Особливості використання алгоритмів ройового інтелекту для оптимізації маршрутів дронів - Дебеляк, Ю. П.; Рабійчук, І. О.; Сердюк, П. В.; Фечан, А. В. (Scientific Bulletin of UNFU, 2025)
Досліджено особливості використання алгоритмів ройового інтелекту для оптимізації маршрутів доставки безпілотними апаратами корисного навантаження. Класичні алгоритми планування маршрутів, такі як алгоритм Дейкстри, А* або APF, мають недоліки під час використання в умовах реального світу, через можливість впадання у локальні мінімуми та підвищену обчислювальну складність за багатьох перешкод. Щоб обійти ці недоліки, запропоновано використання алгоритмів ройового інтелекту для планування маршрутів, багато з яких натхненні біологічною поведінкою тварин. Розглянуто особливості роботи та придатність використання у динамічних умовах таких алгоритмів, як Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), Cuckoo Search Algorithm (CSA) and Sparrow Search Algorithm (SSA). За результатами дослідження з'ясовано, що не існує єдиного універсального алгоритму для всіх типів середовищ. Усі алгоритми показують високу ефективність у разі використання у найкращих для них умовах. Встановлено, що PSO має швидку збіжність навіть у разі використання великої кількості агентів, що робить його придатним для планування маршруту у ройових системах. Натомість розширювальна здатність алгоритму ABC та його легкість в обчислювальній складності дає змогу виконувати ефективний розподіл завдань між агентами у великих ройових системах. Алгоритм СSA дає можливість досягти найкращого локального планування, що у комбінації з іншими алгоритмом сприяє досягненню найкращих результатів у балансі між глобальним і локальним плануванням маршруту. Алгоритм SSA досягає швидкої збіжності в разі використання більших обчислювальних ресурсів, водночас забезпечуючи виконання планування у динамічному середовищі. За результатами дослідження визначено роль алгоритмів ройового інтелекту у покращенні продуктивності БПЛА, водночас забезпечуючи надійні, ефективні та масштабовані маршрути доставки. Майбутні дослідження можна спрямувати на вивчення нових гібридних алгоритмічних моделей, що будуть поєднувати алгоритми ройового інтелекту з технологіями машинного навчання для покращення їхньої ефективності в динамічних середовищах. Для покращення роботи алгоритмів та тестування їх обмежень важливе тестування алгоритмів в умовах комплексних середовищ з багатьма перешкодами.