Современное состояние и перспективы развития систем планирования использования воздушного пространства. Часть 2

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Настоящая статья является второй частью обзора систем планирования использования воздушного пространства. В первой части был проведен сравнительный анализ известных моделей воздушной обстановки: сетевых, вероятностных, динамики загрузки, экспертных, развития воздушной обстановки, потенциалов, энтропийных. Во второй части проведен сравнительный анализ существующих подходов к планированию использования воздушного пространства: синтеза маршрутов движения, управления загрузкой органов ОрВД, оптимизации множества планов полётов, разрешения единичных конфликтов планов полётов, планирования потоков вылетов/прилетов. Выявлены преимущества и недостатки проанализированных подходов, предложена их классификация, исходя из физического смысла и полноты группы.

Об авторах

А. Ю. Княжский

АО "НПО "Обуховский завод"

Автор, ответственный за переписку.
Email: knjagskij@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7901-2861
Санкт-Петербург, 192012, Россия

С. В. Баушев

АО "НПО "Обуховский завод"

Email: s.baushev@goz.ru
ORCID iD: 0000-0003-3772-7636
Санкт-Петербург, 192012, Россия

Список литературы

  1. Баушев С. В. Обоснование и выбор математического аппарата при проведении научных исследований // Радионавигация и время: труды СЗРЦ Концерна ВКО "Алмаз - Антей". 2024. № 14(22). С. 15-37. EDN STOQGN.
  2. Будков А. С. Анализ проблем, возникающих при выполнении маршрутов четырёхмерной навигации в гражданской авиации, и определение основных путей их решения // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2021. № 1. С. 37-43. doi: 10.51955/2312-1327_2021_1_37. EDN CZLDHK.
  3. Воробьев В. В. Алгоритм предтактического планирования использования воздушного пространства / В. В. Воробьев, А. С. Харламов // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2015. № 218(8). С. 135-141. EDN UHPYQH.
  4. Габейдулин Р. Х. Алгоритмическое и программное обеспечение автоматизированной системы планирования использования воздушного пространства в ГЦ ЕС ОрВДД / Р. Х. Габейдулин, Д. И. Горячев, И. Ф. Зубкова // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2010. № 159. С. 121-127. EDN NUJTML.
  5. Гимишян М. К. Методика анализа загруженности диспетчерского персонала региональных центров с учетом уровня автоматизации систем планирования воздушного движения // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2024. № 3(44). С. 83-91. EDN CTQGOB.
  6. Глобальный аэронавигационный план на 2016–2030 гг. Doc 9750-AN/963 Издание пятое. Канада: Международная организация гражданской авиации, 2016. 142 с.
  7. Григорьев С. В. Управление скоростями воздушных судов для создания безопасных интервалов / С. В. Григорьев, В. М. Затонский // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2022. № 3(36). С. 107-117. EDN VPXBTR.
  8. Демин Б. Е. Логико-лингвистический подход к представлению знаний в информационных системах // Системы управления и информационные технологии. 2006. № 3(25). С. 15-18. EDN JWXBLX.
  9. Жук А. А. Планирование оптимального маршрута движения беспилотного летательного аппарата по критерию минимума общего расхода топлива / А. А. Жук, В. М. Булойчик, С. В. Акулич // Системный анализ и прикладная информатика. 2022. № 3. С. 43-49. doi: 10.21122/2309-4923-2022-3-43-49. EDN CULEQB.
  10. Замятин А. А. Введение в стохастические модели транспортных потоков / А. А. Замятин, В. А. Малышев // Московский центр непрерывного математического образования. 2011. С. 247-287.
  11. Иванова П. И. Порядок расчета рейсов гражданскими авиакомпаниями на всех этапах планирования полетов / П. И. Иванова, В. К. Печенежский, Е. К. Чувиковская // Автоматизация. Современные технологии. 2024. № 7. С. 322-325.
