Методи побудови мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом

Abstract

Сорока М. Ю. Методи побудови мультиагентного середовища інтелектуальної навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.22.13 – навігація та управління рухом.  Льотна академія Національного авіаційного університету, Кропивницький, 2020. Основні результати дослідження. 1. Удосконалена модель середовища навчальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом (УПР), яка, на відміну від існуючих, ґрунтується на агентно-орієтованому підході, що дозволило створити об’єкти середовища зі змінною поведінкою та знаннями й надати навчальній системі ознак інтелектуальності. 2. Удосконалений метод планування поведінки агентів у середовищі навчальної системи диспетчерів управління повітряним рухом, що, на відміну від відомих, базується на модифікованому методі формування множини нечітких бінарних умов виконання і продовження елементарних планів з використанням набору нечітких правил, що дозволило підвищити ефективність навчання диспетчерів управління повітряним рухом. 3. Отримав подальший розвиток метод самонастроювання поведінки агентів навчального середовища інтелектуальної начальної системи підготовки диспетчерів управління повітряним рухом, що, на відміну від відомих, ґрунтується на визначеному наборі нечітких правил, знаннях про результати взаємодії агентів, що дозволило підвищити варіативність опису ситуаційної обстановки та підвищити оперативність та правильність прийняття рішень диспетчерами управління повітряним рухом. Практичне значення отриманих результатів полягає у доведенні теоретичних методів до їх практичної реалізації. Застосування мультиагентного середовища та проведення повного циклу навчань дозволило знизити кількість помилок диспетчера повітряного руху на 10– 18% залежно від типу потенційно конфліктних ситуацій (ПКС) та обставин припущення ПКС, що засвідчує ефективність розроблених методів. Для різних умов відтворюваної повітряної обстановки розроблене середовище інтелектуальної навчальної системи (ІНС) підготовки диспетчерів управління повітряним рухом переважає існуючі тренажери підготовки диспетчерів управління повітряним рухом на 16 – 22%. Розроблені методи у комплексі забезпечують побудову мультиагентного середовища ІНС підготовки диспетчерів УПР, реалізація якої дозволило змінити підходи до організації навчального процесу та забезпечити підвищення ефективності навчання. Значення розв’язаної у дисертації задачі для науки та практики полягає у подальшому розвитку теоретичних та прикладних основ створення інтелектуальних інформаційних технологій для дослідження закономірностей діяльності операторів та їх колективів у системах навігаційного обслуговування і управління рухом. Soroka M. Yu. Methods of building a multi-agent environment of intelligent training system for training air traffic controllers. – Manuscript. The Thesis submitted for the scientific degree of Doctor of Philosophy (engineering) (Candidate of Technical Sciences) on specialty 05.22.13 – Navigation and Traffic Control. – Flight Academy of National Aviation University. Kropyvnytskiy, 2020. 1. Improved model of the training system of air traffic controllers (ATC), which, unlike the existing ones, is based on an agent-oriented approach, which allowed to create objects of environment with variable behavior and knowledge and give the training system signs of intelligence. 2. Improved method of planning the behavior of agents in environment of the training system of air traffic controllers, which, in contrast to the known, is based on a modified method of forming a set of fuzzy binary conditions and continuing elementary plans using a set of fuzzy rules, which increased the efficiency of training air traffic controllers. 3. The method of self-tuning the behavior of agents of the training environment of the intelligent initial system of air traffic controllers, which, unlike the known ones, is based on a certain set of fuzzy rules, knowledge of the results of agent interaction, which allowed to increase the variability of decision-making by air traffic controllers, was further developed. The practical significance of the obtained results is to bring the theoretical methods to their practical implementation. The use of a multi-agent environment and a full cycle of exercises reduced the number of air traffic controller’s errors by 10–18%, depending on the type of potentially conflict situations (PCS) and the circumstances of the PCS assumption, which proves the effectiveness of the developed methods. For different conditions of the reproducible air situation the developed environment of intelligent training system (ITS) of training of air traffic controllers prevails over existing simulators of training of air traffic controllers by 16 – 22%. The developed methods in a complex provide construction of the multiagent environment of ITS of ATC managers preparation which realization allowed to change approaches to the organization of educational process and to provide increase of efficiency of training. The significance of the problem solved in the dissertation for science and practice is to further develop the theoretical and applied foundations of intelligent information technology to study the patterns of operators and their teams in navigation systems and traffic management.