В статье рассматривается проблема управления роевыми системами беспилотных летательных аппаратов в динамически изменяющихся условиях. Для ее решения предложена и верифицирована облачная математическая модель, основанная на децентрализованных алгоритмах роевого интеллекта и обеспечивающая адаптивное управление, самоорганизацию и устойчивость группы беспилотных летательных аппаратов. Методологическую основу подхода составила интеграция двух ключевых компонентов: детерминированной модели «роутер-ротор» для обеспечения гарантированного покрытия целевой зоны и k-отказоустойчивых gossip-протоколов, построенных на графах Кнёделя, для надежного обмена данными в условиях нестабильной связи и потерь узлов. Модель была реализована на облачной платформе OpenStack, что обеспечило гибкость развертывания и масштабируемость вычислительных ресурсов. Проведенное имитационное моделирование включало сравнительный анализ с классическим алгоритмом Q-Routing для различных сценариев работы, включая штатный режим и условия динамической реконфигурации сети. Результаты доказали всестороннюю эффективность предложенной архитектуры. Разработанное решение продемонстрировало существенно более низкую и предсказуемую задержку, высокую и стабильную пропускную способность при возрастающей нагрузке, а также оптимальное использование памяти вычислительных узлов. Критически важным преимуществом стала повышенная живучесть системы, выражающаяся в сокращении времени восстановления работоспособности после сбоев. Полученные результаты подтверждают, что комбинация детерминированных и gossip-механизмов в облачной среде позволяет создавать высоконадежные и масштабируемые системы для задач мониторинга и сбора данных, предъявляющих строгие требования к оперативности и отказоустойчивости в реальном времени.
This article examines the problem of managing swarm systems of unmanned aerial vehicles in dynamically changing environments. To address this problem, a cloud-based mathematical model based on decentralized swarm intelligence algorithms is proposed and verified. It provides adaptive control, self-organization, and stability for a unmanned aerial vehicles group. The methodological basis of the approach is the integration of two key components: a deterministic router-rotor model for guaranteed coverage of the target zone and k-fault-tolerant gossip protocols built on Knödel graphs for reliable data exchange under conditions of unstable communication and node loss. The model was implemented on the OpenStack cloud platform, ensuring deployment flexibility and scalability of computing resources. Simulation modeling included a comparative analysis with the classical Q-Routing algorithm for various operating scenarios, including normal operation and dynamic network reconfiguration. The results demonstrated the comprehensive effectiveness of the proposed architecture. The developed solution demonstrated significantly lower and more predictable latency, high and stable throughput under increasing load, and optimal utilization of compute node memory. A critical advantage was increased system survivability, resulting in shorter recovery times after failures. The results confirm that the combination of deterministic and gossip mechanisms in a cloud environment enables the creation of highly reliable and scalable systems for monitoring and data collection tasks that require stringent real-time performance and fault tolerance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.