Глава 1. Групповое движение как объект исследования
1.1. Сетецентрические войны и новые задачи оборонительных систем
Каждый шаг действительного движения важнее дюжины программ.
Уже более десятилетия США развивают и реализуют в вооруженных конфликтах концепцию «сетецентрической» войны (Network-Centric Warfare). Эта концепция ориентирована на повышение боевых возможностей войск в современных войнах за счет достижения информационного превосходства и, что самое главное, объединения участников боевых действий в единую сеть. К основным теоретическим принципам такой войны относятся положения о том, что боевые элементы, объединенные надежными сетями, имеют возможность улучшенного обмена информацией, что устраняет неопределенность, обеспечивает коллективные действия, резко повышает общую ситуационную информированность, устойчивость, скорость реализации команд и эффективность выполнения задач. Основной компонентой в сетецентрической инфраструктуре является так называемая «информационная решетка» – соединенная в единую сеть интеллектуальных боевых элементов со специально организованной системой управления.
Термин «сетецентрическая война» стал использоваться сравнительно недавно (менее двадцати лет тому назад), но он уже зарекомендовал себя как один из основных принципов будущих военных столкновений. Более того, он уже активно используется на практике [8]. В принципе он не изменяет сути и задач вооруженной борьбы и конфликтов; просто развитие современных, главным образом информационных, технологий привело к эффективности применения именно сетевого подхода к организации и ведению военных действий. Более того, в будущем такой подход становится аксиомой принципов боевого применения войск и оружия; концепция «сетецентрической войны» легла в основу действующих программ развития и совершенствования вооруженных сил ряда государств, а все военные действия, даже в малых конфликтах, как ожидается, будут неизменно основываться на принципе сетецентричности [10] (рис. 1).
Рис. 1. Хаос сетецентрической войны с точки зрения систем обороны (рисунок создан по материалам сайта www.moskva-kniga.ru)
Представление «сетецентрической войны» как системы, состоящей из трех «подсистем-решеток» – информационной, разведывательной и боевой, слишком популярно, чтобы на нем можно было бы строить конкретные приложения. Понятно, что связи и отношения между такими подсистемами и их элементами достаточно сложные и многоплановые. Вместе с тем осмысление истоков термина, необходимые и достаточные условия его появления позволяют заключить, что основное положение сетецентрической войны – необходимость создания разветвленной сети хорошо информированных и пространственно распределенных сил. Как выясняется, математической основой такого применения вооружений являются принципы самоорганизации, активно используемые в теории сложных систем.
С технической точки зрения в основу концепции «сетецентрической войны» положено создание единых информационно-коммуникационных пространств на основе комплексного внедрения новейших информационных технологий. Так, концепция NATO Network Enabled Capability предполагает «…создание глобальной информационной среды, обеспечивающей комплексную обработку сведений в реальном масштабе времени о Противнике, своих войсках и окружающей местности в интересах поддержки принятия решений по созданию группировок войск (сил) оптимального (для достижения поставленных целей) состава и их эффективного применения в различных условиях обстановки. Наличие такой информационной среды должно обеспечить эффективное взаимодействие всех участвующих в операции органов управления и войск (сил) альянса, которые условно можно разделить на три основные группы элементов: добывающие, информационно-управляющие и исполнительные» [10].
В результате создается единая сеть средств разведки, связи и органов управления, интегрированная с сетью средств поражения. И основную роль в этом будут играть группировки разведывательных, коммуникационных и навигационных космических летательных аппаратов на околоземной орбите.
Представляется особо опасным недооценка сущности сетецентрических войн, что может привести к тяжелым последствиям. Противодействие принципам сетецентричности в чем-то объективно[2], ибо эта концепция разрушает сегодняшние представления о вооружениях будущего и требует пересмотра технических заданий на новые оборонительные системы. Однако подчеркнем совершенно правильную мысль, неоднократно описанную в средствах массовой информации и состоящую в том, что концепция сетецентрической войны, несмотря на ее «очаровывающий трансформационный блеск», не способна адекватно реализовать потенциал, который представляют информационные технологии. Это связано с тем, что развитие информационных технологий значительно опережает концепции построения наступательных и оборонительных систем. Указанное может быть продемонстрировано и на мирной практике – многие операторы телекоммуникационных систем, создав мощные средства проводных и беспроводных телекоммуникаций, испытывают существенные затруднения с их наполнением интеллектуальным и даже развлекательным контентом, что существенно снижает возможность возврата соответствующих инвестиций [12].
Как представляется автору, нельзя не учитывать и то, что с развитием современных информационно-коммуникационных технологий объекты управления могут приобретать способности согласовывать свое поведение с поведением других объектов, и даже активно общаться между собой по определенным «протоколам взаимодействия» (термин из сферы телекоммуникаций). Указанное подтверждает, что для моделирования группового движения, тем более в новых условиях и на перспективу, целесообразно использовать принципиально новые парадигмы.