  12. Казаков К. А. Обзор современных методов планирования движения / К. А. Казаков, В. А. Семенов // Труды Института системного программирования РАН. 2016. Т. 28, № 4. С. 241-294. doi: 10.15514/ISPRAS-2016-28(4)-14. EDN WWQYLT.
  13. Княжский А. Ю. Современное состояние и перспективы развития систем планирования использования воздушного пространства. Часть 1 / А. Ю. Княжский, С. В. Баушев // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2025. №1. С. 86-104. doi: 10.51955/2312-1327_2025_1_86. EDN UWRQIW.
  14. Куклев Е. А. Интеллектуальная поддержка принятий решений при управлении безопасностью полетов поставщиков услуг гражданской авиации на основе сценарного моделирования редких событий / Е. А. Куклев, Д. М. Мельник // Проблемы управления безопасностью сложных систем : Материалы XXXII международной конференции, посвященной памяти Владимира Васильевича Кульбы, Заслуженного деятеля науки РФ, д-ра техн. наук, профессора, Москва, 13 ноября 2024 года. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2024. С. 514-521. EDN JIKLQE.
  15. Куклев Е. А. Моделирование опасных сценариев событий при эксплуатации транспортных систем в условиях неопределенности ситуаций // Транспорт Российской Федерации. 2021. № 3(94). С. 28-32. EDN RQUWKQ.
  16. Куклев Е. А. Определение показателей безопасности полетов воздушных судов на основе риск-ориентированного подхода ИКАО - НАСА // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2017. № 3(16). С. 5-15. EDN ZWDPOZ.
  17. Кулида Е. Л. Методы решения задач планирования и регулирования потоков воздушного движения. Ч. 1. Стратегическое планирование четырехмерных траекторий / Е. Л. Кулида, В. Г. Лебедев // Проблемы управления. 2023. № 1. С. 3-14. doi: 10.25728/pu.2023.1.1. EDN IPSSWG.
  18. Лазарев А. А. Гафаров Е.Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы // МГУ им. М.В. Ломоносова - 2011. 222 с.
  19. Лебедев К. А. Построение оптимального воздушного маршрута летательного аппарата с использованием искусственного интеллекта // Вестник науки. 2025. Т. 1, № 6(87). С. 1476-1482. EDN GSJSIV.
  20. Лошаков А. В. Способы повышения пропускной способности аэропорта / А. В. Лошаков, А. В. Сучков, С. В. Аверин // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2023. №2 (102). С. 49-53.
  21. Мельник Д. М. Сценарный анализ в управлении безопасностью полетов на авиационном предприятии гражданской авиации / Д. М. Мельник, Е. А. Куклев // Проблемы управления безопасностью сложных систем : Материалы XXXI международной конференции, Москва, 13 декабря 2023 года. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2023. С. 366-375. doi: 10.25728/iccss.2023.64.99.050. EDN VQIMOB.
  22. Методика автоматизированного проектирования организации воздушного пространства в регионе ОВД. М.: Госкорпорация по ОрВД, 2008. 55 с.
  23. Нгуен Н. Х. К. Математическая модель и применение алгоритма A-star для оптимизации маршрутов ОВД в воздушном пространстве районного диспетчерского центра Хошимина / Н. Х. К. Нгуен, В. Н. Нечаев, В. Б. Малыгин // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2025. № 1 (44). С. 64-85. doi: 10.51955/2312-1327_2025_1_64. EDN XGLVST.
  24. Нгуен Т. Л. Ф. Разработка методики идентификации и разрешения конфликтных ситуаций при оперативном планировании четырехмерной траектории полета / Т. Л. Ф. Нгуен, Е. С. Неретин, Н. М. Нгуен // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык.2024. № 2. С. 77-95. doi: 10.51955/2312-1327_2024_2_77. EDN SCSVDZ.
  25. Нгуен Т. Л. Ф. Унифицированная методика планирования оптимальных четырёхмерных траекторий полёта на крейсерском этапе при организации воздушного движения / Т. Л. Ф. Нгуен, Е. С. Неретин, Н. М. Нгуен // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2025. № 1 (44). С. 22-45. doi: 10.51955/2312-1327_2025_1_22. EDN RJMVRB.
  26. Нечеткий логико-лингвистический алгоритм обнаружения инцидентов в киберфизических системах / Н. В. Чикалов, М. Е. Березин, Ю. А. Гатчин, В. И. Поляков // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте ИММВ-2022 : Сборник научных трудов XI Международной научно-практической конференции. В 2-х томах. Коломна, 16–19 мая 2022 года. Том 1. Коломна: Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта», 2022. С. 156-167. EDN ILXFUC.
  27. Олексин С. Л. Разработка концепции системы показателей сложности технологических процессов ОВД // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2024. № 1(42). С. 45-53. EDN DZDCMD.
  28. Патент на полезную модель № 10898 U1 Российская Федерация, МПК G06F 15/16. Автоматизированная система планирования и контроля использования воздушного пространства региона : № 99104216/20 : заявл. 01.03.1999 : опубл. 16.08.1999 / Я. В. Безель, В. И. Лотарев, Ю. С. Цапин [и др.] ; заявитель Московский научно-исследовательский институт приборной автоматики. EDN FBRIJE.
  29. Патент № 2147141 C1 Российская Федерация, МПК G06F 15/00. система планирования и подготовки полетных заданий тактической группы самолетов : № 99108140/09 : заявл. 21.04.1999 : опубл. 27.03.2000 / Г. И. Джанджгава, Г. И. Герасимов, Ш. Ф. Чарышев [и др.] ; заявитель Открытое акционерное общество Раменское приборостроительное конструкторское бюро. EDN ZQUAAL.
  30. Патент № 2746058 C9 Российская Федерация, МПК G08G 7/00, G08G 5/00, G06F 17/00. Способ и устройство управления воздушным движением : № 2020124442 : заявл. 23.07.2020 : опубл. 14.12.2021 / Н. С. Логунов, А. М. Миролюбов, А. А. Саидов ; заявитель Закрытое акционерное общество "Азимут-Альянс". EDN NUYWNR.
  31. Патент № 2773453 C1 Российская Федерация, МПК G01C 23/00. Комплексная система планирования применения и подготовки полетных заданий группе летательных аппаратов : № 2021114364 : заявл. 21.05.2021 : опубл. 03.06.2022 / Д. В. Сухомлинов, Ю. В. Полховцев, К. В. Епишин [и др.] ; заявитель Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской Федерации. EDN REAXZM.
  32. Патент № 2798628 C1 Российская Федерация, МПК G05D 1/00, G01C 23/00, B64C 19/00. Способ определения оптимального маршрута обхода летательным аппаратом зон грозовой деятельности и ливневых осадков : № 2023103231 : заявл. 13.02.2023 : опубл. 23.06.2023 / И. А. Ядров. EDN XVYWCC.
  33. Патент US 11854407 B2 System and method for airspace planning, G08G 5/00 : US17963771, заявл. 11.10.2022, опубл. 26.12.2023 / James W. Herriot.
  34. Патент US 20140018979 A1 Autonomous airspace flight planning and virtual air-space con-tainment system, G08G 5/00 : заявл. 12.06.2013, опубл. 16.01.2014 / Emray R. Goossen, Kathe-rine Goossen, Scott H. Lafler
  35. Печенежский В. К. Особенности организации планирования использования воздушного пространства в РФ на примере Московской воздушной зоны / В. К. Печенежский, Е. К. Чувиковская // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2023. Т. 26, № 6. С. 47-57. doi: 10.26467/2079-0619-2023-26-6-47-57. EDN VJOFJZ.
  36. Рудельсон Л. Е. Алгоритмические задачи автоматизации планирования использования воздушного пространства // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2010. № 159. С. 113-120. EDN NUJTMB.
  37. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023666403 Российская Федерация. Специальное программное обеспечение планирования использования воздушного пространства (СПО ПИВП "Монитор-план") : № 2023665361 : заявл. 20.07.2023 : опубл. 31.07.2023 / С. А. Трофимов, А. А. Разов, А. М. Шепелев [и др.] ; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «МОНИТОР СОФТ». EDN UXJJCK.
  38. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016663267 Российская Федерация. "Программное обеспечение комплекса средств автоматизации планирования использования воздушного пространства для группы обеспечения планирования воздушного движения "Топаз ПИВП АЦ" : № 2016619319 : заявл. 31.08.2016 : опубл. 29.11.2016 / А. Н. Бочкарев, С. И. Кудаков, С. А. Трофимов [и др.] ; заявитель Акционерное общество «Научно-производственное объединение «Лианозовский электромеханический завод». EDN ZCNGZT.
