Изучение движения группировки ЛА и требование слежения за ними, прогнозирование одновременного полета группы разнотипных ЛА заставляют разрабатывать новые алгоритмы и методы, как правило, аналитические, так как даже очень мощные вычислительные ресурсы оказываются неспособными обеспечить решение таких многомерных задач.
Обратим внимание на терминологические особенности. Когда мы говорим о групповом движении, нас не интересует движение каждого объекта из группы, а интересуют характеристики движения всей совокупности объектов, всей группы. Когда говорится о движении в группе (или в составе группы), то, напротив, представляет интерес движение отдельного объекта и его поведение относительно других объектов этой группы, возможно, сходных с исследуемым.
Анализ результатов современных исследований [5, 27, 42, 60 и др.] показывает, что в настоящее время нет какого-либо общего подхода к проблеме группового управления сложными техническими системами. Однако в рамках современной теории движения динамических систем уже неявно формируется новое научное направление, которое можно назвать как «теория группового полета летательных аппаратов», в которой исследуется движение как отдельного ЛА из группы, так и совокупности ЛА, выполняющих общие цели.
Основной проблемой в таких задачах является неопределенность. Запись дифференциальных уравнений движения для недоопределенных объектов или нахождение решений по движению групп при их значительных масштабах в аналитической постановке вряд ли возможна (к этому выводу независимо от автора приходят и другие исследователи, см., например, работу [6]). Методы теории вероятностей требуют законов распределения различных исходных данных по объектам, которые объективно часто невозможно получить в силу недоступности и неполноты информации. Теория нечетких множеств может привести к значительным ошибкам за счет своей субъективности. Отметим, что в последнее время среди разнообразных подходов к решению задач анализа движения в условиях неопределенности, различающихся используемым математическим аппаратом (описательные, оптимизационные и др.) выделяется класс имитационных моделей, а в данном классе – методы распределенного искусственного интеллекта (так называемые мультиагентные системы [40, 41, 43, 44] и др.).
Представляет интерес также движение в условиях агрессивной, противодействующей среды. Изучение движения в таких условиях всегда интересно в плане решения конфликтных задач [9]. В конфликте всегда как минимум есть две стороны с противоположными интересами. Действительно, наблюдение, например, за групповым полетом метеоритов (метеоритный