, (4)

де Kм - курс маневруючого; Пмц - пеленг "маневруючий - ціль";

q і qЦ - поточні курсові кути маневруючого і цілі відповідно;

qMO і qЦО - початкові курсові кути маневруючого і цілі відповідно;

VM і VЦ - швидкості маневруючого і цілі відповідно.

Проаналізована проблема безперервного простору навігації і запропонований шлях її рішення в задачах маневрування (рис. 5). Дискретизація простору навігації і маневрування вирішена за допомогою осередків (варіант 5,б).

Обґрунтовано підхід до рішення задачі маневрування. Після ретельного аналізу методів і алгоритмів пошуку шляху, часто використаних в інтелектуальних системах, обрані найбільш коректно працюючі алгоритми пошуку шляху на карті для подальшого порівняння. Створено підпрограми на основі цих алгоритмів. Результати їхньої роботи добре відображені на рисунку 6.

Дано порівняльні параметри роботи алгоритмів (табл. 1).

Таблиця 1 Порівняльні параметри роботи алгоритмів

Виходячи із цього, був обраний алгоритм А* (Найбільш відомий з них метод, розроблений Хартом, Нільсоном і Рафаелем на основі загального методу градієнтів - докладно описаний у роботах Бондарева В.Н., Аді Ф.Г. "Штучний інтелект" і Лорьера Ж.Л. "Системи штучного інтелекту") для рішення задачі маневрування (вибору оптимального шляху). Він виражений формулою:

,(5)

де g(S) - реальна поточна вартість ситуації S, h(S) - евристична функція, що оцінює вартість найкращої послідовності дій, що починається з S і закінчується рішенням задачі маневрування. Отже, f(S) є мірою вартості рішень, "підлеглих" ситуації S, тобто рішень, що включають ту ж підмножину вихідних дій, що і S.

Визначення евристичної складової h*(S) залежить від безлічі параметрів, що описують відносне положення маневруючого об'єкта і об'єкта маневру, таких як координати об'єктів, відстань, швидкості і напрямки руху об'єктів, пеленги і т.д.

Конкретизація застосування А*-алгоритму та опис блок-схеми його роботи для рішення задачі маневрування - вибору оптимального шляху показані на рисунку 7.

Розроблено метод оптимізації обраного А*-алгоритмом шляху для застосування в судновій навігації і маневруванні (процедура зрізання і спрощення).

Пропонований А*-алгоритмом шлях для використання стосовно до безперервного водного простору в навігаційних і маневрових цілях виглядає неоптимальним, як показано ламаною лінією №1 на рисунку 8. Для подолання цього, після побудови шляху за допомогою А*-алгоритму необхідно проводити обробку. Ця процедура є клітинним автоматом - аналогом машини Тьюринга для двомірного дискретного простору. Кінцевий результат обробки цілком задовольняє реальності навігації і керування (лінія №2 на рисунку 8).

Третій розділ присвячений розробці моделей процесу керування маневруванням. Для обліку умов маневрування були вивчені у розділі 3 гідрографічна і гідрометеорологічна характеристики району плавання. На основі цього виведена можлива зона дії КБО (вони будуть виконувати специфікаційні задачі тільки в прибережній зоні і зоні відкритого моря). Також була створена база даних за середнім значенням кліматичних і гідрологічних елементів району (табл. 2) і наведений спосіб обліку факторів, що обурюють (вітрового дрейфу і плину).

Таблиця 2 Статистика середніх значень гідрометеорологічних елементів району плавання

Розроблено модель обліку навігаційних перешкод у вигляді цільової функції знаходження оптимального шляху на основі аналізу традиційного способу пошуку навігатором шляху зближення. Цільова функція (функціонал) може бути записана в такому виді:

; (6)

Умови задачі (обмеження) виражені:

;

; r₀ - припустимий радіус;

 ;

h₀ - припустима глибина.

Метод рішення задачі: знаходження найкоротшого шляху на мережі (на замкнутому графі). Для цього спочатку ми повинні розраховувати найкоротшу відстань до попереднього вузла i плюс відстань між поточним вузлом d і попереднім вузлом i , тобто:

S_i = min {u_g + s_id} = min_i ; (7)

Після цього розраховувати функцію в цілому по формулі (6).

У випадку простої берегової лінії виконується наступний ітераційний алгоритм:

u_min = u₃+ u₅+ u₄+ u_{2 ;} (8)

u_min = u₃+ u₅+ min{u₃ + s₃₄ ; u₅ + s₅₄ }+ min{u₁+ s₁₂; u₄+ s₄₂ };(9)

Якщо берегова лінія порізана, то маємо:

u_min = u₃+ u₄+ u₅+ u₆ +u₇ + u_{2 ;} (10)

u_min =( u₁ + s₁₃)+(u₃ + s₃₄ )+(u₃ + s₃₅ )+ min{u₄ + s₄₆ ; u₅ + s₅₆ }+

min{u₅+ s₅₇; u₆+ s₆₇ }+(u₇+ s₇₂); (11)

У випадку протоки можна записати:

u_min = u₃+ u₄+ u₅+ u₆ +u₇ + u_{2 ;} (12)

u_min =( u₁ + s₁₃)+(u₃ + s₃₄ )+(u₃ + s₃₅ )+ min{u₄ + s₄₆ ; u₅ + s₅₆ }+

min{u₅+ s₅₇; u₆+ s₆₇ }+(u₇+ s₇₂); (13)

Для острова:

u_min = u₃+ u₅+ u₄+ u_{2 ;} (14)

u_min =(u₁ + s₁₃)+(u₃ + s₃₅ )+ min{u₃ + s₃₄ ; u₅ + s₅₄ +

min{u₄ + s₄₂ ; u₇ + s₇₂ }; (15)

Проведений аналіз методів моделювання показав, що найбільш ефективними в нашому випадку є імітаційне моделювання, що і було прийнято в даній роботі для рішення поставлених задач.

Проаналізувавши процес маневрування КБО на основі матеріалів попереднього розділу і на основі досвіду їхнього функціонування і експлуатації запропонована дискретна модель процесу керування маневруванням КБО у вигляді навігаційного графу.

Для пошуку крапки перехоплення був запропонований метод Ньютона. Суть цього методу в тім, що ним може бути знайдений мінімум функції n змінних F(x₁ ,...,x_n ) або знайдені рішення системи рівнянь виду:

F_i (x₁ , x₂ , ..., x_n ) = 0, i = 1, ..., n (16)

Рішення даної системи еквівалентно відшуканню рівного нулю мінімуму функції: (17)

Для знаходження мінімуму F задаємо деяке початкове наближення x_i ⁽⁰⁾ (i=1,...,n) і будуємо наступні наближення по формулі:

(18)

де напрямки v_i ^(j) і величина кроку на j-ом кроці відповідно рівні:

Всі похідні обчислюються при x_i = x_i ^(j). Ітераційний процес триває доти, доки не буде задовольнятися умова |x_i ^{(j+1) -}x_i^(j)|<e(i=1,...,n)або всі похідні d/dx_k не стануть дорівнювати нулю.

У процедурі використовуються функції:

- F(x: array [1...n] of real): real - мінімізіруєма функція ;

- DF (i: integer; x: array [1...n] of real): real - похідні d/dx_i ; DF2 (i, j: integer; x: array [1...n] of real): real - похідні d ²F/dx_i dx_j.

Блок-схема роботи методу Ньютона наведена на рисунку 10.

Також запропонований метод евристичних оцінок стосовно процесу маневрування. Прогнозування можливого маршруту об'єкта маневру буде відбуватися, опираючись на евристичні оцінки кожної із крапок навігаційного графу. Для кожного з вузлів цього графу розраховується значення евристичної функції h(x), що характеризує, наскільки ймовірно те, що об'єкт маневру у своєму шляху пройде біля цієї крапки (області карти). Ця функція складається з декількох складових і має наступний загальний вид:

h(x) = a• K_б + b• K_L + c• K_n + d• K_ns ; (19)

Кожна із цих складових розраховується виходячи із емпіричних міркувань щодо можливого поводження об'єкта маневру в цій ситуації, і вплив кожної з них нівелюється за допомогою коефіцієнтів.

