Основні проблеми, які виникають при організації переміщення вантажів, полягають у недосконалості інфраструктури, незадовільному стані транспортного обслуговування, зношеності рухомого складу тощо. Одним зі способів вирішення вищенаведених проблем є використання в якості транспорту для переміщення вантажів безпілотних літальних апаратів (БПЛА) та розв’язання задач ефективного управління їх рухом. Для цього існують математичні моделі систем переміщення вантажів, серед яких мурашиний алгоритм є найбільш оптимальним, оскільки він підходить для нелінійного та динамічного середовища, має високу надійність та гнучкість, хороші можливості для позитивного зворотного зв’язку і його можна легко реалізувати для БПЛА [1, 2]. Тому метою роботи є підвищення ефективності переміщення вантажів на основі мурашиного алгоритму за допомогою БПЛА.
Для реалізації мурашиного алгоритму для БПЛА створюється феромонна карта. БПЛА вивільняє цифровий феромон, який діє як привабливий потенціал для сусідніх БПЛА протягом обмеженого часу, встановленого цифровим коефіцієнтом випаровування. Коли БПЛА знаходиться над віртуальною клітинкою феромонної карти, він зчитує значення цифрового феромона за допомогою віртуального датчика в певному просторовому діапазоні. Безпосередній вибір наступної точки польоту здійснюється з використанням «колеса рулетки». Якщо БПЛА ще не закінчив маршрут, тобто не відвідав всі вершини графа феромонної карти, то ймовірність переходу з вершини у вершину за списком точок польоту визначається за допомогою ймовірнісного рівняння. Даний варіант не потребує використання коефіцієнту видимості. Для кожного з маршрутів розраховується його загальна довжина. Для її пошуку варто зосереджуватись не лише виключно на найкоротших маршрутах, але й враховувати нові. Тому потрібно виконати пошук так, щоб враховувались усі маршрути, при цьому коротшим маршрутам надавався б вищий пріоритет. Пошук маршруту БПЛА здійснюється з використанням «колеса рулетки» залежно від кількості цифрового феромону на ребрах між вершинами графа. Після завершення маршруту БПЛА залишає деяку кількість цифрового феромону на ребрах, тобто концентрація цифрового феромону корегується. Найвища імовірність руху БПЛА буде спостерігатися по найбільш інтенсивним феромонним доріжкам, що визначає короткий маршрут від місця вантажу до складу. Це, в свою чергу, зменшує час переміщення вантажу, а також сумарний час переміщення вантажу. Результати моделювання показано на рисунку 1, а саме залежності кількості переміщених вантажів за час виконання переміщення для 5 (рис. 1, а), 10 (рис. 1, б), 15 (рис. 1, в) та 20 БПЛА (рис. 1, г).
На рисунках помітно скорочення часу виконання переміщення зі збільшенням кількості БПЛА. Для 5 БПЛА він складає 550 с, для 10 БПЛА – 440 с, для 15 БПЛА – 400 с, для 20 БПЛА – 350 с. Варто зазначити, що це скорочення не пропорційне до зміни кількості БПЛА, оскільки зі збільшенням кількості БПЛА вони можуть заважати один одному через сповільнення та маневрування для уникнення зіткнення [3].
Рисунок 1 – Залежність кількості переміщених вантажів за час виконання переміщення для: а – 5 БПЛА; б – 10 БПЛА; в – 15 БПЛА; г – 20 БПЛА
Водночас зі зростанням кількості БПЛА загальна кількість необхідних рейсів за вантажами залишається незмінною, оскільки вони лише розподіляються між різними БПЛА. Таким чином, ефективність переміщення вантажів на основі мурашиного алгоритму за допомогою БПЛА збільшується зі збільшенням кількості БПЛА, оскільки зменшується час виконання переміщення, але з кожним наступним збільшенням кількості БПЛА приріст ефективності стає все меншим через очікування в черзі на вивантаження.
Список літератури:
1. Cimino T., Tanev I., Shimohara K. Superadditive effect of multirobot coordination in the exploration of unknown environments via stigmergy. Neurocomputing. 2015. Vol. 148. P. 83–90.
2. Shtovba S. D. Ant Algorithms: Theory and Applications. Programming and Computer Software. 2005. Vol. 31. P. 167–178.
3. Кулик Я. А., Книш Б. П. Моделювання переміщення вантажів на основі мурашиного алгоритму за допомогою групи безпілотних літальних апаратів Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2022. №5. С.73–79.
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter