МЕТОДИКА ВИЗНАЧЕННЯ КРИТЕРІЇВ БЕЗПЕЧНОЇ ШВИДКОСТІ СУДЕН ПРИ ЕКСПЛУАТАЦІЇ СУДЕН ВНУТРІШНІМ ВОДНИМ ТРАНСПОРТОМ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2023.4.034Ключові слова:
судно, безпечна швидкість, система управління рухом, система керування судном, формалізація, збір та обробка інформації, модель руху судна, методика, нечітка логіка, теорія нечітких множин, агент, агентна система, мультиагентна система, вимірювальний комплекс, стан судна, умови плавання судна, бібліотека даних, реальний час, прийняття рішеньАнотація
Метою даної роботи є побудова архітектури системи управління рухом судна на основі модифікації принципів побудови самої моделі системи управління судном з використанням нових підходів до формалізації процесів збору та обробки інформації. Поставлена мета досягається шляхом аналізу основних варіантів побудови моделей руху судна (МРС), розроблення методики її формування на основі збереженої інформації про рух судна, синтезу МРС з використанням апарату нечіткої логіки та оцінки якості їхньої роботи, побудови агентної моделі управління руху судна на основі розробленої МРС. Найсуттєвішим результатом є розробка структури агентної системи обробки вихідних даних від вимірювального комплексу та математичний опис даної системи агентами, об'єктами довкілля та подіями, які в ньому відбуваються. Крім того, елементи системи пов'язані між собою реакцією довкілля на дію або бездіяльність агентів, що розглядаються як закони функціонування системи. Значущість отриманих результатів складається у розробці методики і структури системи формування моделі руху судна, яка відрізняється використанням результатів вимірювань станів судна і умов його плавання протягом регулярних рейсів та формуванням на цієї основі бібліотеки. Особливістю одержаних результатів є накопичення в структурованій бібліотеці даних, виміряних після оцінювання їхньої новизни, та їх періодичне використання для уточнення моделей. Запропонована структури бібліотеки моделей і бази вихідних даних, які аналогічні за побудовою, і містять два розділи – станів судна та умов плавання, що безпосередньо впливає на методику вибору необхідної моделі з бібліотеки. Відміна від відомих робіт полягає у структуруванні умов плавання на основі положень теорії нечітких множин, що дозволило обирати моделі, які найбільше підходять до поточної ситуації без використання для їх формування додаткового маневрування. Для реалізації мультиагентних систем, що функціонують у реальному часі, запропоновано розробити модуль прийняття рішення агентом і реалізувати функції цілепокладання під час реалізації прийнятих рішень. Запропоновані підходи дозволяють підвищити якість формального опису розв'язуваних задач, формалізувати процеси збору й обробки інформації про стан судна та умови плавання і реалізувати архітектуру системи керування судном для різних умов.Завантаження
Посилання
Про затвердження Правил судноплавства на внутрішніх водних шляхах України // Наказ міністерства транспорту України від 16.02.2004 р. №91 (зі змінами) // https://www.google.com/ (Дата звернення 06.10.23).
Правила плавания по внутренним водным путям Украины // https://www.google.com (Дата звернення 06.10.23).
Alur, R. A theory of timed automata / R. Alur, D. L. Dill // Theoretical Computer Science. — 1994. — Vol. 126, no. 2. — Pp. 183–235.
Борсук С.П. Ергономічні основи проактивної кваліметрії закономірностей прояву людського чинника в аеронавігаційних системах : дис. ... кандидата техн. наук 05.01.04 / Борсук Сергій Павлович. Харків, 2019. – 378 с.
Вагущенко Л.Л. Поддержка решений по расхождению с судами / Л.Л. Вагущенко. – Одесса: Феникс, 2010. – 229 с.
Тихонов І.В. Методологічні основи поліергатичного забезпечення навігації та управління рухом водних транспортних засобів (цільова технологія безпеки) : дис. ... канд. техн. наук 05.22.13 / Тихонов Ілля Валентинович. Київ, 2018. – 441 с.
