priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2024-67-5-395-405pribor-18Research ArticleИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ И УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫINFORMATION-MEASURING AND CONTROL SYSTEMSСпособ построения маршрута движения летательного аппарата с учетом рельефа местности на основе комплексного применения многоагентных алгоритмовMethod for constructing an aircraft route taking into account the terrain based on the integrated use of multi-agent algorithmsЕсиковО. В.YesikovO. V.

Олег Витальевич Есиков - д-р техн. наук, профессор; заместитель начальникаотдела

Тула

Oleg V. Yesikov - Dr. Sci., Professor; Deputy Head of the Department

Tula

eovmail@rambler.ruЕсиковД. О.YesikovD. O.

Дмитрий Олегович Есиков - канд. техн. наук; ст. архитектор

Тула

Dmitry O. Yesikov - PhD; Senior Architect

Tula

mcgeen4@gmail.comДаниловА. В.DanilovA. V.

Александр Владимирович Данилов - учебно-методический отдел; начальник отдела

Пенза

Alexander V. Danilov - Branch of the Military Academy of Logistics; Head of the Department

Penza

ЗемляницынМ. С.ZemlyanitsynM. S.

Максим Самюэльевич Земляницын - студент

Тула

Maksim S. Zemlyanitsyn - Student

Tula

Центральное конструкторское бюро аппаратостроенияCentral Design Bureau of Apparatus EngineeringВымпелком-Информационные технологииVimpelСom–Information Technologies LLCФилиал Военной академии материально-технического обеспеченияBranch of the Military Academy of LogisticsТульский государственный университетTula State University202424112024675395405Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/18

Для определения рационального варианта маршрута движения летательного аппарата с учетом рельефа местности предложен способ решения соответствующей задачи на основе комплексного применения многоагентных алгоритмов стохастического поиска. Для оценки качества маршрута движения летательного аппарата с учетом ограничений, накладываемых на задачу, предложено использовать комплексный критерий в виде штрафной функции. Разработан алгоритм формирования опорного варианта маршрута на основе результатов решения задачи методом динамики формирования рек, получение рационального маршрута движения летательного аппарата осуществляется методом роя частиц. Данные опорного варианта маршрута используются для определения значений параметров алгоритма метода роя частиц и его инициализации. Представлены результаты экспериментальной проверки, демонстрирующие работоспособность и эффективность предложенного способа.

To determine a rational route for an aircraft, taking into account the terrain, a method for solving the corresponding problem is proposed based on the integrated use of multi-agent stochastic search algorithms. To assess the quality of the aircraft's route, taking into account the restrictions imposed on the problem, it is proposed to use a complex criterion in the form of a penalty function. An algorithm for generating a reference route option is developed based on the results of solving the problem using the method of river formation dynamics. A rational route for the movement of an aircraft is carried out using the particle swarm method. The data of the reference variant of the route of the aircraft are used to determine the values of the parameters of the algorithm of the particle swarm method and its initialization. Results of an experimental test are presented, demonstrating the performance and effectiveness of the described method.