  39. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021661418 Российская Федерация. Прикладное программное обеспечение (ППО) КСА ПИВП ЗЦ/УЦ "синтез-ПИВП ЗЦ/УЦ" РШПИ.00394-04 : № 2021660665 : заявл. 06.07.2021 : опубл. 09.07.2021 ; заявитель Акционерное общество «Ордена Трудового Красного Знамени Всероссийский научно-исследовательский институт радиоаппаратуры». EDN NLVMZC.
  40. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019661744. Специальное (прикладное) программное обеспечение для сервера плановой информации и автоматизированного рабочего места диспетчера ПИВП (НКПГ.10210-10) комплекса средств автоматизации планирования использования воздушного пространства "Планета-5" : № 2019660110 : заявл. 19.08.2019 : опубл. 06.09.2019 ; заявитель Общество с ограниченной ответственностью "Фирма "Новые информационные технологии в авиации". EDN LKIPVW.
  41. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016661914 Российская Федерация. "Программное обеспечение комплекса средств автоматизации планирования использования воздушного пространства "Топаз ПИВП УЦ" : № 2016619302 : заявл. 31.08.2016 : опубл. 25.10.2016 / В. Ю. Асатуров, А. Н. Бочкарев, А. Н. Алексеев [и др.] ; заявитель Акционерное общество «Научно-производственное объединение «Лианозовский электромеханический завод». EDN PDEXAW.
  42. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021611797 Российская Федерация. ГСА ПИВП го ПВД : № 2021611115 : заявл. 05.02.2021 : опубл. 05.02.2021 / С. А. Трофимов, С. В. Федосеев, А. В. Мешенников [и др.] ; заявитель Общество с ограниченной ответственностью «МОНИТОР СОФТ». EDN JAFTFA.
  43. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021619800 Российская Федерация. Серверное ПО обработки плановой информации КСА ПИВП ЗЦ (включая задачи ОПВД) РШПИ.00394-03 12 02-5 : № 2021618789 : заявл. 03.06.2021 : опубл. 17.06.2021 / И. В. Буслаев, М. С. Беленькая, И. А. Первушин [и др.] ; заявитель Акционерное общество «Ордена Трудового Красного Знамени Всероссийский научно-исследовательский институт радиоаппаратуры». EDN INIIKG.
  44. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022662604 Российская Федерация. Прикладное по поддержки тс-2013 (с поправкой 2016) в АРМ диспетчера ПИВП АДП РШПИ.00394-02 12 09-1 : № 2022662144 : заявл. 29.06.2022 : опубл. 05.07.2022 / И. В. Буслаев, Е. А. Максимов, Д. Д. Мальцев ; заявитель Акционерное общество «Ордена Трудового Красного Знамени Всероссийский научно-исследовательский институт радиоаппаратуры». EDN MPYEOV.
  45. Табель сообщений о движении воздушных судов в Российской Федерации, 2013, 123 с.
  46. Федеральные авиационные правила «Организация воздушного движения в Российской Федерации» (ФАП №239) / Министерство транспорта Российской Федерации, 2011. 139 с.
  47. Шайдуров И. Г. Новые методы организации потоков воздушного движения / И. Г. Шайдуров, Е. В. Тищенко // Транспорт России: проблемы и перспективы – 2023: Материалы Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 14-15 нояб., 2023. Т. 2. СПб., 2023. С. 48-54
  48. Шейко Э. В. Методика комплексной оценки пропускной способности диспетчерских зон // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2023. № 4(41). С. 95-106. EDN QHUSCU.
  49. A Survey on Artificial Intelligence (AI) and eXplainable AI in Air Traffic Management: Current Trends and Development with Future Research Trajectory / Degas Augustin, Mir Riyanul Islam, Christophe Hurter at al. // Applied sciences, 2022. P. 1-18.
  50. Abdelghany A. Schedule-level optimization of flight block times for improved airline schedule planning: A data-driven approach / A. Abdelghany, K. Abdelghany, V. S. Guzhva // Journal of Air Transport Management. 2024. № 115(1). p. 102535. doi: 10.1016/j.jairtraman.2023.102535.