Alur, R. Timed automata // Proc. 11th International Conference on Computer Aided Verification. — London (UK): SpringerVerlag, 1999. — Pp. 8–22.
Andreka, H. Handbook of Philosophical Logic / H. Andreka, I. Nemeti, I. Sain // Handbook of Philosophical Logic / Ed. by D. Gabbay. — Kluwer, 1997.
Antoniotti, M. Synthesis and verification of discrete controllers for robotics and manufacturing devices with temporal logic and the Control-D system: Ph.D. thesis / New York University. — New York, NY, USA: New York University, 1995.
AUV local path planning based on virtual potential field / D. Fuguang // IEEE International Conference Mechatronics and Automation, 2005. Т. 4. — 2005. — С. 1711—1716.
Aziz, A. BDD variable ordering for interacting finite state machines // Proc. 31st annual conference on Design automation. — San Diego (USA): ACM Press, 1994. — Pp. 283–288.
Bacchus, F. Planning for temporally extended goals / F. Bacchus, F. Kabanza // Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. — 1998. — Vol. 22, no. 1-2. — Pp. 5–27.
Badler N.I., Reich B.D., Webber B.L. Towards personalities for animated agents with reactive and planning behaviors // Creating Personalities for Synthetic Actors: Towards Autonomous Personality Agents. — Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. — С. 43—57. — ISBN 978-3- 540-68501-2.
Baeten, J. C. M. A brief history of process algebra / J. C. M. Baeten // Theor. Comput. Sci. — 2005. — Vol. 335, no. 2-3. — Pp. 131–146.
Baier, C. Approximate symbolic model checking of continuous-time markov chains // Proc. 10th International Conference on Concurrency Theory. — London (UK): Springer-Verlag, 1999. — Pp. 146–161.
Beer R.D., Gallagher J.C. Evolving dynamical neural networks for adaptive behavior // Adaptive behavior. — 1992. — Т. 1, № 1. — С. 91—122.
Bel-Enguix G., Jimenez-Lopez M.D. Agent-environment Interaction in a Multiagent System: A Formal Model // Proceedings of the 9th Annual Conference Companion on Genetic and Evolutionary Computation. — London, United Kingdom : ACM, 2007. — С. 2607—2612. — (GECCO ’07). — ISBN 978-1- 59593-698-1. 107.
Berg J. van den, Lin M.C., Manocha D. Reciprocal Velocity Obstacles for RealTime Multi-Agent Navigation // IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND AUTOMATION. — IEEE, 2008. — С. 1928—1935.
Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G. Swarm Intelligence. From Natural to Artificial Systems. — Oxford University Press, 1999. — 322 с. — (Santa Fe Institute Studies on the Sciences of Complexity). — ISBN 0195131584.
Bonet, B. Heuristic search planner 2.0 / B. Bonet, H. Geffner // The AI Magazine. — 2001. — Vol. 22, no. 1. — Pp. 77–80.
Bonet, B. Planning as heuristic search / B. Bonet, H. Geffner // Artificial Intelligence. — 2001. — Vol. 129, no. 1-2. — Pp. 5–33.
Borgo, S. Coalitions in action logic // Proc. Twentieth International Joint Conference on Artificial Intelligence. — Hyderabad (India): 2007. — January. — Pp. 1822–1827.
Brand, D. On communicating finite-state machines / D. Brand, P. Zafiropulo // J. ACM. — 1983. — Vol. 30, no. 2. — Pp. 323–342.
Bratman, M. E. Intention, plans, and practical reason / M. E. Bratman. — Cambridge, MA: Harvard University Press, 1987.
Bryant, R. E. Symbolic boolean manipulation with ordered binary-decision diagrams / R. E. Bryant // ACM Computing Surveys. — 1992. — Vol. 24, no. 3. — Pp. 293–318.
Bryant, R. E. Graph-based algorithms for boolean function manipulation / R. E. Bryant // IEEE Transactions on Computers. — 1986. — Vol. C-35, no. 8. — Pp. 677–691.