ИСТИНА

Исследование направлено на анализ влияния параметров β (определяющего вес взаимодействия агентов через матрицу ближайшего соседства A) и γ (регулирующего силу отталкивания) на равномерность и устойчивость их размещения в ограниченной двумерной области. С помощью методов машинного обучения (конкретно: обучение с подкреплением, методы байесовской оптимизации) предлагается адаптивная настройка этих параметров, что позволит улучшить качество конечной конфигурации и обеспечить стабильность системы. Дополнительно рассматриваются сценарии переконфигурации, включая выход из строя отдельных агентов или добавление новых в группу, с целью сохранения равномерности размещения.