В настоящее время одной из перспективных сфер совместного использования беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) является групповое воздушное патрулирование больших территорий. Организация такого патрулирования предполагает решение задачи планирования маршрутов полета группы БПЛА. В работе рассматривается задача оптимального планирования маршрутов полета однотипных БПЛА при групповом патрулировании территорий большой протяженности. Примером таких территорий могут служить территориальные воды или узкие приграничные участки какого-либо государства. Предполагается, что патрулируемая территория имеет вытянутую форму и разбита на цепочку смежных зон патру-лирования, предписанных отдельным БПЛА. Маршрут полета беспилотника проходит через смежные зоны. Полетное задание, выполняемое периодически каждым беспилотником, состоит в его перемещении в заданную полетную зону, сборе оперативных данных и передаче этих данных на пункт (центр, станцию) управления. Оптимизационный аспект планирования маршрутов полета БПЛА состоит в том, чтобы свести к минимуму максимальные сроки выполнения полетных заданий. Рассматриваемая задача группового патрулирования сводится к множественной задаче коммивояжера - одной из классических труднорешаемых задач комбинаторной оптимизации. Дан краткий анализ современных методов решения множественной задачи коммивояжера. В связи с отсутствием эффективных точных методов решения данной задачи естественно использование приближенных эвристических и метаэвристических методов, ориентирован-ных на решение именно NP-трудных задач оптимизации, сокращающих полный перебор и дающих реше-ние, близкое к точному. Рассматриваемая в работе множественная задача коммивояжера сводится к зада-че целочисленного линейного программирования, для решения которой предложен генетический алго-ритм, реализованный в среде MATLAB на основе математического пакета Global Optimization Toolbox. Рассмотрен иллюстративный пример патрулирования тремя БПЛА протяженной территории с 11 смежными зонами. Вычислительные эксперименты подтверждают эффективность предложенных в работе алгоритмических решений.

Эргатические системы учитывают человека как часть системы при по- строении моделей. Рассмотрение таких систем и моделей становится более актуальным с учетом современных тенденций к индивидуальному подходу и человеко-ориентированным системам. В работе рассматриваются основные особенности и признаки эргатических систем, особенности их исследования и моделирования. Для управления эргатическими системами с учетом многообразия и неопределенности действий человека-оператора имеет смысл использовать технологии искусственного интеллекта. Выявлены преимущества рассмотрения автоматизированных систем как эргатических и перспективы применения такого подхода.