КОНЦЕПЦІЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЇ СИСТЕМИ В ЕКОЛОГІЧНОМУ МОНІТОРИНГУ

Автор(и)

  • М. Ю. Войтех Державний університет «Київський авіаційний інститут», Київ
  • О. П. Кравченко Державний університет «Київський авіаційний інститут», Київ

Ключові слова:

мультиагентна система, мобільний агент, моніторинг, алгоритми управління, енергоефективність, IoT, БПЛА

Анотація

Запропоновано комплексний аналіз сучасних багатоагентних систем моніторингу, зосереджуючи увагу на їхніх архітектурних рішеннях, алгоритмах керування та ключових функціональних можливостях. Багатоагентні системи, що складаються з автономних агентів, які взаємодіють один з одним та з навколишнім середовищем для досягнення індивідуальних або колективних цілей, стали перспективною парадигмою для моніторингу складних та розподілених середовищ. Ці системи пропонують децентралізований та кооперативний підхід до збору, обробки та ухвалення рішень даних, завдяки чому вони є високоадаптивними та ефективними для динамічних застосувань.

У дослідженні розглянуто останні досягнення в багатоагентних системах, зокрема в протоколах зв’язку, координації агентів та інтеграції методів машинного навчання. Механізми координації, такі як алгоритми консенсусу та ройовий інтелект, сприяють синхронізованим операціям між розподіленими агентами, підвищуючи надійність та масштабованість системи. Впровадження машинного навчання дозволяє агентам динамічно адаптувати свою поведінку, оптимізуючи стратегії моніторингу в непередбачуваних умовах.

Критичним аспектом дослідження є вивчення проблем, що перешкоджають ефективному розгортанню багатоагентних систем. Енергоефективність залишається значною проблемою, особливо для мобільних агентів, таких як безпілотні літальні апарати, що вимагає інноваційних рішень, таких як гібридні системи живлення та оптимізовані алгоритми маршрутизації. Проблеми масштабованості виникають зі збільшенням кількості агентів, що вимагає надійних комунікаційних структур та децентралізованих протоколів прийняття рішень. До того ж, забезпечення якості даних та стійкості системи в динамічних середовищах створює постійні виклики, вимагаючи використання передових механізмів перевірки та відмовостійких архітектур.

Висвітлено різноманітні застосування багатоагентних систем у різних сферах, зокрема моніторинг навколишнього середовища, управління дорожнім рухом, промислову автоматизацію та охорону здоров’я. В інтелектуальних транспортних системах алгоритми на основі рою дозволяють адаптивне керування дорожнім рухом, зменшуючи затори та підвищуючи ефективність. Промислові застосування використовують багатоагентні системи для моніторингу обладнання та виявлення відмов, підвищуючи безпеку та продуктивність експлуатації.

Майбутні напрямки досліджень підкреслюють необхідність повністю децентралізованих комунікаційних протоколів, вдосконалених розподілених алгоритмів прийняття рішень та методів оптимізації енергії для мобільних агентів. Стандартизація протоколів сумісності та розробка безпечних, заснованих на довірі систем обробки даних також визначені як критично важливі для ширшого впровадження.

Отже, багатоагентні системи є трансформаційним підходом до моніторингу, пропонуючи масштабованість, адаптивність та стійкість. Усуваючи наявні обмеження та використовуючи новітні технології, багатоагентні системи можуть розкрити свій повний потенціал як незамінні інструменти для управління складними реальними середовищами з мінімальним втручанням людини.

Біографії авторів

М. Ю. Войтех , Державний університет «Київський авіаційний інститут», Київ

аспірант кафедри інтелектуальних кібернетичних систем

О. П. Кравченко , Державний університет «Київський авіаційний інститут», Київ

канд. техн. наук, доцент кафедри інтелектуальних кібернетичних систем

Посилання

D. Ventura, A. Bonifazi, M. F. Gravina, and G. D. Ardizzone, “Unmanned aerial systems (UASs) for environmental monitoring: A review with applications in coastal habitats,” Aerial Robots–Aerodynamics, Control and Applications, Rijeka, Croatia: Intech, 2017, с. 165-184.

R. H. Kabir, and K. Lee, “Wildlife monitoring using a multi-UAV system with optimal transport theory,” Applied Sciences, vol. 11, pp. 4070, 2021.

A. Tiwary, B. Rimal, Y. Himeu, and A. Amira, “Monitoring nature-based engineering projects in mountainous region incorporating spatial imaging: Case study of a hydroelectric project in Nepal,” CITIES 20.50 – Creating Habitats for the 3rd Millennium: Smart–Sustainable–Climate Neutral (REAL CORP 2021), Vienna, Austria, 7–10 .09.2021, pp. 535–538.

Y. Himeur, B. Rimal, A. Tiwary, and A. Amira, “Using artificial intelligence and data fusion for environmental monitoring: A review and future perspectives,” Information Fusion, vol. 86-87, pp. 44-75, 2022.

Y. Himeur, et al., “AI-big data analytics for building automation and management systems: a survey, actual challenges and future perspectives,” Artificial Intelligence Review, vol. 56, pp. 4929-5021, 2022.

C. Chen, et al., “YOLO-based UAV technology: A review of the research and its applications,” Drones, vol. 7, p. 190, 2023.

М. Ю. Войтех, і О. П. Кравченко, «Гібридні мультиагентні системи для ефективності місії,» Шевченківська весна – 2025, тези XXIII міжнар. наук.-практ. конф., Київ, Україна, 10 квітня 2025, с. 68.

D. Maldonado, E. Cruz, J. A. Torres, P. J. Cruz , and S. Gamboa, “Multi-agent systems: A survey about its components, framework and workflow,” IEEE Access, vol. 12, pp. 80950-80974, 2024. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3409051 .

M. Herrera, M. Pérez-Hernández, A. Kumar Parlikad, and J. Izquierdo, “Multi-agent systems and complex networks: Review and applications in systems engineering,” Processes, vol. 8, no. 3, p. 312, 2020. https://doi.org/10.3390/pr8030312 .

A. Dheedan, and Y. Papadopoulos, “Multi-agent safety monitor,” IFAC Proceedings Volumes, vol. 43, no. 4, pp. 84-89, 2010. https://doi.org/10.3182/20100701-2-PT-4011.00016.

D. Vallejo, F. J. Villanueva, J. Albusac, C. Glez-Morcillo, and J. J. Castro-Schez, «Intelligent surveillance for understanding events in urban traffic environments,» International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 10, no. 8, pp. 723819, 2014. https://doi.org/10.1155/2014/723819 .

A. Dorri, S. S. Kanhere, and R. Jurdak, “Multi-agent systems: A survey,” IEEE Access, vol. 6, pp. 28573-28593, 2018. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2831228 .

K. Telli, et al., “A comprehensive review of recent research trends on unmanned aerial vehicles (UAVs),” Systems, vol. 11, no. 8, pp. 400, 2023. https://doi.org/10.3390/systems11080400 .

J. Xie, and C. Liu, “Multi-agent systems and their applications,” Journal of International Council on Electrical Engineering, vol. 7, no. 1, pp. 188-195, 2017. https://doi.org/10.1080/22348972.2017.1348890 .

N. Patrinopoulou, I. Daramouskas, D. Meimetis, V. Lappa, and V. Kostopoulos, “A multi-agent system using decentralized decision-making techniques for area surveillance and intruder monitoring,” Drones, vol. 6, no. 11, pp. 357, 2022. https://doi.org/10.3390/drones6110357 .

S. L. Ull, and G. R. Sinha, “Advances in smart environment monitoring systems using IoT and sensors,” Sensors, vol. 20, no.11, pp. 3113, 2020. https://doi.org/10.3390/s20113113 .

M. K. Habib, and C. I. Chukwuemeka, “Development of IoT-based hybrid autonomous networked robots,” Technologies, vol. 13, no. 5, p. 168, 2025. https://doi.org/10.3390/technologies13050168 .

A. Fascista, “Toward integrated large-scale environmental monitoring using WSN/UAV/crowdsensing: A review of applications, signal processing, and future perspectives,” Sensors, vol. 22, no. 5, pp. 1824, 2022. https://doi.org/10.3390/s22051824 .

K. Nandagiri, and B. R. M., “A review on smart environment monitoring systems using sensors,” Journal of Emerging Technologies and Innovative Research, vol. 8, no. 1, 2021. [Electronic resource]. Available: https://www.jetir.org/papers/JETIREK06036.pdf . Accessed: 1.04.2025 .

A. Papaleonidas, and L. Iliadis, “Hybrid and reinforcement multi-agent technology for real-time air pollution monitoring,” in IFIP Advances in Information and Communication Technology. Springer, 2012, pp. 274-281. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33409-2_29 .

R. Li, G. Wang, W. Dai, X. Zan, and T. Zhang, “Design of distribution equipment monitoring system based on Internet of Things and multi-agent,” Journal of Physics: Conference Series, vol. 2093, no. 1, pp. 012040, 2021. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2093/1/012040 .

H. Uppaluru, and H. Rastgoftar, “Multi-layer continuum deformation optimization of multi-agent systems,” IFAC-PapersOnLine, vol. 56, no. 2, pp. 10222-10227, 2023. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.901 .

A. D. Saravanos, Y. Li, and E. Theodorou, “Distributed hierarchical distribution control for very-large-scale clustered multi-agent systems,” in Proc. Robotics: Science and Systems, 2023. https://doi.org/10.15607/RSS.2023.XIX.110 .

E. Roccatello, A. Pagano, N. Levorato, and M. Rumor, “State of the art in Internet of Things standards and protocols for precision agriculture with an approach to semantic interoperability,” Network, vol. 5, no. 2, p. 14, 2025. https://doi.org/10.3390/network5020014 .

Переглядів анотації: 1

Опубліковано

2025-10-10

Як цитувати

[1]
М. Ю. Войтех і О. П. Кравченко, «КОНЦЕПЦІЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЇ СИСТЕМИ В ЕКОЛОГІЧНОМУ МОНІТОРИНГУ», Вісник ВПІ, вип. 4, с. 49–57, Жовт. 2025.

Номер

Розділ

Екологія та екологічна безпека

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають