РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ СОВМЕСТНОГО ПОВЕДЕНИЯ ГРУППЫ АВТОНОМНЫХ НЕОБИТАЕМЫХ АППАРАТОВ ПРИ ОБСЛЕДОВАНИИ ЗАДАННОЙ АКВАТОРИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается задача формирования совместного поведения группы автономных необитаемых аппаратов при обследовании заданной акватории. Маршруты аппаратов предполагаются известными. Предлагается математическая модель и алгоритм планирования процесса обследования.

Об авторах

А. М. Грузликов

ГНЦ РФ АО “Концерн “ЦНИИ “Электроприбор”

Email: agruzlikov@yandex.ru
Санкт-Петербург, Россия

Н. В. Колесов

ГНЦ РФ АО “Концерн “ЦНИИ “Электроприбор”

Email: kolesovnv@mail.ru
Санкт-Петербург, Россия

Е. Г. Литуненко

ГНЦ РФ АО “Концерн “ЦНИИ “Электроприбор”

Email: lisa.litunenko@gmail.com
Санкт-Петербург, Россия

В. С. Тюльников

ГНЦ РФ АО “Концерн “ЦНИИ “Электроприбор”

Email: viktor.tyulnikov@gmail.com
Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Инзарцев А.В., Киселев Л.В., Костенко В.В., Матвиенко Ю.В., Панин А.М., Щербатюк А.Ф. Подводные робототехнические комплексы: системы, технологии, применение. Владивосток: Институт проблем морских технологий Дальневосточного отделения Российской академии наук, 2018. 368 с.
  2. Юхнин Е. Радиоуправляемые корабли и катера ВМФ // Морской сборник. 1999. № 4.
  3. Франк М.О., Осипников К.Д. Ретроспективный анализ проектных характеристик безэкипажных судов // Труды Крыловского государственного научного центра. Специальный выпуск. 2020. № 2. С. 160–164.
  4. Inzartsev A.V., Pavin A.M. AUV Application for Inspection of Underwater Communication // Underwater Vehicles. Austria: In-tech Publisher. 2009. P. 215234.
  5. Туфанов И.Е., Щербатюк А.Ф. Разработка алгоритмов группового поведения АНПА в задаче обследования локальных неоднородностей морской среды. Управление большими системами. Вып. 36. М.: ИПУ РАН, 2012. С.262–284.
  6. Gerkey B.P., Mataric M.J. A Formal Analysis and Taxonomy of Task Allocation in Multi-Robot Systems // The International J. of Robotics Research. 2004. V. 23. № 9. P. 939–954.
  7. The Travelling Salesman Problem and Its Variations / Eds G. Gutin, A.P. Punnen. Springer, 2002. 830 p.
  8. Richards A., Bellingham J., Tillerson M., How J. Coordination and Control of Multiple UAVs // AIAA Conf. on Guidance, Navigation and Control. Monterey, USA, 2002.
  9. Averbakh I., Berman O., Chernykh I. The Routing Open-shop Problem On A Network: Complexity and Approximation // European J. of Operational Research Ich. 2006. V. 173. № 2. P. 531–539.
  10. Chernykh I. The Routing Open-shop with Unrelated Travel Times // Discrete Optimization and Operation Research. 9-th Intern. Conf. (DOOR 2016). Vladivostok, 2016, P. 272–283.
  11. Подлипьян П.Е., Максимов Н.А. Многофазный алгоритм решения задачи планирования полета группы беспилотных летательных аппаратов // Тр. МАИ. 2011. Вып. 43.
  12. Conway R.W., Maxwell W.L., Miller L.W. Theory of Scheduling. Dover Books on Computer Science Series. Dover, 2003.
  13. Nawaz M., Enscore Jr. E.E., Ham I. A Heuristic Algorithm for the m-Machine, n-Job Flow-shop Sequencing Problem // Omega – International J. of Management Science. 1983. №11. P. 91–95.
  14. Johnson S. M. Optimal Two- and Three-stage Production Schedules with Setup Times Included // Naval Research Logistics Quarterly. 1954. March. V. 1. № 1. P. 61–68.
  15. Лазарев А.А., Мусаков Е.Г., Гардаров Е.Р., Каараджена А.Л. Теория расписаний. Задачи железнодорожного планирования. М.: ИПУ РАН, 2012. 92 с.
  16. Грузликов А.М., Колесов Н.В., Литуненко Е.Г., Скородумов Ю.М. Оптимизация информационных обменов в сети автономных абонентов // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 6. С. 56–64
  17. Колесов Н.В., Томмачева М.В., Юхта П.В. Планирование вычислительного процесса в распределенных системах реального времени с неопределенными длительностями решения задач // Изв. РАН. ТиСУ. 2012. №4. С. 5–12.
  18. Малашенко Ю.Е., Назарова Н.А. Управление ресурсоемкими разнородными вычислительными заданиями с директивными сроками окончания // Изв. РАН. ТиСУ. 2012. № 5. С.15–22.
  19. Liu J.W.S. Real-Time Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs. NJ, 2000. 600 p.
  20. Cotlet F., Kaiser J., Mammeri Z. Scheduling in Real-Time Systems. John Wiley & Sons Ltd, 2002.
  21. Жолен Л., Кифер М., Дифри О. и др. Прикладной интервальный анализ. М. – Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2005. 468 с.
  22. Колесов Н.В., Литуненко Е.Г., Скородумов Ю.М., Толмачева М.В. Планирование заданий в распределенной вычислительной системе на кристалле с минимизацией потребляемой мощности // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. T. 23. № 5. C. 1001–1008.
  23. Gruzlikov A.M., Kolesov N.V., Skorodumov Iu.M., Tolmacheva M.V. Using Solvable Classes in Flowshop Scheduling // Intern. J. Adv. Manuf. Technol. 2017. V. 88. P.1535–1546.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».