АЛГОРИТМ РОЗПІЗНАВАННЯ ГРАФІВ КОЛЕКТИВОМ АГЕНТІВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2026.1.46

Ключові слова:

розпізнавання графа, неорієнтований граф, колектив агентів, складність розпізнавання, обхід графа в глибину

Анотація

Робота присвячена проблемі розпізнавання скінчених зв’язних неорієнтованих графів без петель та кратних ребер колективом агентів. Метою роботи є розробка нового методу розпізнавання неорієнтованих графів колективом агентів та побудова алгоритму, що базується на цьому методі. В роботі запропоновано наступну методологію до досягнення поставленої мети. Для розпізнавання використовується два агенти: нерухомий агент – агент-експериментатор, що знаходиться поза межами графа та виконує побудову мапи досліджуваного графа у вигляді списків ребер та вершин. Обчислення виконуються на базі повідомлень, які він отримує від іншого агента. Агент-експериментатор має скінчену на кожному кроці, але необмежено зростаючу внутрішню пам’ять. Другий агент – агент-дослідник, що представлений у вигляді мобільного агента, який може рухатися досліджуваним графом, зчитувати та змінювати відмітки на елементах графа, а також відправляти повідомлення агенту-експериментатору. Під час роботи агент-дослідник фарбуватиме необхідні елементи графа в чорний колір і наприкінці роботи всі елементи графа будуть пофарбовані. Агент-дослідник має скінчену пам’ять, яка не залежить від розмірності досліджуваного графа та використовує одну чорну фарбу. Функціонування колективу агентів забезпечується взаємодією двох принципово різних алгоритмів: алгоритму обходу графа агентом-дослідником та алгоритму побудови мапи графа агентом-експериментатором. Науковою новизною є отримання нового методу та алгоритму розпізнавання графів колективом агентів, який дозволяє використовувати для розпізнавання графів лише одну фарбу та дає можливість в подальшому використати даний алгоритм як основу для використання більшої кількості агентів-дослідників. Алгоритм має кубічну часову, квадратичну ємнісну та кубічну комунікаційну складності алгоритму розпізнавання, при цьому верхня оцінка числа переходів по ребрах, що здійснює агент-дослідник оцінюється як O(n3).

Посилання

Stopkin A. V. Finite graph exploration by a mobile agent. Mathematical Modeling and Computing, 2025. Vol. 12, No. 1, pp. 75–82 https://doi.org/10.23939/mmc2025.01.075

Стьопкін А. В. Розпізнавання зв’язних неорієнтованих графів мобільним агентом. Вісник Херсонського національного технічного університету. Одеса, 2025. Т.2 1(92). С. 215–221. DOI: https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.29

Kuipers B. The spatial semantic hierarchy. Artificial Intelligence. 2000. V. 119, № 1–2. pp. 191–233.

Dudek G, Jenkin M. Computational principles of mobile robotics. Cambridge, 2000. – 280 p.

Sapunov, S. V. Directional Movement of a Collective of Compassless Automata on a Square Lattice of Width 2. Cybernetics and Systems Analysis, 2024. vol. 60, iss. 6, pp. 899–906. https://doi.org/10.1007/s10559-024-00727-x

Nagavarapu S. C., Vachhani L., Sinha A. et al. Generalizing Multi-agent Graph Exploration Techniques. International Journal of Control, Automation and Systems. 2020. https://doi.org/10.1007/s12555-019-0067-8

Стьопкін А. В. Алгоритм розпізнавання простих неорієнтованих графів колективом агентів. Вчені записки таврійського національного університету імені В. І. Вернадського Серія: Технічні науки. Київ, 2024. Т. 35 (74) № 5. C. 303–309. https://doi.org/10.32782/2663-5941/2024.5.1/43

Stopkin A. V. Exploration of simple graphs by a collective of agents. Mathematical Modeling and Computing, 2025. Vol. 12, No. 2, pp. 603–610 https://doi.org/10.23939/mmc2025.02.603

Dey, S.; Xu, H. Intelligent Distributed Swarm Control for Large-Scale Multi-UAV Systems: A Hierarchical Learning Approach. Electronics 2023, 12(1):89. https://doi.org/10.3390/electronics12010089

Dhar A.K., Gorain B., Mondal K., Patra Sh., Singh R. Edge exploration of anonymous graph by mobile agent with external help. Computing, 2023. V.105, 483-506. https://doi.org/10.1007/s00607-022-01136-8

Dey, S.; Xu, H. Intelligent Distributed Swarm Control for Large-Scale Multi-UAV Systems: A Hierarchical Learning Approach. Electronics 2023, 12(1):89. https://doi.org/10.3390/electronics12010089

Dongyu Li, Shuzhi Sam Ge, Wei He, Guangfu Ma, Lihua Xie. Multilayer formation control of multi-agent systems. Automatica, 2019. V 109. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2019.108558

Amirkhani, A., Barshooi, A.H. Consensus in multi-agent systems: a review. Artif Intell. Rev 55, 3897–3935 (2022). https://doi.org/10.1007/s10462-021-10097-x

Стьопкін А. В. Мультиагентна система розпізнавання неорієнтованих графів. Інформаційні технології та суспільство. Київ, 2024. Вип. 3 (14). 38-43 с. DOI: https://doi.org/10.32689/maup.it.2024.3.5

Grunsky, I. S., & Tatarinov, E. A. (2009). Recognition of a finite graph by a wandering agent. Bulletin of Donetsk National University, 1, 492–497.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-30