Анотация: Предложен подход к автоматизации процесса определения маршрута судна, учитывающий маневренные характеристики судна, потребности в топливе и влияние факторов навигационно-гидрографической обстановки для повышения качества планирования перехода. С целью повышения обоснованности и оперативности планирования перехода судна предлагается для каждого из вариантов плана перехода судна автоматизировано определить маршрут движения судна. Многокритериальная задача выбора варианта маршрута судна из определенного количества вариантов решается с применением метода анализа иерархий.
Ключевые слова:
планирование перехода судна, маршрут, автоматизация процесса определения маршрута, метод анализа иерархий
1. Тихонов В.И. Совершенствование теории судовождения на внутренних водных путях: автореф. дис.... д-ра техн. наук: 05.22.19 / Тихонов В.И. – Н. Новгород, 2011. – 39 с.
2. Васьков В.А. Формализация знаний о маневрировании судна в портовых водах на основе нечетких функций / В.А. Васьков, А.А. Мироненко // Эксплуатация морского транспорта. – 2010. – № 2(60). – С. 39-43.
3. Мироненко А.А. Модель программного движения судна в стесненных водах / А.А. Мироненко // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2013. – № 2. – С. 65-70.
4. Modeling and Optimization Algorithms in Ship Weather Routing / L. Walther, A. Rizvanolli, M. Wendebourg, C. Jahn // International Journal of e-Navigation and Maritime Economy. – 2016. – Vol. 4. – P. 31-45.
5. Климовский А.О. Подготовка судоводителей с использованием программного обеспечения с функцией планирования и исполнения перехода / А.О. Климовский, В.А. Рыжов // Компьютерные инструменты в образовании. – 2017. – № 6. – С. 44-53.
6. Simple Local Path Planning Algorithm for Autonomous Mobile Robots / N. Buniyamin, W.A.J. Wan Ngah, N. Sariff, Z. Mohamad // Int. J. of Systems Applications, Eng. & Development. – 2011. – Issue 2. – Vol. 5. – P. 151-159.
7. Depth Space Approach to Human-Robot Collision Avoidance / F. Flacco, T. Kroger, A. De Luca, O. Khatib // Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation RiverCentre. – Saint Paul, Minnesota, USA. – 2012. – P. 338-345.
8. Чертков А.А. Рекурсивный метод оптимизации логистических путей средствами MATLAB / А.А. Чертков, А.А. Вардомская, А.А. Дмитриев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. – 2015. – № 6(34). – С. 196-204.
9. Gao S. Real-time traveler information for optimal adaptive routing in stochastic time-dependent networks / S. Gao, H. Huang // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2012. – Vol. 21. – Is. 1. – P. 196-213. https://doi.org/10.1016/j.trc.2011.09.007.
10. Kirsanov A. Path planning for the autonomous underwater vehicle / A. Kirsanov, S. Anavatti, T. Ray // International Conference on Swarm, Evolutionary, and Memetic Computing. – Springer, Cham, 2013. – P. 476-486. https://doi.org/10.1007/978-3-319-03756-1_43.
11. A survey on path planning for persistent autonomy of autonomous underwater vehicles / Z. Zeng, L. Lian, K. Sammut, F. He, Y. Tang, A. Lammas // Ocean Engineering. – 2015. – Vol. 110. – Part A. – P. 303-313. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.10.007.
12. Чертков А.А. Автоматизация выбора кратчайших маршрутов судов на основе модифицированного алгоритма Беллмана-Форда / А. А. Чертков // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. – 2017. – Т. 9. – № 5. – С. 1113-1122. https://doi.org/10.21821/2309-5180-2017-9-5-1113-1122.
13. Підхід до вирішення завдання автоматизації процесу визначення маршруту судна при плануванні переходу / О.М. Тимощук, І.М. Ганношина, Д.О. Пархоменко, Д.О. Ткачук // Новітні технології: Збірник наукових праць Приватного вищого навчального закладу “Університет новітніх технологій”. – К.: ПВНЗ “Університет новітніх технологій”, 2019. – Вип. 1(8). – С. 105-111.
ENG
