор у ключових сферах, таких як адаптивна маршрутизація та інтелект роїв у керуванні дронами. Завдяки поєднанню теоретичних ігрових моделей із практичним застосуванням дронів ми представляємо перспективу, спрямовану на зміну операційних стратегій безпілотних літальних апаратів, закладаючи основу для майбутніх дослідницьких спроб у цій галузі.

Мета статті. Дане дослідження спрямоване на застосування принципів теорії ігор в оптимізацію вибору та планування зарядних станцій для дронів. Представлена тут концептуальна основа розглядає дрони не просто як незалежних агентів, а як адаптивні, спільні об’єкти, що орієнтуються в складному середовищі.

Методи. Теорія ігор, рівновага Неша, математичне представлення, аналіз.

Результати. Результати цього дослідження показують, що розподіл дронів до зарядних станцій досягає стану, де жоден дрон не може збільшити свій виграш, односторонньо змінивши свою стратегію. Ця характеристика визначає рівновагу Неша для кожного випадку, який розглянуто у цій статті. Наведений аналіз правильно визначає рівновагу Неша на основі заданої матриці виграшів, демонструючи застосування теорії ігор для оптимізації вибору зарядних станцій для дронів.

Висновки. Аналіз використання теорії ігор для оптимізації вибору зарядних станцій і планування для безпілотних апаратів дав багатонадійні результати, використовуючи концепцію матриць виграшу та рівноваги Неша. Продемонстровано систематичний підхід до прийняття рішень, який враховує різноманітні потреби заряджання окремих дронів і доступні ресурси зарядних станцій. За допомогою цього методу визначено рівновагу Неша, коли жоден дрон не може односторонньо покращити свій виграш, що вказує на оптимальний розподіл вибору зарядних станцій між дронами.

Завантажити повний текст! (англійською)

Ключові слова: теорія ігор, виграш, дрон, стратегія, оптимізація.

  1. Zhou, M. & Guan, Y. & Hayajneh, M. & Niu, K. & Abdallah, C. Game Theory and Machine Learning in UAVs-Assisted Wireless Communication Networks: A Survey. 2021.
  2. Saputro N. Game-Theoretic and Genetic-Based Approach for Cooperative Mission-Oriented Swarms of Drones, 2019 International Conference on Mechatronics, Robotics and Systems Engineering (MoRSE), Bali, Indonesia, 2019, pp. 163168, doi: 10.1109/MoRSE48060.2019.8998726.
  3. Wang D. and Feng D. Research on the Strategy of Drones Intrusion Detection Based on Game Theory, IEEE 9th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON), Vancouver, BC, Canada, 2018, pp. 613619, doi: 10.1109/IEMCON.2018.8615037.
  4. Roldán, J. J., Del Cerro, J., & Barrientos, A. Should We Compete or Should We Cooperate? Applying Game Theory to Task Allocation in Drone Swarms, 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, 2018, pp. 53665371, doi: 10.1109/IROS.2018.8594145.

Надійшла 06.03.2024