Актуальність та умови застосування
Зростаюча кількість повітряних суден і складність повітряного простору вимагають алгоритмів, здатних швидко та ефективно знаходити оптимальні (або наближено оптимальні) маршрути. Багаторівнева структура системи УПР (глобальне планування – регіональне – локальне тактичне) дає змогу оперативно реагувати на зміну умов (погода, обмеження, аварійні ситуації), але потребує узгоджених рішень між рівнями.
Ключові технічні завдання
1. Оптимізація з урахуванням багатьох критеріїв: мінімізація загального часу польоту, витрат пального, затримок, ризику конфліктів.
2. Забезпечення безпеки: виконання правил ешелонування та інтервалів, уникнення заборонених або небезпечних зон.
3. Масштабованість: алгоритми повинні працювати в умовах істотного збільшення кількості суден, секторів чи регіонів.
Гібридні алгоритми: концепція та реалізація
1. Поєднання централізованих та децентралізованих підходів. На вищому рівні використовується централізований модуль (наприклад, методи лінійного чи цілочисельного програмування, розширені варіанти A*) [1]. Формуються маршрути з урахуванням загальних обмежень та цілей. На локальному рівні – децентралізовані евристики (роєві, мурашині) для швидкої корекції траєкторії при виникненні конфліктних ситуацій чи зміни даних.
2. Ітеративний обмін даними. Після початкового розрахунку глобальних маршрутів результати «спускаються» на регіональні та локальні рівні. Алгоритми проводять уточнення з урахуванням поточної тактичної обстановки.
3. Комбінація детермінованих і стохастичних методів. Детерміновані підходи шукають наближене рішення, а надалі стохастичні методи (генетичні, імітаційного відпалу) оптимізують або перерозподіляють маршрути з огляду на поточну ситуацію.
Ієрархічна структура системи УПР
1. Глобальний рівень: планування трансконтинентальних чи міждержавних маршрутів, розподіл повітряних коридорів, прогнозування зон перевантаження.
2. Регіональний рівень: координація маршрутів між суміжними диспетчерськими секторами, облік локальних метеоумов і тимчасових обмежень.
3. Локальний рівень: оперативне вирішення конфліктів, підтримання безпечних інтервалів, швидка зміна траєкторії з огляду на негоду або технічні збої.
Оцінювання ефективності
1. Імітаційне моделювання: створення моделей повітряного руху з різним рівнем завантаженості й непередбачуваними подіями (раптові обмеження, зміна погоди). Порівняння отриманих результатів з базовими показниками [2].
2. Аналітичні критерії: час і довжина польотів, витрати пального, кількість і час затримок, рівень завантаженості секторів, кількість потенційних конфліктів.
3. Швидкодія та адаптивність: перевірка, скільки часу потрібно алгоритмам для перебудови маршрутів і наскільки стабільні результати за коливань у вхідних даних.
Переваги та перспективи
1. Компроміс між глобальною оптимальністю та локальною оперативністю. Гібридні алгоритми краще враховують вплив дрібних змін, не втрачаючи загальної стратегії планування.
2. Стійкість до збоїв: використання різних методів прийняття рішень на різних рівнях дозволяє зменшити навантаження на систему на випадок відказу.
3. Подальший розвиток: інтеграція методів штучного інтелекту розподілених обчислювальних платформ [3].
Висновок
Гібридні алгоритми дають змогу ефективно розв’язувати складні й динамічні задачі маршрутизації. Поєднання централізованих і децентралізованих методів підвищує якість та прийняття рішень, дозволяє реагувати на зміни і забезпечує оптимальне використання простору. Підхід актуальний у контексті стрімкого зростання кількості польотів та необхідності підтримання високого рівня безпеки і надійності.
Список літератури
1. Abdulla A. E. A. A., Nishiyama H., Kato N. Extending the lifetime of wireless sensor networks: A hybrid routing algorithm. Computer Communications. 2012. Vol. 35, no. 14. pp. 1684–1695. DOI: 10.1016/j.comcom.2011.10.001.
2. Di Caro G., Ducatelle F., Gambardella L. M. AntHocNet: an ant-based hybrid routing algorithm for mobile ad hoc networks. // Yao X. et al. (eds.). Parallel Problem Solving from Nature – PPSN VIII. Lecture Notes in Computer Science, vol. 3242. Berlin, Heidelberg: Springer, 2004. pp. 461–470. DOI: 10.1007/978-3-540-30217-9_47.
3. Lin Y.-L., Hsu Y.-C., Tsai F.-S. Hybrid routing. IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems. 1990. Vol. 9, no. 2. pp. 151–157. DOI: 10.1109/43.46781.
______________________
Науковий керівник: Погудіна Ольга Костянтинівна, кандитат технічних наук, доцент, Харківський аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter