Кратко — сравнение и предложенная гибридная архитектура.
Сравнение
- Символические (логические, rule‑based):
- Плюсы: прозрачность, декларативное задание ограничений (плотности маршрутов, правила эвакуации), формальные гарантии и верификация, эффективные графовые алгоритмы (A*, D*, D* Lite) на явно заданной топологии.
- Минусы: слабая робастность к неполным/шумным данным, трудно аппроксимируют нелинейные зависимости (разрушения, непредсказуемые заторы), требуют аккуратной моделировки.
- Нейронные:
- Плюсы: умеют аппроксимировать сложные шумные сопоставления (перерисовка карт, прогноз разрушений/проходимости), дополняют недостающие данные, дают стохастические оценки риска/времени.
- Минусы: плохая интерпретируемость, сложности с гарантиями безопасности, требуют данных/дообучения, могут дать неверный ответ под сильной сдвигом домена.
Гибридная архитектура — идея в том, чтобы комбинировать нейросети для извлечения и оценки неопределённой информации и символику для планирования, правил и верификации.
Общая формулировка задачи: планирование в условиях частичной наблюдаемости задаётся как POMDP
$$(S,A,O,T,Z,R,\gamma ),$$ цель — минимизировать ожидаемую суммарную стоимость
$$\underset{\pi }{\min }\mathbb{E}[\sum _{t=0}^{T}c(s_t,a_t)].$$ Обновление веры (Bayes)
$$b^{\prime }(s^{\prime })\propto Z(o^{\prime }|s^{\prime },a)\sum _{s}T(s^{\prime }|s,a)b(s).$$
Архитектура (модули, реализация и обоснование)
1) Перцепция и мультисенсорный фьюжн — нейросети
- Функции: извлечение признаков из спутниковых/дронов/камер/телеметрии, распознавание препятствий, классификация степени разрушений, NLP‑интерпретация сообщений людей.
- Почему нейро: умеют обобщать по частичным, шумным данным, реконструируют недостающие фрагменты карты.
- Выходы: вероятностная карта проходимости и наблюдений ${\hat{Z}}_{\varphi }(o|s)$, оценка проходимости/стоимости ребра $c_{\theta }(e)$, неопределённость (вариационная/эпистемическая).
2) Реконструкция карты / аппроксимация топологии — гибрид (нейро + символика)
- Нейро: аппроксимация локальной проходимости, генерация вероятных ребер и их стоимостей при отсутствии данных (импутация).
- Символика: объединение локальных фрагментов в топологический граф, поддержка логических правил (односторонние дороги, невозможные проходы).
- Почему: нейро даёт предложения, символика гарантирует согласованность и применяет правила инфраструктуры.
3) Модель неполноты/переходов — объединённый подход
- Нейро обучает стохастические модели переходов ${\hat{T}}_{\varphi }(s^{\prime }|s,a)$ и наблюдений ${\hat{Z}}_{\varphi }$; даёт uncertainty estimates.
- Символическая часть хранит структурные ограничения и априорные вероятности (например, невозможность телепортации).
- Формула веса ребра в графе:
$$w(e)={\mathbb{E}}_{s\sim b}[c_{\theta }(e|s)]\text{и/или}\mathrm{Var}(c_{\theta }(e))\text{— для риска}.$$
4) Глобальный планировщик (стратегический) — символический с нейропомощью
- Ядро: алгоритмы графового поиска (A*, D*, D* Lite, constrained shortest path) для быстрой и предсказуемой генерации маршрутов по топологическому графу.
- Нейросеть даёт эвристику/оценку стоимости: $h_{\theta }(s)$ заменяет или дополняет эвристику A* (ускорение и адаптация к реалиям).
- Обоснование: символика обеспечивает детерминированность/восстановимость плана; нейро ускоряет и улучшает качество при неполных данных.
5) Локальный/реактивный контроллер и policy — нейросеть с символическим барьером
- RL/имитационная нейросеть управляет манёврами и реагирует на непредвиденные препятствия.
- Символический монитор (runtime safety filter) проверяет, что действия не нарушают жёсткие ограничения $C$ (например, запрет въезда в зону спасателей).
- Пример ограничения: если мера неопределённости $U(b)$ превышает порог $\epsilon$, запрещать рискованные манёвры:
$$U(b)>\epsilon \Rightarrow \text{переключение на консервативный план}.$$
6) Управление риском и принятие решений — символика + статистика
- Символические правила (приоритет эвакуации, правила распределения ресурсов).
- Критерии оптимизации с нейросетевыми оценками риска: минимизация ожидаемого урона $\mathbb{E}[\text{casualties}]$ или времени доставки.
7) Верификация и мониторинг безопасности — символический модуль
- Формальная проверка планов, отклонение/блокировка несоответствий, аудит действий.
- Логика для объяснений планов (важно для спасательных операций).
Интеграция и механизмы взаимодействия
- Объединённые представления: символический граф + вероятностные метрики от нейросетей (edge cost distribution).
- Планирование при неопределённости: belief‑space planning или chance‑constrained search; используем аппроксимации:
- Подставлять в поиск ожидаемые стоимости $w(e)$ и/или штрафовать высокую дисперсию.
- Лернинг эвристик: обучать $h_{\theta }(s)$ минимизировать число расширений узлов или ошибку стоимости; использовать имитацию/онлайн дообучение на реальных эпизодах.
- Фоллбеки: при превышении неопределённости либо деградация в консервативную символическую стратегию, либо запрос человека.
Практические рекомендации по реализации
- Начать с четкого разделения интерфейсов: нейро возвращает вероятностные оценки и uncertainty; символика потребляет эти оценки как параметры.
- Обучение: симуляторы с разнообразными сценами повреждений + transfer learning + онлайн‑дообучение на реальных телеметриях.
- Оценка: метрики качества маршрутов (время, риск), частота безопасных действий и интерпретируемость решений.
- Безопасность: проектировать жёсткие правила, которые никогда не могут быть обойдены нейросетью (runtime guard).
Короткое резюме выбора
- Нейро: сенсорная обработка, аппроксимация отсутствующих данных, прогнозы изменений, эвристики/политики для локального управления.
- Символика: глобальное планирование по графу, правила/ограничения/приоритеты, верификация, fallback‑логика и объяснения.
Такой гибрид даёт лучшее сочетание: способность нейросетей работать с неполными и шумными данными и способность символики давать предсказуемые, проверяемые и объяснимые решения — ключевые свойства для экстренных ситуаций при слабой инфраструктуре.