В основе предлагаемой модели лежит модифицированное случайное блуждание с вероятностным вектором, формализуемым через уравнение Колмогорова — Чепмена, при этом коэффициенты сноса, зависящие от информационного состояния среды (феромонных следов), и коэффициенты диффузии, определяемые плотностью агентов, динамически обновляются. Экспериментальная верификация проводится на живых колониях муравьёв родов Formica cinerea или Lasius niger с использованием автоматизированного видеотрекинга высокого разрешения. Преимуществом перед аналогами является установление прямой количественной связи между микроскопическими взаимодействиями агентов и макроскопическими свойствами системы, а также механизм динамической коррекции коэффициентов, отражающий процесс накопления и обработки информации. Впервые предлагается применение уравнения Колмогорова — Чепмена с адаптируемыми параметрами для описания коллективного поведения биологических мультиагентных систем.
Руководитель проекта: Иван Владимирович Ломакин, кандидат физико-математических наук, заместитель руководителя научной группы, Научный центр информационных технологий и искусственного интеллекта.
Отсутствие формализованного математического аппарата для прогнозирования перехода от хаотического к упорядоченному коллективному поведению в группах автономных агентов сдерживает развитие робототехники, искусственного интеллекта и теорий управления сложными системами. Существующие модели носят преимущественно феноменологический характер и не позволяют количественно связать индивидуальные взаимодействия агентов с макроскопическими фазовыми переходами. Реализация проекта направлена на создание верифицированной стохастической модели, что особенно актуально в контексте перехода к передовым технологиям проектирования высокотехнологичной продукции, обработке больших данных и применению алгоритмов искусственного интеллекта.
Научная значимость работы заключается в разработке универсального математического подхода к описанию самоорганизации в мультиагентных системах, инвариантного к природе агентов и создающего междисциплинарный мост между статистической физикой, теорией случайных процессов, этологией и теорией управления. Практическая значимость включает управление роевыми робототехническими системами для задач поиска и спасения, мониторинга территорий и доставки грузов, оптимизацию децентрализованных сетей и логистических алгоритмов, проектирование адаптивных систем городской инфраструктуры, а также создание биоинспирированных алгоритмов искусственного интеллекта с минимальным энергопотреблением, что непосредственно улучшает безопасность автономных транспортных систем и эффективность сервисов доставки.
Конечным результатом проекта является верифицированная стохастическая модель коллективного поведения на основе модифицированного уравнения Колмогорова — Чепмена с динамическими параметрами, вычислительный алгоритм и программная реализация на Python, количественные зависимости между параметрами системы (плотность популяции, интенсивность сетевых взаимодействий) и характеристиками коллективной динамики, а также методика переноса выявленных закономерностей на системы распределённого управления мультиагентными робототехническими комплексами.