Курсова оцінка K_б характеризує, наскільки об'єкт маневру схильний, на даний момент, повертатися на ту чи іншу гілку навігаційного графу, виходячи з її поточного курсу. Вона (K_б) розраховується в залежності від відносних величин кутів між гілками першого рівня навігаційного графу та поточним курсом об'єкта маневру. Для вузлів наступних рівнів, вона буде такою ж. Оцінка найкоротшої відстані K_L визначає, наскільки коротким може бути шлях від цього вузла до кінцевої мети переміщення. Логічно взяти до уваги, що об'єкт маневру схильний обрати більш короткий шлях до своєї мети. Розраховується K_L у залежності від відносних величин найкоротших шляхів від вузла до кінцевої мети. Для вузла з мінімальним шляхом серед вузлів першого рівня певного вузла графу K_L рівняється значенню цієї ж оцінки для верхнього за ієрархією вузла. Для вузла з максимальним серед його сусідів шляхом K_L = 0.

Оцінка розміру дерева K_n. Якщо припустити, що об'єкт маневру обирає шлях до кінцевої мети рівноймовірно з будь-яких інших, незалежно від їхньої довжини чи інших факторів, то чим більше шляхів проходить через вузол, тим вірогіднішим буде те, що він обере гілку, що веде до цього вузла. Саме цю ймовірність і відображає оцінка K_n.

Оцінка середньої відстані K_ns. Аналогічно до попередньої оцінки, об'єкт маневру може обрати шлях, що приведе до кінцевої мети по самому найкоротшому шляху, або по одному з коротких шляхів. Оцінка K_ns дозволяє проявляти такі гілки графу, які приводять у середньому до менш довгих шляхів. Ця оцінка обернено пропорційна відносним величинам середньої довжини шляхів від цього вузла до мети. На відміну від оцінки K_n, об'єкт маневру все одно обирає нижній шлях, коли K_n рекомендує верхній, і робить це незалежно від того, чи є пристань наприкінці верхнього шляху чи ні, оскільки суб'єктивно, нижнім шляхом до берега ближче.

Після підрахування складові функції h(x) і значення самої функції для кожного з вузлів навігаційного графу, ми отримаємо евристичні оцінки "перспективності" кожного з вузлів і гілок графу, які будуть зважені, як і серед сусідніх вузлів того ж рівня графу, так і вздовж кожної гілки графу.

На основі цих оцінок будуються оптимальний шлях переміщення суден і шлях перехоплення.

Четвертий розділ роботи присвячений питанню розробки СППР за допомогою обраного алгоритму і розробленої моделі. Запропоновано структуру СППР. Внутрішня структура побудови програми реалізує етапи рішення задачі у вигляді окремого автономного модуля. Вона складається з модуля генератора маршрутів (на основі А*-алгоритму), модуля сховища маршрутів, модуля навігаційного графу, модуля евристичної оцінки, і модуля висновку результатів для прийняття рішень (разом з розрахунком маршруту перехоплення).

У таблиці 3 показані порівняльні результати рішення задачі маневрування по декількох характеристиках (традиційним способом і за допомогою ППП СППР відповідно).

Таблиця 3 Порівняння способів рішення задачі маневрування

На основі проведеної роботи був розроблений пакет прикладної програми (ППП) "CoastGuard_Navigator" (рис. 13), за допомогою якого проведена перевірка працездатності, адекватності і чутливості розробленої моделі, результати яких наведені у четвертому розділі дисертації.

У додатках наведені: лістинги і блок-схеми роботи алгоритмів пошуку шляху, список растрових ЭМНК у створеній базі даних для використання в "CoastGuard_Navigator", описи і інструкція з використання цього ППП, лістинги основних кодів модулів програмної реалізації, документ державної компанії В'єтнаму "ХІТАКО" про напрямок дослідження здобувача.

ВИСНОВКИ

Дисертаційна робота присвячена рішенню актуальної задачі - ефективно і результативно експлуатувати КБО при виконанні спеціфікаційних їм задач охорони морського суверенітету держави. Як показує багаторічна практика експлуатації існуючих КБО, через недостатнє оснащення АСУ маневруванням, судноводій не завжди може виконувати розрахунки маневру в дуже короткий строк часу, чого часто вимагає ситуація. Задача інформатизації процесу керування маневруванням є актуальною і вирішується шляхом розробки СППР, побудованої на основі застосування алгоритмів і методів пошуку оптимального шляху в області штучного інтелекту.