1.2. О возможностях групповой атаки перспективных боевых средств противника
Усложним наши рассуждения рассмотрением государственных задач оборонного значения. Как известно, постановки таких задач обладают максимальной сложностью и неопределенностью при их высокой актуальности и значимости.
Современная оборонительная система (например, противовоздушной и/или противоракетной обороны) строится как многоуровневая иерархическая структура, включающая информационно-управляющие системы с едиными информационными ресурсами и выбранной при проектировании организацией информационного обмена. В силу оборонительного характера в такой системе как основные ставятся и решаются задачи обнаружения, сопровождения, прогнозирования движения средств поражения Противника, принятия решения на перехват и собственно перехвата. Все эти задачи чрезвычайно трудоемки, технически очень сложны и требуют исключительно оперативного решения, буквально в режиме on-line. Но никакой интеллектуализации такие системы не несут и не допускают. Все правила принятия решений в них достаточно четко структурированы.
«Мир» Противника при этом рассматривается порой довольно упрощенно. Предполагается, что поскольку законы движения физически объективны, то для исследования Противника можно использовать те же принципы и подходы, что и для собственных, национальных летательных аппаратов. Отношение к Противнику как недоопределенной системе выражается посредством повышения возможностей оборонительных систем по всем составляющим процесса принятия решений по противодействию. Неопределенность при этом устраняется эмпирически. И что характерно: при планировании собственных боевых действий предполагаются высокоинтеллектуальные сценарии, в том числе и группового удара, но возможности Противника при этом, как правило, недооцениваются.
Так, для моделирования движения ракетно-космических угроз Противника традиционно используется математическое моделирование. Оно связано с созданием математических моделей движения (боеголовок, крылатых ракет, космических аппаратов), разработкой высокоэффективных численных и аналитических методов решения систем алгебра-дифференциальных уравнений. При этом, начиная еще с прошлого века, основное внимание придается оперативности. Считается, что проблемы объективного незнания Противника могут быть решены путем увеличения количества вариантов расчетов условий его боевого применения, что требует высокой оперативности [4]. Круг, таким образом, замыкается.
Происходящие в сфере современных информационно-коммуникационных технологий колоссальные изменения, к сожалению, почти не затрагивают сферу наших представлений о Противнике и его средствах нападения. Так, в задачах ПВО и ПРО предполагается, что Противник и далее будет использовать в сценариях нападения традиционную пространственно-временную структуру ракетного и авиационного удара, основываясь на возможно новых средствах с улучшенными тактико-техническими характеристиками (дальностью, точностью, маневренностью и др.). При этом упускается из виду, что Противник может использовать и принципиально иную стратегию удара по целям. Активно используемые в компьютерных сетях средства коллективной работы, оперативного обмена сообщениями, возможность обмена информацией между удаленными объектами в реальном масштабе времени существенно видоизменяют как структуру, так и методы управления средствами воздушно-космических атак [15].
Сложившаяся концепция рассмотрения удара Противника как иерархически построенной структуры, как представляется, приближается к пределу своего развития, выдвигая необходимость учета возможности интеллектуализации средств нападения. Действительно, особенностью современной организации сложных систем является то, что превалирующей организационной структурой становится не иерархия, а сеть. Появляются искусственные сети, способные к анализу и планированию своего поведения и разумной организации некоторой интеллектуальной среды. Сетевые структуры более мобильны, более устойчивы, более надежны; выход из строя некоторых элементов сети не приводит к отказу функционирования всей сети, по сети более оперативно распространяется разнообразная информация и осуществляется взаимодействие между различными организационно-техническими уровнями.
При моделировании Противника необходимо понимать, что его возможное поведение уже в ближнесрочной перспективе будет формироваться сложным интеллектуальным образом. Мы, например, не допускаем и не учитываем в настоящее время, что движущиеся в группе летательные аппараты Противника могут, например, «жертвовать» собой ради выполнения группой общей целевой задачи, изменять по «договоренности между собой» целераспределение в реальном масштабе времени, совершать групповые противоракетные маневры, действуя коллективно, и т. д. Перспективные ЛА могли бы принимать решения самостоятельно, исходя из складывающейся ситуации и «извещая» о своем состоянии и предпринимаемых действиях другие ЛА. Средства нападения Противника смогут действовать с самоконтролем своих действий и не только автономно, но и коллективно, в составе группы, причем каждый объект из группы может выполнять разнообразные задачи в соответствии с некоторым замыслом, формируемым в реальном масштабе времени. Необходимо допускать проявление в ходе решения конфликтных задач своего рода «инициативы», то есть самостоятельного выбора целей и рационального поведения для их достижения.