  51. Air-rail timetable synchronization: Improving passenger connections in Europe within and across transportation modes / Buire Clara, Narzuoli Aude, Delahaye Daniel, Mongeau Marcel // Journal of Air Transport Management. 2024. № 115. 102526. p.
  52. Alligier R. Efficient Conflict Detection for Conflict Resolution / R. Alligier, N. Durand, G. Alligier // ICRAT 2018, 8th International Conference on Research in Air Transportation. Castelldefels, Spain, 2018.
  53. Branching and Bounds Tightening Techniques for Non-convex MINLP / P. Belotti, J. Lee, L. Liberti, et al. // Optimization Methods and Software. 2009. Vol. 24(4). P. 597–634.
  54. Buffer scheduling for improving on-time performance and connectivity with a milti-objective simulation-opimization model: A proof of concept for the airline industry / Isabelle M. van Schilt, Jonna van Kalker, Iulia Lefter, Jan H. Kwakkel et al. // J. Air Transp. Manag. 2024. 115 с.
  55. Cafieri S. Aircraft Deconfliction with Speed Regulation: New Models from Mixed-Integer Optimization / S. Cafieri, N. Durand // Journal of Global Optimization. 2014. Vol. 58, № 4. P. 613–629.
  56. Chaimatanan S. Aircraft 4D Trajectories Planning under Un-certainties / S. Chaimatanan, D. Delahaye M. Mongeau // Proceedings of 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2015). Cape Town, South Africa. 2015. P. 51–58.
  57. Chaimatanan S. Strategic Deconfliction of Aircraft Trajectories / S. Chaimatanan, D. Delahaye, M. Mongeau // ISIATM 2013, 2nd International Conference on Interdisciplinary Science for Innovative Air Traf-fic Management. Toulouse, France, 2013.
  58. Dechter R. Generalized best-first search strategies and the optimality of A* / R. Dechter, J. Pearl // Journal of the ACM. 1985. Т. 32, № 3. С. 505-536.
  59. Dijkstra E. W. A note on two problems in connexion with graphs // Numerische Mathematik. 1959. Vol. 1, Iss. 1. P. 269-271.
  60. Granger G. A Traffic Complexity Approach through Cluster Analysis / G. Granger, N. Durand // Proceedings of the 5th ATM Research and Development Seminar. Budapest, Hangary, 2003.
  61. Katsigiannis F. A. Incorporating slot valuation in making airport slot scheduling decisions / F. A. Katsigiannis, K. Zografos // European Journal of Operational Research. 2023. Volume 308, Issue 1. P. 436-454. doi: 10.1016/j.ejor.2022.11.008.
  62. Kernighan B. W. An efficient heuristic procedure for partitioning graphs / B. W. Kernighan, S. Lin // Bell System Technical Journal. 1970. 49 (2). pp. 291-307.
  63. Kuenz A. High Performance Conflict Detection and Resolution for Multi-Dimensional Objects / Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, PhD dissertation. German, 2015. 236 p.
  64. Kuenz A. Individualism in global air-space-user-preferred trajectories in future ATM / A. Kuenz, S. Gunnar, W. Franz-Erich // 32nd Digital Avionics Systems Conference October 6-10, 2013. Germany, pp. 1-13.
  65. Macedo da Cruz André Luiz. Transforming air traffic management with big data and artificial intelligence // International seven journal of multidisciplinary. 2022. № 1(2). P. 1-8. DOI https://doi.org/10.56238/isevmjv1n2-009.
  66. Patent EP 2381432 A1 Flight planning methods and systems, G08G 5/00, filed 22.04.2010, published 26.10.2011.
  67. Patent EP 2561500 B1 Flight planning methods and systems, G08G 5/00, filed 26.04.2011, published 29.07.2020 / Steven Pendry, Timothy Hood, Adrian Christopher Hubbard.
  68. Patent US10540902B2 Flight planning and communication, МПК G08G 5/00, filed 24.04.2017, published 21.01.2020 / Jeremy Joseph Kneuper, John Robert Lanier, Jason Michael Decker.
  69. Patent US9697737B2 Automatic real-time flight plan updates, МПК G08G 5/00, filed 30.09.2014, published 04.07.2017 / Ryan D. HaleLouis J. Bailey.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».