Синтез нейронной сети на основе сети Петри для задач движения и стабилизации строя группы беспилотных летательных аппаратов

Рассматривается подход к формированию структуры нейронной сети при помощи предварительно построенного алгоритма с использованием сетей Петри, представляющих собой хорошо изученный математический аппарат, при помощи которого можно описывать алгоритмы и, в частности, распределенные асинхронные системы. Построенная модель в сетях Петри, согласно предлагаемому подходу, является основой для дальнейшего построения нейронной сети. Предложена идея неформального преобразования, которая имеет смысл изза того, что структура сети Петри дает обоснование для структуры нейронной сети, что приводит к уменьшению числа параметров для обучения в нейронной сети (в рассматриваемом примере уменьшение произошло более чем в два раза: с 650 до 254), увеличению скорости обучения сети и получению начальных значений для параметров обучения. Отмечается, что при полученных начальных значениях скорость обучения возрастает еще сильнее, и фактически обучение при этом выступает только тонкой подстройкой значений параметров. Также преобразование может быть объяснено тем, что и сети Петри, и нейронные сети представляют собой языки описания функций, с той разницей, что в случае нейронных сетей представляемую функцию предварительно необходимо обучить (или найти значения параметров). Вышеприведенный подход иллюстрируется на примере задачи автоматического формирования строя группы беспилотных летательных аппаратов и их передвижения. В данной задаче одинаковые экземпляры нейронной сети располагаются на каждом беспилотном летательном аппарате и осуществляют взаимодействие в асинхронном режиме.