Все рассмотренные выше предположения и основанные на них потенциальные возможности Противника выглядят фантастически и могут вызвать у ряда специалистов скептические улыбки. Однако в этих фантазиях нет никакой эмоциональности. Прогнозы развития информационных технологий [11], внедрение многочисленных инноваций в сферу телекоммуникаций [12], переход от огромных ЭВМ к планшетным компьютерам менее чем за 20–25 лет, успехи космической связи, беспроводных технологий делают указанные выше сценарии весьма реализуемыми.
В связи с развитием боевых возможностей оборонительных систем может случиться ситуация, когда эффективное решение боевых задач одиночными боевыми средствами станет невозможным. Необходимость групповых действий будет обусловливаться как острым дефицитом времени на принятие решений, так и сложностью самой воздушно-космической обстановки. Ситуации изменяются настолько быстро, что априорное целераспределение становится неэффективным (рис. 2).
Рис. 2. Перспективы развития средств воздушно-космического нападения на ближнесрочную перспективу (рисунок заимствован из статьи [50])
Проведенный анализ показывает, что определяющей и реализуемой с высокой степенью достоверности инновацией Противника при построении ПВС удара является возможность активного обмена информацией между объектами управления буквально в реальном масштабе времени, организации не индивидуального, а коллективного поведения боевых и ложных элементов и принятия коллективных решений с их эффективной индивидуальной реализацией. Тогда главной компонентой в инфраструктуре воздушно-космической атаки станет единая сеть интеллектуальных ЛА со специально организованной системой управления.
Наличие указанных потенциальных возможностей Противника существенным образом должно повлиять на принципы построения отечественных оборонительных систем и возможные пути их преодоления Противником. Можно прогнозировать, что оборонительные системы ПВО/ПРО, построенные на традиционных принципах, не смогут обеспечить требуемой адекватности при сетецентрической организации атаки перспективных боевых средств Противника. В этом случае многочисленные шутки по этому поводу (рис. 3) могут, к сожалению, стать явью.
Рис. 3. Шутка со слезами на глазах (рисунок заимствован с сайта www.moskva-kniga.ru)
Особо важное значение указанные вопросы приобретают в связи с необходимостью организации обороны как комплексной, воздушно-ракетно-космической, так как при массированных атаках самолетов, боеголовок баллистических и крылатых ракет различного типа задачи наблюдения, целераспределения и целезакрепления для соответствующих оборонительных систем становятся во многом определяющими.
1.3. Существующие разработки и заделы
1.3.1. Групповые действия истребительной авиации
Групповой полет взаимодействующих самолетов-истребителей является основным видом боевых действий при выходе в информационный контакт с целями[3]. Дальнее наведение группы и выведение ее в заданный район выполняются с использованием режимов командного наведения, бортового наведения, бортового поиска на борту командира, выступающего в ранге командира объединенной группы, командира группы или ведущего. При этом ведомые повторяют маневры командира или летят строем по заданной точке относительно ведущего. В бортовых системах российских истребителей, предназначенных в первую очередь для ведения групповых боевых действий и групповых воздушных боев, реализуется (с различной степенью полноты) информационное, помеховое и огневое взаимодействие в группе, однако недостаточна степень траекторного взаимодействия и практически отсутствует координированное наведение.
Исключительная важность придается обеспечению обмена между истребителями признаками атакуемых целей Противника в соответствии с определенной системой нумерации. Такая задача требует точного определения взаимного положения истребителей, оперативной передачи на борт командира трасс целей Противника, наблюдаемых бортовыми радиолокационными системами каждого истребителя, их отождествления, присвоения им единых номеров и выдачи этих номеров самолетам группы с признаками воздействия по этим целям других истребителей. Алгоритмы управления в этих условиях должны учитывать необходимость организации радиоэлектронного противодействия совместно с огневым и маневренным взаимодействием, обеспечения коллективной электромагнитной совместимости, выбора способа противодействия и взаимодействия в зависимости от состава группы и характеристик вооружения, а также от характеристик вооружения Противника и способа ведения им боевых действий.
Маневренное и траекторное взаимодействие истребителей как центральная составляющая групповых действий включает следующие элементы.
Построение боевого порядка. Способ построения боевого порядка определяется составом группы и характером боевого порядка (сомкнутый, разомкнутый, рассредоточенный), тактической обстановкой и вытекающим из нее положением требуемого рубежа окончания построения боевого порядка, навигационной обстановкой и режимом полета в заданном районе.
