МЕТОД РОБАСТНОЇ ВАРІАЦІЙНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ ТРАЄКТОРІЙ ФУНКЦІОНУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ НА МОБІЛЬНІЙ ПЛАТФОРМІ В УМОВАХ ДЕСТРУКТИВНИХ ВПЛИВІВ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.4.3.23Ключові слова:
інформаційна система, мобільна платформа, живучість, траєкторія, оптимізація, робастністьАнотація
У роботі розглянуто проблему забезпечення живучості інформаційної системи на мобільній платформі в умовах деструктивних впливів і жорстких ресурсних обмежень. Функціонування системи описано у вигляді дискретно-часових траєкторій стану, для яких введено множину станів, що задовольняють вимоги живучості (допустимих за живучістю станів), та відповідну множину допустимих за живучістю початкових станів. На цій основі сформульовано варіаційну задачу оптимізації траєкторій з багатокритеріальним функціоналом, що враховує дефіцит якості обслуговування, витрати ресурсів, відхилення показників живучості та наближення до меж допустимої області. Для множини сценаріїв деструктивних впливів побудовано робастне узагальнення функціонала типу «найгіршого випадку» з використанням штрафного представлення обмежень живучості, що інтерпретується як вимога інваріантності множини допустимих за живучістю станів відносно найкритичніших збурень. Отримано варіаційні умови оптимальності та запропоновано ітераційний метод градієнтного типу для корекції послідовності керувальних впливів, орієнтований на сценарії з максимальною реалізованою вартістю робастного функціонала. Наведено імітаційний приклад для двовимірної моделі стану, який демонструє переваги робастно-варіаційної політики порівняно з базовою стратегією за показниками економії ресурсу, відтермінування виходу траєкторій за межі допустимої області та зменшення найгірших інтегральних витрат. Отримані результати розвивають відомі підходи теорії живучості та робастного оптимального керування на клас інформаційних систем, що функціонують на мобільних платформах під дією деструктивних впливів, і можуть бути покладені в основу подальших досліджень із синтезу адаптивних політик розподілу ресурсів.
Посилання
Schneider C., Valacich J. Information Systems Today: Managing in the Digital World, Global Edition. Pearson Education, Limited, 2022. 568 p.
Reliability Models of Multi-state UAV-based Monitoring Systems: Mission Efficiency Degradation Issues / I. Kliushnikov et al. 2023 International Conference on Information and Digital Technologies (IDT), Zilina, Slovakia. 2023. P. 299-306. DOI: https://doi.org/10.1109/idt59031.2023.10194443.
Dodonov O., Gorbachyk O., Kuznietsova M. Analysis and Assessment of Functional Stability of Information Systems Supporting Management Processes. XXII International Scientific and Practical Conference “Information Technologies and Security (ITS-2022”. Kyiv, Ukraine. 2022. P. 1–10.
Venkatesha S., Parthasarathi R. Survey on Redundancy Based-Fault tolerance methods for Processors and Hardware accelerators – Trends in Quantum Computing, Heterogeneous Systems and Reliability. ACM Computing Surveys. 2024. P. 1–76. DOI: https://doi.org/10.1145/3663672.
A Survey on Cyber-Resilience Approaches for Cyber-Physical Systems / M. Segovia-Ferreira et al. ACM Computing Surveys. 2024. P. 1–37. DOI: https://doi.org/10.1145/3652953.
Safe Learning in Robotics: From Learning-Based Control to Safe Reinforcement Learning / L. Brunke et al. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems. 2022. Vol. 5, no. 1. P. 411–444. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-control-042920-020211.
An STL-Based Formulation of Resilience in Cyber-Physical Systems / H. Chen et al. Lecture Notes in Computer Science. Cham, 2022. P. 117–135. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-15839-1_7.
Maria M., Costas L. Software Development Lifecycle for Survivable Mobile Telecommunication Systems. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal. 2021. Vol. 6, no. 4. P. 259–277. DOI: https://doi.org/10.25046/aj060430.
Dynamic survivability of two-layer networks with different topologies / Y. Wang et al. The European Physical Journal Plus. 2024. Vol. 139, no. 1. DOI: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-024-04906-9.
Dynamic survivability of two-layer networks: The role of interlayer coupling / Y. Wang et al. Chaos, Solitons & Fractals. 2024. Vol. 180. P. 114571. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114571.
Drnach L., Zhao Y. Robust Trajectory Optimization Over Uncertain Terrain With Stochastic Complementarity. IEEE Robotics and Automation Letters. 2021. Vol. 6, no. 2. P. 1168–1175. DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2021.3056064.
Measurement-Robust Control Barrier Functions: Certainty in Safety with Uncertainty in State / R. K. Cosner et al. 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Prague, Czech Republic, 27 September – 1 October 2021. 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/iros51168.2021.9636584.
Managing and Using Information Systems: A Strategic Approach. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2024.
Ruban I., Tkachov V. Formalizing the Survivability Target Function of Information System on Mobile Platform. International Conference Computer and Information Systems and Technologies, Kharkiv, Ukraine 9–10 October 2025. 2025. – P. 32–34.
Information space model in tasks of distributed mobile objects managing / V. O. Filatov et al. Information extraction and processing. 2019. Vol. 2019, no. 47. P. 80–86. DOI: https://doi.org/10.15407/vidbir2019.47.080.
A Dynamic Event-Based Recursive State Estimation for Mobile Robot Localization / L. Zhu et al. Electronics. 2024. Vol. 13, no. 16. P. 3227. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13163227.
Ruban I., Tkachov V. A model of cross-layer violations and recovery policies for information systems on a mobile platform. Telecommunication and information technologies. 2025. Vol. 88, no. 3. P. 204–222. DOI: https://doi.org/10.31673/2412-4338.2025.038721.
Liu F., Wang R. A Theory for Measures of Tail Risk. Mathematics of Operations Research. 2021. Vol. 46, no. 3. P. 1109–1128. DOI: https://doi.org/10.1287/moor.2020.1072.
Safe Value Functions / P.-F. Massiani et al. IEEE Transactions on Automatic Control. 2022. P. 2743–2757. DOI: https://doi.org/10.1109/tac.2022.3200948.
Krastanov M. I., Ribarska N. K., Tsachev T. Y. A Pontryagin Maximum Principle for Infinite-Dimensional Problems. SIAM Journal on Control and Optimization. 2011. Vol. 49, no. 5. P. 2155–2182. DOI: https://doi.org/10.1137/100799009.
Kreyszig E. Introductory Functional Analysis with Applications. John Wiley & Sons, 1978. P. 704.
Bertsekas D. P. Dynamic Programming and Optimal Control. 3rd ed. Athena Scientific, 2007. 1022 p.
Ross I. M. A Primer on Pontryagin's Principle in Optimal Control. Collegiate Publishers, 2009. 102 p.
Rawlings J. B., Mayne D. Q., Diehl M. M. Model Predictive Control: Theory, Computation, and Design. 2nd Edition. Nob Hill Publishing, LLC, 2017. 623 p.
Duan Y. Continuous Control-Based Load Balancing for Distributed Systems Using TD3 Reinforcement Learning. Journal of Computer Technology and Software. 2024. Vol. 3, no. 6. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.15392296 (date of access: 20.11.2025).
Tkachov V. Mobilesys-robust-trajectory. GitHub. URL: https://github.com/tikey/mobilesys-robust-trajectory (дата звернення: 20.11.2025).
Tkachov V., Ruban I. Supplementary materials for «Robust variational optimization of trajectories for information systems on a mobile platform». Zenodo, DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17659530.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
