ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ САМОНАВЧАННЯ ІЗ ПІДКРІПЛЕННЯМ ТА BOID-МОДЕЛІ ДЛЯ КООРДИНАЦІЇ eVTOL-ДРОНІВ У СИСТЕМАХ БЕЗПЕКИ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ

В цій роботі запропоновано гібридний підхід до координації рою eVTOL-дронів у задачах захисту критичної інфраструктури. Модель поєднує класичну Boid-динаміку та багатоагентне навчання з підкріпленням (MARL), реалізоване через QMIX. Така комбінація забезпечує адаптивну зміну ролей, автономну реконфігурацію рою та стійкість до відмов окремих агентів. Для оцінювання ефективності створено унікальний сценарій “Pipeline Intrusion Response”. У межах симуляції протестовано здатність рою виявляти загрози, перебудовувати формацію та зменшувати енерговитрати в умовах турбулентності. Результати показали покращення стабільності формації, зниження кількості помилкових маневрів і 100% успішність реконфігурації