Маневрирование в боевых порядках (в том числе выдерживание строя, перестроение, координированное наведение, согласованные маневры с поиском целей, преодоление линии фронта и др.). Основным требованием к этому виду взаимодействия самолетов является выдерживание определенных пространственных и временных параметров полета. Выдерживание боевого порядка заключается в сохранении заданных временных или линейных дистанций между самолетами в группе. Особенностью полета группы в составе сомкнутого боевого порядка является строгое выдерживание всеми самолетами заданных дистанций и интервалов. При этом сохранение параметров строя может осуществляться как в нормальной земной системе координат (способ «все вдруг»), так и в траекторной системе координат ведущего самолета. В первом случае летные характеристики строя эквивалентны характеристикам наименее маневренного самолета из состава боевого порядка. Форма строя при этом не сохраняется (ведомый выходит вперед, меняются пеленги и т. д.). Способ «все вдруг» находит применение в основном при полете в разомкнутых боевых порядках, в случае выхода по окончании маневра на курс, близкий к начальному. Во втором способе маневрирования ведомые неизменно выдерживают свое место относительно ведущего и стремятся как можно быстрее устранить отклонения от назначенных интервалов, дистанций и разницы высот. Летные данные группы в этом случае снижаются в зависимости от глубины, ширины и высоты боевого порядка, так как различные самолеты имеют различные запасы по тяге, скорости, перегрузке и углу крена. Полет в разомкнутых боевых порядках имеет четко выраженную тактическую направленность. Ведомый повторяет траекторию полета ведущего с учетом специальных поправок в параметрах управляемого движения, при этом мгновенное пространственное состояние самолетов может различаться по углам крена и тангажа, по месту и моменту ввода в маневр. При боевом маневрировании группы каждый самолет должен выполнять свой маневр по рассчитанной траектории полета. Такие маневры имеют место при групповом бортовом наведении, при координированном наведении, при преодолении линии фронта и др.
Роспуск боевого порядка. Под этим понимается установление потребных интервалов между самолетами путем размыкания группы перед посадкой. В зависимости от навигационной и тактической обстановки размыкание осуществляется различными способами и заключается в выполнении совокупности маневров направлением и скоростью, обеспечивающих последовательный выход самолетов с посадочным курсом в заранее определенную точку на заданной высоте с заданной скоростью.
Анализ групповых действий позволяет выделить две самостоятельные задачи, которые необходимо решать в целях автоматизации управления движением самолетов при групповых маневрах: а) назначение заданной точки и б) выдерживание заданной точки. Это позволяет разработать универсальные методы и алгоритмы назначения заданной точки для каждого режима и вида маневра, выдерживания заданной точки, а реализацию новых маневров любой сложности сводить к назначению заданной точки и траектории ее движения (алгоритм отработки заданной точки может быть универсальным).
Основными показателями авиационного комплекса перехвата как транспортной системы по доставке полезной нагрузки в целевые условия применения являются рубежные и временные характеристики. Под рубежом перехвата принято понимать радиус полета самолета при заданном запасе или остатке топлива на борту и при условии выхода перехватчика в определенные конечные условия для боевых действий (поиска, обнаружения, наведения, атаки и др.). Другим основным показателем транспортных возможностей является время прибытия на максимальный по топливу рубеж.
Важно и то, что выполнение боевых действий перспективным истребителем будет обеспечено только при наличии на борту оценки достаточности имеющегося топлива для решения всех дальнейших задач. При этом имеются в виду ограниченный запас топлива, необходимость использования его предельных по дальностям, высотам и скоростям режимов полета, изменчивость и неопределенность внешних условий и другие факторы.
Итак, в общем случае групповое движение самолетов имеет характер специально спланированной и корректируемой в ходе действий боевой операции. Она выполняется группой самолетов в автономном полете или при информационной поддержке внешних систем наведения, а также с бортов взаимодействующих самолетов. За счет формирования траектории наведения и учета летно-технических характеристик самолетов во внешней АСУ при командном наведении полностью реализуются рубежно-временные характеристики самолета.
Выше описывались групповые действия пилотируемых самолетов. Но уже более десяти лет назад в США отрабатывались методы совместного движения и беспилотных летательных аппаратов со свойствами изменения маршрутов полета к цели при получении признаков радарного обнаружения, скоординированного группового пилотажа нескольких самолетов, обменивающихся в полете информацией через специальное средство связи, управление группой летательных аппаратов с последующей передачей оператором контроля над двумя самолетами своему другому удаленному объекту и др. [66]. Актуальность таких задач только возрастает.