планирование маршрутамногоагентный алгоритмлетательный аппаратлокальная оптимизациястохастический поискroute planningmulti-agent algorithmaircraftlocal optimizationstochastic searchReferencesМоисеев В. С. Динамика полета и управление беспилотными летательными аппаратами: Монография. Казань: РИЦ „Школа“, 2017. 416 с.Moiseev V. S. Dinamika poleta i upravleniye bespilotnymi letatel'nymi apparatami (Flight Dynamics and Control of Unmanned Aerial Vehicles), Kazan, 2017, 416 р. (in Russ.)Есиков О. В., Акиншин О. Н., Хомяков К. А., Агафонов Д. О. Модели и алгоритмы имитации движения воздушных целей в тренажерных комплексах. Тула: ВСРОК, 2022. 115 с.Esikov O. V., Akinshin O. N., Khomyakov K. A., Agafonov D. O. Modeli i algoritmy imitatsii dvizheniya vozdushnykh tseley v trenazhernykh kompleksakh (Models and Algorithms for Simulating the Movement of Air Targets in Training Complexes), Tula, 2022, 115 р. (in Russ.)Шпенст В. А., Морозова О. Ю., Белошицкий А. А. Устройства для диагностики объектов электроэнергетики с помощью беспилотных авиационных систем // Изв. вузов. Приборостроение. 2021. Т. 64, № 6. С. 503–508.Shpenst V. A., Morozova O. Yu., Beloshitsky A. A. Journal of Instrument Engineering, 2021, no. 6, pp. 503–508.(in Russ.)Васильченко А. С., Иванов М. С., Колмыков Г. Н. Формирование маршрутов полета беспилотных летательных аппаратов с учетом местоположения средств противовоздушной обороны и радиоэлектронного подавления // Системы управления, связи и безопасности. 2019. № 4. С. 403–420. DOI: 10.24411/2410-9916-2019-10416.Vasilchenko A. S., Ivanov M. S., Kolmykov G. N. Systems of Control, Communication and Security, 2019, no. 4, pp. 403–420, DOI: 10.24411/2410-9916-2019-10416. (in Russ.)Бортаковский А. С., Урюпин И. В. Оптимизация маршрутов непрерывно-дискретного движения управляемых объектов при наличии препятствий // Тр. МАИ. 2020. № 113. С. 1–34. DOI: 10.34759/trd-2020-113-17.Bortakovskii A., Uryupin I. Trudy MAI, 2020, no. 113, DOI: 10.34759/trd-2020-113-17. (in Russ.)Козуб А. Н., Кучеров Д. П. Интеграционный подход к задаче выбора маршрута группы БПЛА // Системы и средства искусственного интеллекта. 2013. № 4. С. 333–343.Kozub A. N., Kucherov D. P. Sistemy i sredstva iskusstvennogo intellekta, 2013, no. 4, pp. 333–343 (in Russ.)Марусин В. С., Пономарев О. П., Столяров О. Г., Темеров О. П. Алгоритмы оптимизации маршрута полета летательного аппарата // Вестн. Концерна ВКО „Алмаз–Антей“. 2019. № 1. С. 98–104.Marusin V. S., Ponomarev O. P., Stolyarov O. G., Temerov O. P. Vestnik Kontserna VKO „Almaz–Antey“, 2019, no. 1, pp. 98–104. (in Russ.)Яковлев К. С., Баскин Е. С., Андрейчук А. А. Метод автоматического планирования совокупности траекторий для навигации беспилотных транспортных средств // Управление большими системами. 2015. Вып. 58. С. 306–342.Yakovlev K. S., Baskin E. S., Andreychuk A. A. Management of Large Systems, 2015, no. 58, pp. 306–342. (in Russ.)Алилуева Н. В., Руденко Э. М. Задача маршрутизации беспилотных летательных аппаратов на графе реперных точек // I-methods. 2018. Т. 10, № 1. С. 5–18.Alilueva N. V., Rudenko E. M. I-methods, 2018, no. 1(10), pp. 5–18. (in Russ.)Жук А. А., Булойчик В. М., Акулич С. В. Планирование оптимального маршрута движения беспилотного летательного аппарата по критерию минимума общего расхода топлива // Системный анализ и прикладная информатика. 2022. № 3. С. 43–49.Zhuk A. A., Buloichyk V. M., Akulich S. V. System Analysis and Appliied Information Science, 2022, no. 3, pp. 43–49. (in Russ.)Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б., Нгуен Т. К., Фам К. Ф. Планирование маршрутов полета БПЛА в задачах группового патрулирования протяженных территорий // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. Т. 24, № 7. С. 374–381.Filimonov A. B., Filimonov N. B., Nguyen T. K., Pham Q. P. Мechatronics, Automation, Control, 2023, no. 7(24), pp. 374–381. (in Russ.)Белоконь С. А., Золотухин Ю. Н., Нестеров А. А. Планирование маршрутов движения летательного аппарата с использованием гладких траекторий // Автометрия. 2017. Т. 53, № 1. С. 3–11.Belokon’ S. A., Zolotukhin Y. N., Nesterov A. A. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2017, no. 1(53), pp. 3–8.Хачумов М. В. Планирование и моделирование траекторного движения летательного аппарата в сложных условиях // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 1. С. 3–11.Khachumov M. V. Artificial Intelligence and Decision Making, 2018, no. 1, pp. 3–11. (in Russ.)