Предложено три адаптивных робастных алгоритма обучения системы группы роботов при условии, что каждое наблюдение, полученное роботами, является многозначным, состоящим из нескольких элементов. Причина многозначных данных заключается в том, что роботы в системе предоставляют различные измерения в качестве одного наблюдения или в один момент времени. В основе алгоритмов – множества весов или интервальные веса определенного вида для всех элементов обучающего множества. Кроме того, для формализации многозначных данных и модификации весов в процессе получения новых данных рекомендовано использование интервальной модели Дирихле. Первый алгоритм – это модификация метода опорных векторов, учитывающая многозначные данные. Второй алгоритм – модификация алгоритма AdaBoost для многозначных данных. Третий алгоритм – комбинация AdaBoost и интервальной модели Дирихле. Все алгоритмы являются робастными и используют минимаксную стратегию принятия решений.

Proposed three adaptive robust learning algorithm of the system of group of robots under the condition that each observation received by the robot, is multi-valued, consisting of several elements. The reason for the multivalued data is that the system works by providing different dimensions as a single observation or at a single point in time. The algorithms are based on sets of weights or interval weights of a certain type for all elements of the training set. In addition, the use of the Dirichlet interval model is recommended for the formalization of multivalued data and modification of weights in the process of obtaining new data. The first algorithm is a modification of the support vector machine that takes into account multivalued data. The second algorithm is a modification of the AdaBoost algorithm for multivalued data. The third algorithm is a combination of AdaBoost and the Dirichlet interval model. All algorithms are robust and use a minimax decision-making strategy.

Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems: научное издание. Т. 12, № 1 [Электронный ресурс]. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 3,45 Мб). — Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2019. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый документ. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j19-286.pdf>.