Головні наукові і практичні результати роботи: У результаті проведених досліджень здобувачем вперше були отримані наступні результати:

1. Удосконалення інформаційно-керуючих систем КБО шляхом розробки додаткові функції в АСУ за допомогою СППР є перспективним. При цьому можливо об'єднання цих функцій з іншими функціями в ЭКНИС або виконання в СППР окремо.

2. Застосовано системний підхід до аналізу моделей і алгоритмів рішення задачі маневрування суден. На основі аналізу і порівняння найбільш підходящих методів і алгоритмів був обраний А*- алгоритм в області штучного інтелекту для рішення задачі пошуку оптимального шляху.

Для рішення проблеми безперервного простору маневрування обраний спосіб дискретизації району плавання на карті осередками при реалізації А*-алгоритму для пошуку оптимального шляху зближення.

3. Розроблено метод оптимізації пропонованого А*-алгоритмом шляху відповідно до вимоги практики суднової навігації і маневрування, що дуже важливо при побудові моделі обліку стиснутих навігаційних умов і моделі маневрування для зближення КБО.

4. Визначені і оптимізовані коефіцієнти евристичної функції h(x) для А*-алгоритму пошуку оптимального шляху.

5. Виконано аналіз навігаційно-гідрометеорологічних характеристик районів плавання. На цій основі виведені обмеження для поставленої задачі дослідження відносно умов навігації і маневрування.

6. Запропонована модель обліку навігаційних перешкод у вигляді цільової функції знаходження оптимального шляху і розроблена дискретна модель процесу маневрування, що називається навігаційним графом. На основі цієї дискретної моделі розроблені алгоритми пошуку оптимального шляху зближення і перехоплення.

7. Розроблено структуру СППР для керування маневруванням КБО.

8. Створено первісну базу даних по ЭМНК прибережного району В'єтнаму для використання в програмному забезпеченні.

9. Розроблена СППР для КБО у вигляді ППП "CoastGuard_Navigator" відповідає вимогам процесу керування їхнім маневруванням.

При керуванні судном із застосуванням розробленого ППП СППР, час виконання розрахунків скорочено у 6-10 разів, а точність вироблених даних для керування на десятки разів вище, ніж звичайним способом. Це підтверджує працездатність і ефективність розробленої системи.

10. Застосування розроблених моделей і алгоритмів дає можливість вирішувати питання керування, пов'язані із прийняттям рішень, наприклад: приймати той або інший варіант маневру в даній ситуації навігації і маневрування.

Достовірність наукових, практичних результатів і висновків дисертаційної роботи забезпечується коректною постановкою задачі, використанням для її рішення теорії штучного інтелекту, теорії імітаційного моделювання і лінійного програмування, порівнянням і близькістю результатів, отриманих автором за запропонованою методикою, з аналогічними даними по існуючих розрахунках вручну навігатором.

Рекомендації щодо використання результатів роботи. Найбільш ефективне застосування отриманих наукових результатів, розробленої моделі процесу керування маневруванням і програмного забезпечення СППР може бути експериментальним на КБО, а також в учбово-тренувальних цілях. Разом з ЭКНИС, пакет прикладної програми системи підтримки прийняття рішень буде підвищувати ефективність виконання задач навігації і маневрування в різних умовах дії КБО.

Рекомендації щодо подальшого розвитку проблеми. На особисту думку здобувача, подальший розвиток розглянутої в дисертації задачі (мета подальшої роботи здобувача) доцільно проводити у двох напрямках. Перший напрямок - це оптимізація алгоритмів і методів, що дасть можливість вироблення рекомендації щодо навігації і маневрування не тільки в умовах дії одиночного корабля берегової охорони, але і в умовах спільного виконання задач у процесі функціонування КБО. Другий напрямок - використання сучасних досягнень науки і комп'ютерних технологій в області експертних систем і штучного інтелекту для вдосконалювання створеної прикладної системи СППР. Можливим розвитком такої системи є система реального часу, що сполучається із РЛС і іншими навігаційними приладами (курсовказівником, GPS, лагом, ехолотом, авторулевым...) і автоматично враховує радіолокаційні і навігаційні дані в процесі пошуку оптимального шляху і висновку рекомендацій у динамічному режимі.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Нгуен Ван Там. Оптимизация выбранного А*-алгоритмом пути для целей судовой навигации и дискретная модель маневрирования для сближения судов // Збірник наукових праць НУК. - Миколаїв: НУК, 2005. - №2 (401). - С. 119-127.

