Исследовательский семинар Граничина Олега Николаевича, доктора физико-математических наук, профессора математико-механического факультета  СПБГУ

Вопросам управления мультиагентными роботехническими системами в последнее время уделяется все возрастающее внимание в науке и технике. Миниатюризация и увеличение быстродействия вычислителей, датчиков и исполнительных устройств позволяют существенно расширить границы применимости современных научных результатов теории управления, идентификации и оценивания на практике. В частности, теоретически вопросы адаптивного управления в изменяющейся динамической среде при переменной структуре пространства состояний объектов и среды изучены слабо, так как ранее актуальность этой тематики занижалась из-за ограничений технической реализации. В условиях большого количества датчиков/сенсоров и исполнительных механизмов использование традиционных математических моделей описания движения приводит зачастую к очень сложным задачам в пространствах чрезвычайно высокой размерности. Мультиагентные технологии позволяют эффективно решать многие из возникающих при этом задач за счет замены общей модели взаимодействий в сложной системе на множество локальных моделей с последующим их агрегированием (кластеризацией).

В качестве потенциальных приложений будут рассмотрены следующие примеры: возможности использования протокола локального голосования для адаптации «перьев» на крыльях самолетов в потоке турбулентности, балансировки загрузки для сложной сети, проектирования нового сверхкомпьютера.

Перед заключением также будут обсуждены современные подходы стохастического программирования.

Граничин Олег Николаевич

Д.ф.-м.н., профессор кафедры системного программирования математико-механического факультета Санкт-Петербургского государственного университета.

Автор более 70 научных публикаций в ведущих российских и международных научных журналах.

Области научных интересов: мультиагентное адаптивное управление, интеллектуальные встроенные системы, кластеризация (data mining), общие вопросы теории вычислений, адаптивное и оптимальное управление, рандомизированные алгоритмы многомерного оценивания и оптимизации, идентификация систем.