В рамках работы проанализированы существующие методы очистки водоемов от мусора, обоснована актуальность использования автономных аквадронов для решения этой проблемы. Проведен обзор инструментов агентного моделирования и выбрана среда NetLogo для разработки модели. Разработан алгоритм моделирования процесса очистки поверхности водоема с использованием роя автономных аквадронов. Реализована агентная модель в среде NetLogo, включающая моделирование окружающей среды, поведения аквадронов и их взаимодействия с мусором. Проведены эксперименты с использованием инструмента BehaviorSpace для исследования влияния различных параметров модели на эффективность очистки. Выполнен анализ результатов и выявлены оптимальные конфигурации параметров для достижения наилучших результатов. Реализована визуализация распределения мусора и эффективности очистки с помощью тепловых карт (heatmap) в режиме реального времени. Эти карты могут быть использованы для идентификации проблемных зон и оптимизации маршрутов движения аквадронов. Результаты данной работы могут быть использованы для дальнейшего развития и оптимизации технологий автономной очистки водоемов, а также для адаптации предложенного подхода к другим задачам экологического мониторинга и управления ресурсами.

As part of the work, existing methods of cleaning water bodies from debris were analyzed, and the relevance of using autonomous aquadrones to solve this problem was substantiated. A review of agent-based modeling tools was conducted, and the NetLogo environment was chosen for model development. An algorithm for modeling the process of cleaning the surface of a water body using a swarm of autonomous aquadrones was developed. An agent-based model was implemented in the NetLogo environment, including modeling of the environment, behavior of aquadrones, and their interaction with debris. Experiments were conducted using the BehaviorSpace tool to investigate the influence of various model parameters on the cleaning efficiency. The results were analyzed, and optimal parameter configurations were identified to achieve the best results. Visualization of debris distribution and cleaning efficiency using real-time heatmaps was implemented. These maps can be used to identify problem areas and optimize the routes of aquadrones. The results of this work can be used for further development and optimization of autonomous water body clтeaning technologies, as well as for adapting the proposed approach to other tasks of environmental monitoring and resource management.