1.3.2. Коллективное управление роботами при их групповом применении
Роботы используются во многих областях науки, техники и промышленности, в первую очередь там, где жизнедеятельность человека либо затруднена, либо вообще невозможна, например в зонах радиоактивного или химического загрязнения, в условиях боевых действий, при проведении подводных или космических исследований и т. п. В работе [5] подчеркивается, что «одиночный робот, каким бы интеллектуальным он ни был, может использоваться только для решения некоторых частных задач либо для выполнения довольно простых операций, поскольку он, как правило, обладает сравнительно малыми возможностями для выполнения поставленной задачи (небольшой радиус действия, ограниченный бортовым энергоресурсом; небольшое число выполняемых функций, невысокая вероятность выполнения задачи в экстремальных ситуациях и т. п.».
К числу основных преимуществ коллективного применения роботов относят больший радиус действия, расширенный набор выполняемых функций, и, что возможно самое главное, более высокую вероятность выполнения задания, достигаемую за счет возможности перераспределения целей между роботами группы в случае выхода из строя некоторых из них.
В работе [5] разработана общая теория группового управления роботами в условиях динамических, недетерминированных сред. В ней дана классификация по уровню алгоритмической сложности задач группового управления роботами для различных условий их применения. При этом показано, что для организации систем управления группами роботов целесообразно использовать некоторые общие стратегии, применяемые для управления во всех технических, социальных и природных группах. Выделены стратегии централизованного, децентрализованного и комбинированного управления.
В наиболее общем случае в систему группового управления роботами рекомендовано включать подсистему планирования групповых действий, локальные бортовые системы управления отдельных роботов группы, отвечающих за реализацию групповых действий и бортовые исполнительные устройства отдельных роботов.
В основу предлагаемого подхода положены принципы коллективного управления и следующие положения:
• каждый член коллектива самостоятельно формирует управление и определяет свои действия в текущей ситуации;
• выбор действий членами коллектива осуществляется только на основе информации о цели, стоящей перед коллективом, ситуации в среде в текущий момент времени, текущих состояниях и действиях других членов коллектива;
• в качестве оптимального действия члена коллектива понимается такое действие, которое вносит максимально возможный вклад в достижение общей цели;
• допускается принятие компромиссных решений.
Задача сводится к выбору и выполнению в текущий момент времени роботами группы таких групповых действий, которые обеспечивают экстремум (максимум, если оцениваются выгоды от действий роботов группы, или минимум, если оцениваются затраты) целевого функционала с учетом вектора противодействующих сил на промежутке дискретного времени t.
Предложен подход к решению дискретной задачи коллективного управления группой роботов, основанный на использовании итерационной процедуры, в рамках которой роботы последовательно выбирают свои очередные действия.
1.3.3. Некоторые аналоги в рамках природных алгоритмов
В последние годы в мире активно разрабатывается новое научное направление «Природные вычисления» (Natural Computing). Иногда под ними понимаются некоторые алгоритмические действия, которые можно наблюдать с реальными объектами в живой природе. Эти алгоритмы реализуют принципы природных механизмов принятия решений, которые обеспечивают эффективную адаптацию флоры и фауны к окружающей среде на протяжении нескольких миллионов лет. Безусловно, брать такие алгоритмы для решения конкретных научно-технических задач проблематично, тем более, что исследователи лишь схематично могут отразить в процессе предположений и моделирования истинные явления. Вместе с тем такие алгоритмы строятся по установленным в процессе специально организованных экспериментов природным закономерностям, в основу которых закладываются достаточно простые принципы, полезные для осмысления группового движения и объектов неживой природы. Ярким примером является широко распространенный метод «погони» для наведения зенитной ракеты на цель, в основу которого положен алгоритм «погони лисы за зайцем» (вектор скорости ракеты всегда направлен на цель [38]).
В работе [60] вводится предположение, что будущей организационной единицей в конфликтах станет «стая». При этом предполагается, что стая будет использовать централизованную стратегию, но децентрализованную тактику действий. При этом различные силы будут действовать одновременно против Противника со всех направлений.
1.3.3.1. Коллективное движение стай рыбных косяков
На протяжении длительного времени исследуется коллективное поведение стай рыбных косяков[4]. Стая – это группировка близких по возрасту и физиологическому состоянию особей одного вида, объединяющихся в группы на достаточно продолжительный отрезок времени. Считается, что главная биологическая задача стаи – самосохранение. Стая проявляет высокую настороженность и активно избегает раздражителей, к которым вне стаи особи относятся терпимо. К стае хищнику подобраться сложнее, чем к одиночной рыбе.
Отдельные движущиеся рыбы в стае трудноразличимы для хищника, так как он не может остановить взгляд на одной особи. Бросок хищника на стаю, как правило, не приносит результата, поскольку стая делится на две части и перед хищником оказывается пустота.
