Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

2020: Сучасний стан проведення наукових досліджень у IT-технологіях, галузях електроніки, інженерії, нанотехнологіях та транспортній сфері (1st edition)

РОЗРОБКА МЕТОДУ ОПТИМАЛЬНОГО МАРШРУТУ ПОЛЬОТУ БЕЗПІЛОТНОГО ЛІТАЛЬНОГО АПАРАТУ НА ОСНОВІ МУРАШИНОГО АЛГОРИТМУ

DOI
https://doi.org/10.36074/csriteenat.ed-1.10
Published
08.04.2021

Abstract

Запропоновано використання мурашиного алгоритму для визначення маршрутів польоту безпілотного літального апарата (БПЛА) до об’єктів розвідки (удару). В алгоритмі рішення будується в ітераційному процесі багатьма агентами (мурахами), які взаємодіють між собою через стігмержі – шляхом внесення змін в навколишнє середовище, а саме, відкладенням феромонів на маршрутах, причому вищий рівень феромону відкладається на кращих маршрутах. Прокладання маршрутів польоту буде здійснюватись з урахуванням наявності на маршруті перешкод "зон небезпеки". Досліджена робота макс-мінного мурашиного алгоритму при наявності на можливих маршрутах польоту таких перешкод. Результати досліджень в цілому позитивні і вказують на можливість вирішення поставленого завдання з використанням мурашиного алгоритму.

References

  1. Райгородский, А. М. (2012). Экстремальные задачи теории графов и Интернет. Москва: Интеллект.
  2. Таран, И. А., Тристан, А. В., Паталаха, В. Г. (2015) Методика определения рационального маршрута полета летательного аппарата с использованием динамического программирования. Вестник военного института Национальной гвардии Республики Казахстан. (3 (17)). 34-42.
  3. Урубков, А. Р., Федотов, И. В. (2011). Методы и модели оптимизации управленческих решений. Москва: Дело АНХ.
  4. Сигал, И. Х., Иванова, А. П. (2003). Введение в прикладное дискретное программирование: модели и вычислительные алгоритмы. Москва: ФИЗМАТЛИТ.
  5. Макаров, И. М., Лохин, В. М., Манько, С. В. (2002) Интеллектуальные системы управления беспилотными летательными аппаратами на основе комплексного применения технологий нечеткой логики и ассоциативной памяти. Авиакосмическое приборостроение, (2). 29-36.
  6. Моисеев, В. С. (2013). Прикладная теория управления беспилотными летательными аппаратами. Казань: ГБУ РЦМКО.
  7. Цимбалістова, О. А. (2015). Розвиток ринку послуг безпілотних літальних апаратів як основний напрямок інноваційного прогресу сучасної авіації. Економічний аналіз, (1). 116-122.
  8. Станкевич, С. А., Васько, А. В. (2011). Застосування сучасних технологій аерокосмічного знімання в аграрній сфері. Наукові аспекти геодезії, землеустрою та інформаційних технологій. Київ. 44-50.
  9. Радецький, В. Г., Руснак, І. С., Даник, Ю. Г. (2008). Безпілотна авіація в сучасній збройній боротьбі. Київ: НАОУ
  10. Моисеев, Д. В., Чинь, В. М. (2016). Маршрутизация полета легкого беспилотного летательного аппарата в поле постоянного ветра с учетом ограничения на продолжительность полета. Мехатроника, Автоматизация, Управление,(3). 206–210.
  11. Shchypanskyi, P., Savchenko, V., Martyniuk, O., Kostiuk, I. (2020). Air defense planning from an impact of a group of unmanned aerial vehicles based on multi-agent modeling. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, (8(4)),1302-1308.
  12. V. Tyurin, O. Martyniuk, V. Mirnenko, P. Open'ko and I. Korenivska. General Approach to Counter Unmanned Aerial Vehicles. IEEE 5th International Conference Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments (APUAVD), (pp. 75-78). 22-24 Oct. 2019, Kiev, Ukraine.
  13. M. Dorigo, V. Maniezzo, A. Colorni. Ant System: Optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, (Part B, vol. 26, no. 1, pp. 29-41, 1996.
  14. T. Stutzle and H. H. Hoos. (2000). MAX–MIN Ant System. Future Generation Computer Systems, (vol. 16, no. 8). 889-914
  15. Штовба, С.Д. (2003). Муравьиные алгоритмы. Exponenta Pro. Математика в приложениях, (4). 70-75.
  16. Caro G. D., DorigoM. (1997). Anet: a Mobile Agents Approach to Adaptive Routing. Technical Report IRIDA 97-12. IRIDA. Brussels, Belgium: niversite Libre de Brusseles.