Актуальность проекта обусловлена тем, что во многих современных системах аналитические градиенты недоступны или их получение требует значительных затрат, тогда как управление должно осуществляться в реальном времени и с соблюдением требований безопасности. Новизна состоит в совместном учёте нестационарности, коммуникационных ограничений и требований безопасности при разработке методов оптимизации нулевого порядка.
Проект посвящён разработке новых методов оптимизации нулевого порядка для задач управления и обучения в распределённых сетевых и робототехнических системах. Исследования охватывают три взаимосвязанных направления: создание стохастических алгоритмов для нестационарных сред при отсутствии информации о градиентах; разработку коммуникационно-эффективных распределённых методов, устойчивых к редкому обмену сообщениями, сжатию данных и изменению топологии сети; интеграцию этих подходов с методами безопасного обучения с подкреплением.
Результаты проекта позволят расширить фундаментальные представления о возможностях оптимизации в условиях неопределённости, нестационарности, ограниченных вычислительных и коммуникационных ресурсов. Практическая значимость связана с возможностью применения разработанных методов в робототехнике, автономных системах, распределённых вычислениях, сетевых и облачных платформах, а также в индустриальных киберфизических системах.
В ходе проекта планируется разработать новые алгоритмы с теоретическими гарантиями сходимости и качества слежения за изменяющимся оптимумом, коммуникационно-эффективные распределённые протоколы и риск-ориентированные механизмы обеспечения безопасности. Будут созданы программные прототипы и проведена апробация разработанных методов в многоагентных и робототехнических сценариях.