Стая рыб раньше замечает опасность. Стаю настораживает все и необычное: крупный объект в воде и на берегу, тень от крупного объекта на берегу, посторонние звуки, гидродинамические удары, электромагнитные поля, изменение плотности и химического состава воды. Стая рыб менее склонна к исследовательскому поведению, заменяя таковое активным избеганием всего нового. Доказано, что стая эффективнее в поиске корма, распознавании опасностей и нахождении миграционных путей.
В зависимости от экологической ситуации и биологической цели структура стаи и ее форма могут сильно видоизменяться (рис. 4). Как правило, у большинства видов рыб при быстром движении стая имеет клиновидную форму, при питании – округлую. Реакция на опасность сильно различается у разных видов рыб. Например, стая анчоуса в случае опасности превращается в плотный шар, а стая скумбрии опускается на глубину и там рассеивается.
Рис. 4. Организационные типы стаи рыб (рисунок взят из статьи [22]) (1 – ходовая стая; 2 – стая кругового обзора; 3 и 3а – оборонительные стаи; 4 – стая планктонофагов на питании; 5 и 5а – стаи хищных рыб при питании)
Стаи рыб разных видов могут образовывать скопления. При этом взаимоотношения между стаями не хаотичны. Между стаями осуществляется как бы обмен информацией по нескольким каналам, что подтверждает организованный характер реагирования скоплений на внезапное появление опасности.
Результаты наблюдений показали, что периодические контакты имеют определенный биологический смысл. Если по какой-либо причине стая или косяк рыб не встречает на пути своей миграции другие стаи, то стая начинает избегать это место, прокладывая другие маршруты движения в районы, где возможен контакт с другими стаями. Новый маршрут движения будет закреплен, если контакты с другими стаями на новом маршруте постоянны и приходятся на определенное время.
Поведение стаи как единого целого пока плохо поддается пониманию исследователями. Считается, что поведением рыб управляют безусловные и условные рефлексы. Так, скопление рыб, занимающее площадь в несколько гектаров (например, черноморская хамса), движется как один организм. Движения головных стай синхронизированы с движениями стай, замыкающих скопление. Движение многотысячного скопления рыб напоминает движение амебы. Наблюдения за движением птиц в стае или рыб в косяках показывают, что между отдельными особями возникают так называемые пондеромоторные силы взаимодействия, которые особенно хорошо проявляются при движении в воде крупных рыб.
В стаях между отдельными членами складываются взаимоотношения двух типов: равноправные (стая не структурирована) и ранжированные (стая с вожаком). В основе поддержания целостности стаи лежит реакция следования, т. е. врожденная реакция отдельной особи следовать за другими.
Как структурированная, так и неструктурированная стая имеет две зоны: внутреннюю и внешнюю. На факторы внешней среды реагирует предположительно внутренняя («ядерная») часть стаи. Рыбы, находящиеся на периферии стаи, подражают ядру, т. е. следуют за ним. Эксперименты с моделями показали, что стая как единое целое начинает движение в том случае, если перемещение инициировали не менее 30 % особей ядра. Движению стаи предшествует своеобразное возмущение ядра. И лишь когда моторная активность ядра достигнет «критической массы», стая начинает движение. Чаще всего движение стаи носит лавинообразный характер.
Косяк рыб, передвигаясь как единое целое, часто имеет вид непрерывной извивающейся ленты. В нем каждая рыба занимает строго определенное положение, что определяется также законами гидродинамики. Мелкие рыбы внутри движущегося косяка могут располагаться как угодно, лишь бы не мешать друг другу. Но границы косяка резко обозначены. Наблюдения показывают, что стаи и косяки чаше всего принимают форму капли. Если форма стаи почему-либо меняется, то возникают так называемые «гидродинамические» силы, лействующие в таком направлении, что форма станет такой, при которой внешние воздействия станут минимальными. Даже если от такой стаи отобьется отдельная рыба или птица, то упомянутые силы втянут беглянку в «каплю», подобно тому, как движущееся в жидкости или газе тело больших размеров притягивает к себе более мелкие тела.
Каждый большой косяк представляет собой совокупность маленьких стаек, состоящих из 4–5 рыб. Интересно, что стайки занимают положение, соответствующее узлам тетраэдрической решетки. Это обеспечивает наиболее плотную «упаковку» рыб движущейся стаи.
Среди преимуществ стайного поведения как средства защиты от хищников наиболее существенными считаются следующие.
• Эффект «разбавления» угрозы со стороны хищника – для каждого члена стаи вероятность стать жертвой нападающего хищника уменьшается пропорционально численности стаи.
• Избегание хищника. Экспериментально установлено, что успех нападения хищника снижается с увеличением числа рыб в стае. Рыба, отделившаяся от стаи, становится гораздо более легкой добычей хищника. Избеганию хищника способствуют следующие поведенческие реакции: уплотнение стаи, поддержание минимального безопасного расстояния до хищника, ф-маневр (fountain effect), «трафальгарский эффект», который состоит в уменьшении времени реакции на появление хищника у особи в стае по сравнению с одиночной особью.
• «Замешательство» хищника. Среднее время от момента нападения до первой успешной поимки возрастает при увеличении числа рыб в стае. Однако эта закономерность соблюдается, если все члены стаи одинаковы. Заметно уклоняющиеся особи (по окраске, поведению, размеру) становятся легкой добычей хищника. Нейрофизиологической основой «эффекта замешательства» является перегрузка канала обработки зрительной информации.
• Заблаговременное обнаружение хищника. Многие стайные рыбы обнаруживают хищника тем раньше, чем больше размер стаи. Для объяснения этого эффекта некоторыми иностранными авторами предложена гипотеза «многих глаз» (many eyes hypothesis), нашедшая экспериментальное подтверждение.
• Внезапный маневр стаи затрудняет нападение хищника и др.
Следует отметить, что зависимости, связанные с числом рыб, наблюдаются лишь в диапазоне сравнительно небольших размеров стай (от нескольких до 20–30 особей). При дальнейшем увеличении числа рыб в стае величина эффекта остается постоянной.
Представляют интерес и самые общие положения, в соответствии с которыми рыбы сбиваются в стаи. Рыбы постоянно находятся в нестабильной и неблагоприятной среде обитания. Обнаружение одиночной рыбой даже потенциально доступных участков с обильным кормом затруднено, поскольку они могут быть найдены только путем ненаправленного случайного поиска, который энергетически малоэффективен, поскольку значительная часть усилий тратится при этом на повторные посещения уже обследованных участков. Кроме того, активно плавающая в толще воды одиночная рыба оказывается в высокой степени уязвимой для хищников. Поэтому рыбы, стремясь избежать неблагоприятной ситуации, повышают двигательную активность и, расширяя участок обитания, неизбежно попадают в незнакомую обстановку, которая первоначально воспринимается как неструктурированная. Присутствие в ближайшей окрестности других особей, сходных по размеру, мотивационному состоянию и поведению, приводит к образованию стаи, которая существует до того момента, когда часть рыб, обследовав структурированный и благоприятный в других отношениях участок, не начинает осваивать другие индивидуальные территории. Поэтому формирование стаи у рыб можно рассматривать как компенсаторную реакцию на недостаточную структурированность среды, в которой одиночные рыбы не могут успешно осуществлять поведение, связанное с исследованием, питанием, защитой от хищников, и удовлетворять, таким образом, основные жизненные потребности.
В целом для целей настоящей работы можно сделать вывод, что поведение стаи рыб основано на простых врожденных реакциях, таких, как следование и подражание, при, скорее всего, ведущей роли лидера или группы лидеров.
Такое поведение легло в основу так называемых «стайных» эвристических стохастических алгоритмов оптимизации прямого поиска (алгоритм Particle Swarm Optimization – PSO [22]). Суть алгоритма состоит в движении частиц, описываемых в виде многомерных векторов в некотором пространстве. При этом в основу управления движением закладывается учет собственного опыта, приобретаемого отдельной частицей (критерий – расстояние до глобального оптимума), и опыта других частиц, полученный суммарно при исследовании пространства поиска. Параметрами алгоритма являются ограничения на максимальную скорость движения частиц, число частиц в стае, инерционные характеристики, форма представления группировки частиц (кольцо, звезда и др.). К сожалению, решение существенно зависит от задачи.
В ряде исследований описана применимость принципов стайного управления в задачах группового управления в условиях противодействия [5, 60]. Стайное управление является частным случаем коллективного управления, но при этом в стаях нет специально выделенных каналов обмена информацией, а объекты стаи могут получать информацию о действиях других объектов только опосредованно, через среду.
Преимуществами стайного управления являются:
• высокая живучесть группы (выход из строя даже некоторого множества простых элементов не причинит существенного вреда стае, и групповая цель будет достигнута);
• быстрота реагирования на изменения ситуации.
Отличие задачи стайного управления заключается в отсутствии у каждого простого элемента непосредственной и достоверной информации о наличии и действиях других объектов стаи, а также о возможных противодействиях со стороны внешних сил, в том числе и организованного противодействия со стороны других групп. В то же время он располагает информацией о своих индивидуальных возможностях по трансформации состояния Si и окружающего его участка среды Ei за счет своих индивидуальных действий, а также имеет возможность определять действующие на него в текущий момент времени силы Gi. Иными словами, каждый элемент Ri, входящий в стаю, не имеет информации о действиях всех элементов стаи и состояния среды вокруг них, а может только определять изменение своего состояния, состояния участка окружающей среды, которые описывают его исходное «представление» о возможностях его индивидуального влияния на среду с учетом ограничений. При этом элемент Rj адаптирует свою индивидуальную модель и к стайному взаимодействию посредством анализа изменений состояния среды Ei, произошедших в результате действий всей стаи. При этом каждый элемент выбирает, возможно, не самое лучшее действие с точки зрения оптимального достижения общей цели, но оптимальное в рамках имеющейся у него на данный момент информации о сложившейся ситуации. Проведенные исследования подтверждают работоспособность предложенных принципов и алгоритма стайного управления.
1.3.3.2. Муравьиные алгоритмы коллективного поведения
Муравьиные алгоритмы серьезно исследуются европейскими учеными с середины 90-х годов. На сегодняшний день уже получены хорошие результаты для оптимизации таких сложных комбинаторных задач, как задача коммивояжера, задача оптимизации маршрутов транспорта, задача раскраски графа, квадратичная задача о назначениях, задача оптимизации сетевых графиков, задача календарного планирования и многие другие. Особенно эффективны муравьиные алгоритмы при динамической оптимизации процессов в распределенных нестационарных системах, например, трафиков в телекоммуникационных сетях[5].
Муравьи относятся к социальным насекомым, образующим коллективы. Коллективная система способна решать сложные динамические задачи по выполнению совместной работы, которая не могла бы выполняться каждым элементом системы в отдельности в разнообразных средах без внешнего управления, контроля или координации. В таких случаях говорят о роевом интеллекте (Swarm intelligence) как о замысловатых способах кооперативного поведения, то есть стратегии выживания.
Основу поведения муравьиной колонии составляет самоорганизация, обеспечивающая достижение общих целей колонии на основе низкоуровневого взаимодействия. Колония не имеет централизованного управления, и ее особенностью является обмен локальной информацией только между отдельными особями. Представляет особый интерес так называемый «непрямой обмен» (stigmergy), то есть разнесенное во времени взаимодействие, при котором одна особь изменяет некоторую область окружающей среды, а другие используют эту информацию позже, когда в нее попадают. Биологи установили, что такое отложенное взаимодействие у муравьев происходит через специальное химическое вещество – феромон (секрет специальных желез), откладываемый при перемещении муравья. Концентрация феромона на пути определяет предпочтительность движения по нему. Адаптивность поведения реализуется испарением феромона, который в природе воспринимается муравьями в течение нескольких суток.
Муравьиные алгоритмы представляют собой вероятностную так называемую «жадную» эвристику, где вероятности устанавливаются исходя из информации о качестве решения, полученной из предыдущих решений. Они могут использоваться как для статических, так и для динамических комбинаторных оптимизационных задач.
Идея муравьиного алгоритма – моделирование поведения муравьев, связанного с их способностью быстро находить кратчайший путь от муравейника к источнику пищи и адаптироваться к изменяющимся условиям, находя новый кратчайший путь. При своем движении муравей метит путь феромоном, и эта информация используется другими муравьями для выбора пути. Это элементарное правило поведения и определяет способность муравьев находить новый путь, если старый оказывается недоступным.
Итак, на пути цепочки идущих муравьев возникает преграда (рис. 5). Дойдя до преграды, муравьи с равной вероятностью будут обходить ее справа и слева. То же самое будет происходить и на обратной стороне преграды. Однако те муравьи, которые случайно выберут кратчайший путь, будут быстрее его проходить, и за несколько передвижений он будет более обогащен феромоном. Поскольку движение муравьев определяется концентрацией феромона, то следующие будут предпочитать именно этот путь, продолжая обогащать его феромоном до тех пор, пока этот путь по какой-либо причине не станет недоступен.
Очевидная положительная обратная связь быстро приведет к тому, что кратчайший путь станет единственным маршрутом движения большинства муравьев. Моделирование испарения феромона – отрицательной обратной связи – гарантирует, что найденное локально оптимальное решение не будет единственным – муравьи будут искать и другие пути. Если мы моделируем процесс такого поведения на некотором графе, ребра которого представляют собой возможные пути перемещения муравьев, в течение определенного времени, то наиболее обогащенный феромоном путь по ребрам этого графа и будет являться решением задачи, полученным с помощью муравьиного алгоритма.
Рис. 5. Принятие решений группой муравьев (рисунок взят из работы [23])
Нетрудно сделать общий вывод о том, что непрямой обмен информацией, когда некто (нечто) изменяет некоторую область среды, а другие некто (нечто) используют эту информацию, является основой формирования правил принятия решений по формированию пути движения.
В целом для целей настоящей работы подчеркнем, что описанные выше элементы природных алгоритмов могут быть активно использованы и в задачах принятия решений по движению группировок объектов. Однако для этого требуется четкое понимание постановок задач.