2. Нгуен Ван Там. Модель учета стесненных навигационных условий при информатизации процесса выбора оптимального пути // Вестник Херсонского национального технического университета. - 2005. - №1(21). - С. 280-286.

3. Рябенький В.М., Нгуен Ван Там, Гожий А.П.. Автоматизация управления маневрированием надводных объектов в сложных навигационных условиях // Вестник Херсонского государственного технического университета. - 2003. - №2(18). - С. 386-389.

Особистий внесок здобувача полягає в постановці і обґрунтуванні задачі і мети дослідження. Автором проведений аналіз науково-технічної літератури, на основі якого запропоноване створити адаптовану до задач маневрування кораблів і суден берегової охорони системи підтримки прийняття рішень із застосуванням сучасних інформаційних технологій.

4. Рябенький В.М., Нгуен Ван Там. Информатизация процесса управления маневрированием надводных объектов с применением алгоритма А* // Збірник наукових праць Національного університету кораблебудування. - Миколаїв, 2004. - №5 (380).- С.131-139.

Особисто здобувачем здійснено формалізацію задачі інформатизації процесу керування маневруванням суден, аналіз використання А*-алгоритма. При цьому сформульовані вимоги до програмного забезпечення і її функціонування.

5. Рябенький В.М., Нгуен Ван Там. Особенности разработки и использования электронных картографических навигационно-информационных систем в задачах судовой навигации // Вестник Херсонского государственного технического университета. - 2004. - №1(19). - С.212-217.

Особисто здобувачем на основі літературних джерел і нормативних документів здійснено аналіз особливості розробки, використання і міжнародних вимог до електронних картографічних навігаційно-інформаційних систем у задачах суднової навігації, а також запропоновані основні принципи побудови та додаткові функції в ЕКНІС і шляху їх розв'язання відповідно до конвенційних принципів ІМО.

6. Нгуен Ван Там. Система поддержки принятия решений при маневрировании судна // Матеріали I міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів і молодих наукових робітників (06-07 квітня 2004р.). - Миколаїв: Інституту автоматики і електротехніки Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова, 2004. - С. 84-87.

АНОТАЦІЯ

Нгуен Ван Там. Система підтримки прийняття рішень для керування маневруванням кораблів і суден берегової охорони в складних навігаційних умовах. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. Херсонський національний технічний університет. Херсон, 2005.

Метою дисертаційної роботи є розробка СППР керування маневруванням кораблів і суден берегової охорони в складних навігаційних умовах для забезпечення надійної берегової охорони.

Сформульована задача інформатизації процесу керування маневруванням КБО в складних навігаційних умовах.

Застосовано системний підхід до аналізу моделей і алгоритмів рішення задачі маневрування суден.

Визначені і оптимізовані коефіцієнти евристичної функції h(x) для А*-алгоритму пошуку шляху.

Розроблено метод оптимізації пропонованого А*-алгоритмом шляху. Запропоновано модель обліку навігаційних перешкод у вигляді цільової функції знаходження оптимального шляху і розроблена дискретна модель процесу маневрування, що називається навігаційним графом.

Розроблено структуру СППР для керування маневруванням КБО.

Програмна реалізація СППР для керування маневруванням КБО в складних умовах виконано мовою C у середовищі Microsoft Visual C++ 6.0.

Ключові слова: Кораблі і судна берегової охорони, евристична оцінка, автоматизована система керування, процес керування маневруванням, алгоритм, характеристики, цільова функція, навігаційний граф, дискретна модель, система підтримки прийняття рішень.

АННОТАЦИЯ

маневрування навігація корабель охорона

Нгуен Ван Там. Система поддержки принятия решений для управления маневрированием кораблей и судов береговой охраны в сложных навигационных условиях. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. Херсонский национальный технический университет. Херсон, 2005.

Диссертация посвящена разработке СППР управления маневрированием кораблей и судов береговой охраны в сложных навигационных условиях для обеспечения надежной береговой охраны.