Есиков О. В., Данилов А. В., Земляницын М. С. Планирование маршрута движения летательного аппарата с применением многоагентных алгоритмов стохастического поиска решения // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2022. Вып. 12. С. 156–159.Yesikov O. V., Danilov A. V., Zemlyanitsyn M. S. News of the Tula State University. Technical Sciences, 2022, no. 12, pp. 156–159. (in Russ.)Есиков О. В., Акиншин Р. Н., Данилов А. В., Земляницын М. С. Решение задачи планирования маршрута движения летательного аппарата с учетом рельефа местности // Электронные информационные системы. 2023. № 1 (36). С. 17–26.Yesikov O. V., Akinshin R. N., Danilov A. V., Zemlyanitsyn M. S. Elektronnyye informatsionnyye sistemy, 2023, no. 1(36), pp. 17–26. (in Russ.)Карпенко А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой: Учеб. пособие. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2017. 446 с.Karpenko A. P. Sovremennyye algoritmy poiskovoy optimizatsii. Algoritmy, vdokhnovlennyye prirodoy (Modern Search Engine Optimization Algorithms. Algorithms Inspired by Nature), Moscow, 2017, 446 р. (in Russ.)Nikolos I. K., Valavanis K. P., Tsourveloudis N. C., Kostaras A. N. Evolutionary Algorithm Based Offline/Online Path Planner for UAV Navigation // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. Part B: Cybernetics. 2003. DOI: 10.1109/TSMCB.2002.804370.Nikolos I. K., Valavanis K. P., Tsourveloudis N. C., Kostaras A. N. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics — part b: cybernetics, 2003, DOI: 10.1109/TSMCB.2002.804370.Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 320 с.Gladkov L. A., Kureichik V. V., Kureichik V. M. Geneticheskiye algoritmy (Genetic Algorithms), Moscow, 2006, 320 р. (in Russ.)Eberhart R. C., Kennedy J. Particle swarm optimization // Proc. IEEE Intern. Conf. on Neural Networks. Piscataway, NJ. IEEE Service Center, 1995. P. 1942–1948.Eberhart R. C., Kennedy J. Proc. IEEE Intern. Conf. on Neural Networks, Piscataway, IEEE Service Center, 1995, no. 4, pp. 1942–1948.Clerc M. Particle Swarm Optimization. Wiley-Interscience, 2006. 243 p.Clerc M. Particle swarm optimization, NJ, Wiley-Interscience, 2006, 243 p.Yesikov D. O., Ivutin A. N. Rational values of parameters of island genetic algorithms for the effective solution of problems of ensuring stability of functioning of the distributed information systems // 5th Mediterranean Conf. on Embedded Computing (MECO), 12–16 June, 2016. P. 309–312. DOI: 10.1109/MECO.2016.7525769.Yesikov D. O., Ivutin A. N. 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), June 12–16, 2016, рр. 309–312, DOI: 10.1109/MECO.2016.7525769.Leguizamon G., Blum C., Alba E. Evolutionary computation // Handbook of approximation algorithms and metaheuristics; Ed. T. F. Gonzalez. Boca Raton, FL: CRC Press, 2007. P. 372–386.Leguizamon G., Blum C., Alba E. Handbook of approximation algorithms and metaheuristics, Boca Raton, CRC press, 2007, рр. 372–386.Rabanal P., Rodriguez I, Rubio F. Applying River Formation Dynamics to Solve NP-Complete Problems // Nature-Inspired Algorithms for Optimisation; Ed. R. Chiong. Springer-Berlin-Heidelberg, 2009. Vol. 193. P. 333–368.Rabanal P., Rodriguez I. and Rubio F. Nature-Inspired Algorithms for Optimisation, vol. 193. Studies in Computational Intelligence, Springer, Berlin Heidelberg, 2009, рр. 333–368.Есиков О. В., Есиков Д. О., Акиншина Н. Ю. Общие принципы выбора параметров многоагентных алгоритмов стохастического поиска для решения отдельных задач дискретной оптимизации // Приборы и системы. Контроль, управление, диагностика. 2018. № 5. С. 47–56.Yesikov O. V., Yesikov D. O., Akinshina N. Yu. Instruments and Systems: Monitoring, Control, and Diagnostics, 2018, no. 5, pp. 47–56. (in Russ.)Yesikov O., Yesikov D., Rumiantsev V., Ivutin A. Procedure of Selecting Stochastic Search Multi-agent Algorithm Parameters by the Example of Solving Discrete Optimization Problems // 8th Mediterranean Conf. on Embedded Computing (MECO), Budva, Montenegro, June 10–15, 2019. DOI:10.1109/MECO.2019.8760067.Yesikov O., Yesikov D., Rumiantsev V., Ivutin A. 8th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), Budva, Montenegro, June 10–15, 2019, DOI:10.1109/MECO.2019.8760067.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.