Preview

Научный вестник МГТУ ГА

Расширенный поиск

Многомерная маршрутизация с повышенной навигационной точностью при обслуживании заявок на полеты летательных аппаратов

https://doi.org/10.26467/2079-0619-2021-24-4-28-37

Полный текст:

Аннотация

В статье решается задача многомерной маршрутизации полетов летательных аппаратов для перевозки грузов и почты, которые при условии наличия соответствующего оборудования для выполнения навигации повышенной точности получают возможность выполнения групповых полетов в любых погодных условиях. Данное обстоятельство способно существенно снизить нагрузку при использовании воздушного пространства, что позволит осуществлять перевозки независимо от его загруженности. В то же время при планировании маршрутов требуется учитывать интересы различных заинтересованных групп, зачастую имеющих противоположные интересы. В силу разной направленности решаемых задач решение может потребовать перебора как непомерно большого, так и малого количества возможных ситуаций (вариантов решения), чем ниже уровень учета этих вариантов, тем больше их количество. В работе представлен конкретный пример многомерной маршрутизации, на которую оказывают влияние интересы эксплуатационного характера и интересы срочности исполнения заявок, которые выражены весовыми коэффициентами. Решением такой задачи является единственный вариант в пользу общего производственного процесса, который получен с помощью использования генетического алгоритма. Для этого потребовалось ввести ряд обозначений и допущений, перечень которых может дополняться. Оптимальное решение может быть получено как простым перебором вариантов решения, так и при помощи генетического алгоритма, который позволяет за меньшее число итераций, в реальном масштабе времени получить субоптимальное, отвечающее условиям задачи решение. В приведенном примере экспертным путем назначаются динамические приоритеты на основе мультипликативной формы, которые формируют частные критерии для ранжирования заявок на каждом шаге планирования маршрутов. В результате получены конкретные варианты решения, отвечающие интересам разных групп, и вариант, полученный при помощи применения генетического алгоритма, удовлетворяющий противоположным интересам этих групп. Все варианты решения оказались различными, что говорит о необходимости применения объективного и обоснованного аппарата принятия решения, которым является генетический алгоритм. Предлагаемый математический аппарат имеет перспективы внедрения.

Об авторах

В. И. Гончаренко
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Россия

Гончаренко Владимир Иванович, доктор технических наук, директор Военного института Московского авиационного института (национального исследовательского университета) 

г. Москва



Г. Н. Лебедев
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Россия

Лебедев Георгий Николаевич, доктор технических наук, профессор кафедры систем автоматического и интеллектуального управления

г. Москва



В. Б. Малыгин
Московский государственный технический университет гражданской авиации
Россия

Малыгин Вячеслав Борисович, начальник тренажерного центра кафедры управления воздушным движением

г. Москва



Список литературы

1. Dixon L.C.W., Szegö G.P. (eds.). Towards global optimization // Proceedings of a Work-shop at the University of Cagliari, Italy October 1974. Amsterdam-Oxford: North-Holland Publ, 1975. 472 p. DOI: 10.1002/zamm.19790590220

2. Ichida K., Fujii Y. An interval arithmetic method for global optimization // Computing. 1979. Vol. 23, no. 1. Pp. 85–97. DOI: 10.1007/BF02252616

3. Hansen E.R. Global optimization using interval analysis: The one-dimensional case // Journal of Optimization Theory and Applications. 1979. Vol. 29, no. 3. Pp. 331–344. DOI: 10.1007/BF00933139

4. Соболь Е.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981. 110 c.

5. Gopalakrishnan K., Balakrishnan H. Control and optimization of air traffic networks // Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems. 2021. Vol. 4. Pp. 397–424. DOI: 10.1146/annurev-control-070720-080844

6. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения / Пер. с английского Е.Г. Коваленко, под ред. И.Н. Коваленко, Р.Д. Когана. М.: Советское радио, 1965. 510 с.

7. Михайлин Д.А., Аллилуева Н.В., Руденко Э.М. Сравнительный анализ эффективности генетических алгоритмов маршрутизации полета с учетом их различной вычислитель-ной трудоемкости и многокритериальности решаемых задач [Электронный ресурс] // Труды МАИ. 2018. № 98. 22 с. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=90386 (дата обращения: 13.03.2021).

8. Ozlem S.M. Optimum arrival routes for flight efficiency // Journal of Power and Energy Engineering. 2015. No. 3. Pp. 449–452. DOI: 10.4236/jpee.2015.34061

9. Луговая А.В., Коновалов А.Е. Совместное принятие решения о потоках прилета и вылета ВС при организации воздушного движения // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 4. С. 78–87. DOI: 10.26467/2079-0619-2017-20-4-78-87

10. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б. Формирование частных критериев эффективности A-CDM с учетом интересов участников процесса принятия решений в динамической обстановке // Научный Вестник МГТУ ГА. 2019. Т. 22, № 6. С. 44‒54. DOI: 10.26467/2079-0619-2019-22-6-44-54

11. Алиев Т.И. Основы моделирования дискретных систем. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. 363 с.

12. Гончаренко В.И., Рожнов А.В., Теплов Г.И. Планирование и координация маршрутов полета беспилотных авиационных систем в интересах организации и оценки качества систем подвижной связи // Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь: материалы 21-й Международной научной конференции (DCCN 2018). Москва 17–21 сентября 2018 г. М.: РУДН, 2018. C. 220–229.

13. Евдокименков В.Н. Алгоритмы и программно-математическое обеспечение бортовой компоненты распределенной системы интеллектуального управления группой беспилотных летательных аппаратов / В.Н. Евдокименков, М.Н. Красильщиков, Г.Г. Себряков, Н.А. Ля-пин // Методы и модели искусственного интеллекта и их приложения в компьютерной лингвистике, нейрофизиологических исследованиях и медицине. Фундаментальные проблемы группового взаимодействия роботов: материалы XII Мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2019). Дивноморское – Геленджик 23–28 сентября 2019 г. Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет, 2019. С. 141–143.

14. Ребров В.А., Рудельсон Л.Е., Черникова М.А. Модель сбора и обработки заявок на полеты в задаче планирования авиарейсов // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2007. № 3. C. 97–111.

15. Ким Н.В., Крылов И.Г. Групповое применение беспилотного летательного аппара-та в задачах наблюдения [Электронный ресурс] // Труды МАИ. 2012. № 62. 11 с. URL: http://trudymai.ru/upload/iblock/bbb/gruppovoe-primenenie-bespilotnogo-letatelnogo-apparata-v-zadachakh-nablyudeniya.pdf?lang=ru&issue=62 (дата обращения: 13.03.2021).

16. Андреев М.А. Планирование траектории беспилотного летательного аппарата в слож¬ных условиях при наличии угроз / М.А. Андреев, А.Б. Миллер, Б.М. Миллер, К.В. Сте-панян // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2012. № 2. С. 166‒176.


Для цитирования:


Гончаренко В.И., Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б. Многомерная маршрутизация с повышенной навигационной точностью при обслуживании заявок на полеты летательных аппаратов. Научный вестник МГТУ ГА. 2021;24(4):28-37. https://doi.org/10.26467/2079-0619-2021-24-4-28-37

For citation:


Goncharenko V.I., Lebedev G.N., Malygin V.B. Multidimensional routing with the increased navigation accuracy with the maintenance of flight notifications of the flight vehicles. Civil Aviation High Technologies. 2021;24(4):28-37. https://doi.org/10.26467/2079-0619-2021-24-4-28-37

Просмотров: 517


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-0619 (Print)
ISSN 2542-0119 (Online)