Усовершенствование информационно-управленческих систем КБО путем разработки дополнительных функции в автоматизированных системах управления (АСУ) с помощью СППР является перспективным. При этом возможно объединение этих функций с другими функциями в ЭКНИС или выполнение в СППР отдельно.

Проведен обзор существующих автоматизированных систем управления маневрированием и навигации кораблей и судов. Дана перспектива развития АСУ КБО. Сформулирована задача информатизации процесса управления маневрированием КБО в сложных навигационных условиях.

Применен системный подход к анализу моделей и алгоритмов решения задачи маневрирования судов. На основе анализа и сравнения наиболее подходящих методов и алгоритмов был выбран А*-алгоритм в области искусственного интеллекта для решения задачи поиска оптимального пути.

Для решения проблемы непрерывного пространства навигации и маневрирования выбран способ дискретизации района плавания на морской карте с помощью ячеек при реализации А*-алгоритма для поиска оптимального пути сближения.

Разработан метод оптимизации предлагаемого А*-алгоритмом пути в соответствии с требованием практики судовой навигации и маневрирования, что очень важно при построении модели учета стесненных навигационных условий и модели маневрирования для сближения КБО.

Определены и оптимизированы коэффициенты эвристической функции h(x) для А*-алгоритма поиска пути.

Выполнен анализ навигационно-гидрометеорологических характеристик районов плавания. На этой основе выведены ограничения для поставленной задачи исследования в отношении условий навигации и маневрирования.

Предложена модель учета навигационных препятствий в виде целевой функции нахождения оптимального пути и разработана дискретная модель процесса маневрирования, называемая навигационным графом.

Разработана структура СППР для управления маневрированием КБО.

Создана первоначальная база данных по ЭМНК прибрежного района Вьетнама для использования в программном обеспечении.

Для проверки возможностей разработанной СППР по выдаче рекомендации ЛПР было проведено численное моделирование задач управления маневрированием судов: поиск оптимального пути сближения на карте, расчет и вывод рекомендованных вариантов выбора курса перехвата цели - объекта маневра. Результаты проверки показали, что при управлении судном с применением разработанного ППП СППР, время выполнения расчетов сокращено в 6-10 раз, а точность выработанных данных для управления на десятки раз выше, чем обычным способом. Это подтверждает работоспособность и эффективность разработанной системы.

Программная реализация системы поддержки принятия решений для управления маневрированием кораблей и судов береговой охраны в сложных условиях выполнено на языке C в среде Microsoft Visual C++ 6.0.

Ключевые слова: Корабли и суда береговой охраны, эвристическая оценка, автоматизированная система управления, процесс управления маневрированием, алгоритм, характеристики, целевая функция, навигационный граф, дискретная модель, система поддержки принятия решений.

SUMMARY

маневрування навігація корабель охорона

Nguyen Van Tam. The Decision support system for maneuvering control of coast guard boats and craft in complex navigational additions. - Manuscript.

The dissertation for competition of a scientific degree of the technical sciences candidate on a specialty 05.13.06 - Automated control system and progressive information technologies. The Kherson national technical university, Ukraine. Kherson, 2005.

The purpose of dissertation work is a development decision support system (DSS) for maneuvering control of coast guard boats and craft (CGBC) in complex navigational additions for ensuring reliable coast guard.

The analysis of the problem was organized on stage of the designing. Were studied existing facilities and was designed own approach to decision of the problem to automating the maneuvering control process of CGBC in complex navigational additions. Were analyzed existing models and algorithm of searching for of the optimum way in maneuvering. Determined and optimized factors to heuristic function h(x) for A*-algorithm of searching for of the way. The Designed method to optimization proposed by A*-algorithm of the way.Were designed model of the account navigational obstacle in form of target function to finding the optimum way and discrete model of the maneuvering process, named by navigational graph. Was offered structure DSS for CGBC. Were formed requirements for software and its operation. The realization of DSS software for CGBC developed by language C in ambience Microsoft Visual C++ 6.0.

Keywords: coast guard boats and craft, heuristic estimation, automated control system, maneuvering control process, algorithm, features, target function, navigational graph, discrete model, decision support system.

Размещено на Allbest.ru