Гибкий рой: от погони до обороны без перепрограммирования экспресс

Оригинал: "Capture, Shield, or Neutralize: Engagement-Aware Pursuit-Evasion"
arXiv:2607.10986 · 2026-07-13 · CC BY 4.0 · 1 мин
Новый алгоритм позволяет рою роботов мгновенно переключаться между преследованием и защитой, просто меняя пару чисел.

📄 Показана версия «Просто» — «Подробно» пока не готова. Добавьте ★ в избранное, если хотите её ускорить.

Стая волков за секунду переходит от преследования добычи к обороне логова. Такую же универсальность инженеры вложили в алгоритм для роя роботов. Ключ — метод, предложенный Джоном фон Нейманом: роботы не гонятся за целью, а просчитывают её будущие перемещения и блокируют пути отхода, словно загонщики перекрывают тропы. Парадоксально, но чтобы поймать цель, они часто замедляются — это снижает непредсказуемость и делает преследование неотвратимым.

Внутренний страж — простой механизм — следит, чтобы в азарте погони никто не столкнулся. Меняя числовые настройки, рой плавно перетекает из охоты в непроницаемую оборону. Перепрограммирование не требуется: стая перевоплощается на лету.

Неожиданный факт: те же принципы уже анализируют движение толпы — они предсказывают давки на стадионах и заранее открывают запасные выходы.

Оригинальная аннотация

как её написали авторы, на английском arXiv:2607.10986

This paper introduces a hierarchical control architecture for multi-agent adversarial environments, decoupling strategic task planning from rigorous safety assurance. The system formulates pursuit-evasion as a zero-sum receding-horizon game, solved via an iterative minimax \acl{mpc} scheme. This allows pursuers to anticipate and block evader trajectories using transverse velocity penalties rather than relying on reactive heuristic formations. To guarantee collision-free operation without compromising the convexity of the \acl{mpc}, a discrete-time \acl{cbf} operates as an inner-loop safety filter. Through simulated experiments, we demonstrate the framework's adaptability. By simply altering the weights of the shared zero-sum payoff and \acl{cbf} constraints, the swarm can fluidly switch from aggressive pursuit-evasion tactics to strict perimeter defense and area denial, demonstrating robust performance across varying rules of engagement without structural changes to the control logic. The source code is available: https://github.com/ananya-ac/pursuit-evasion-mpc-cbf.

Подобный подход применяют в системах автоматического вождения: машины на перекрёстке «договариваются», кто проедет первым, используя предсказание действий друг друга.

В сериале «Звёздные врата SG-1» репликаторы образуют рой, мгновенно перестраивающийся от атаки к защите, — словно воплощение этого алгоритма.

Учёные
Ludwig BoltzmannRudolf ClausiusJacob BekensteinStephen HawkingJames Clerk MaxwellEdward Witten
Понятия
теория игр теория управления автоматизация агент обучение с подкреплением избыточность принцип наименьшего действия вторая космическая скорость эмерджентное коллективное обучение сигма-клиппинг