Журавська, І. М.Мусієнко, М. П.Zhuravska, I. M.Musiyenko, M. P.2026-04-272026-04-272017https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/28284Журавська І. М. Синтез маршрутів суб-роїв безпілотних апаратів з використанням нейронної мережі Хопфілда для обстеження територій / І. М. Журавська, М. П. Мусієнко // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2017. – № 3 (42). – C. 86-94.UK: Актуальність. Вирішено актуальну задачу економії обмежених енерго-, обчислювальних і технологічних ресурсів малогабаритних безпілотних літальних апаратів (БПЛА). Мета роботи – створення методу синтезу маршрутів суб-роїв БПЛА, що підвищує час життєздатності зграї БПЛА. Метод. Запропоновано метод побудови моделей часток («суб-роїв») зграї БПЛА, що виключає дубляж виконання завдання у вузлах координатних сіток, якими покривається досліджувана територія. Суміщення нейронної карти мережі Хопфілда та польотної карти для кожного суб-рою забезпечує повідомлення через модулі бездротового зв’язку між БПЛА факту виконання моніторингового або технологічного завдання будь-яким окремим БПЛА суб-рою решті БПЛА. Запропонований підхід надає можливість використовувати функції самозагоєння суб-роїв зграї птахоподібних об’єктів («боідів») шляхом перевизначення задач суб-роїв як кібер-фізичної системи у разі втрати окремих боідів при їх критичному застосуванні. Структура одержуваних моделей поведінки суб-роїв, реалізована у двовимірних просторових коридорах довільної форми з наступною конкатенацією отриманих 2D-рішень, значно спрощує вирішення задачі комівояжера у тривимірному просторі та дозволяє істотно прискорити виконання завдань обстеження ділянок територій. Результати. Розроблено програмне забезпечення (ПЗ), яке реалізує запропонований метод, що використано при проведенні обчислювальних експериментів по дослідженню властивостей методу. Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу і ПЗ, що його реалізує, а також дозволяють рекомендувати їх для застосування на практиці для рішення задач обстеження території з використанням зграї боідів. EN: Context. The urgent task the economy of the limited power, computing and technological resources of small unmanned aerial vehicles (UAVs) has been solved. Objective is a creation of sub-swarms’ routes synthesis method with increasing the time of UAV flock viability. Method. The method for model building of the UAVs’ sub-swarm is offered. It allows to avoid the dubbed tasks at any node of grids that cover the survey territory. Combining Hopfield neural network’s map and flight map for each sub-swarm provides an information via wireless communication modules of UAV about the executed facts of monitoring or technological tasks by any individual UAV of sub-swarm to rest of UAVs. This approach allows to use the self-healing properties of the sub-swarms in flocks of bird-like objects (“boids”) by means redefining the tasks of sub-swarms as a cyber-physical system in case of loss of several boids during a critical usage. The structure of the resulting sub-swarms’ behavior models is implemented in two-dimensional spatial corridors of arbitrary shape; then achieved 2D-solving are concatenated. This can significantly speed up the tasks survey territories. Results. The software implementing proposed method have been developed and used in computational experiments investigating the properties of the method. The experiments confirmed the efficiency of the proposed method and software. Conclusions. The experiments also allow to recommend them for use in practice to solve the problems survey area using boids’ flock.ukбезпілотний літальний апаратсуб-рійзграянейронна мережа Хопфілдадубляж задачunmanned air vehiclesub-swarmflockHopfield neural networkdubbed tasksArticle