Маршрутизация автономных устройств в трёхмерном пространстве

Abstract

Статья посвящена решению проблемы маршрутизации автономных устройств в трёхмерном пространстве, что является актуальной задачей в области интеллектуального управления. Трёхмерное пространство отличается высокой степенью свободы, сложной топологией и динамическими изменениями среды, что значительно усложняет задачу эффективного планирования траекторий. Разработка методов маршрутизации, обеспечивающих безопасность, энерго и вычислительную эффективность, имеет ключевое значение для повышения производительности автономных систем. В работе рассматривается комплексная система маршрутизации, основанная на гибридном подходе, объединяющем высокоуровневое моделирование рабочего пространства с метаэвристическими методами оптимизации. Для представления трёхмерной среды используются иерархические структуры данных, такие как октодеревья, что обеспечивает компактность и гибкость пространственных моделей. Эти модели преобразуются в графовые структуры, что позволяет описать маршрутизацию в виде оптимизационной задачи на графах. Предложен модифицированный метаэвристический муравьиный алгоритм, относящийся к классу роевых методов оптимизации. Алгоритм ориентирован на построение безопасных и энергоэффективных маршрутов, а также на решение задач поиска кратчайших гамельтоновых циклов и динамической перенастройки маршрута в условиях изменяющейся внешней среды. В работе представлены результаты вычислительного эксперимента, включающие тестирование алгоритма в условиях трёхмерного пространства, и сравнительный анализ с другими алгоритмами маршрутизации. Вычислительный эксперимент подтвердил эффективность разработанного алгоритма маршрутизации, включая сокращение времени вычислений и повышение энергоэффективности автономных устройств. Перспективы дальнейших исследований включают интеграцию предложенной системы в широкий спектр приложений для автономных устройств, направленных на оптимизацию процессов управления и повышение эффективности в динамически изменяющейся внешней среде. Отметим, что разработанный алгоритм может быть адаптирован для решения комплексных задач, в которых маршрутизация и размещение ветрогенераторов на плоскости взаимосвязаны. Задача размещения напрямую связана с построением маршрутов для обслуживания этих объектов, что требует комплексного подхода для эффективного решения этих задач. Это станет частью системы поддержки принятия решений, предназначенной для планирования и обслуживания ветрогенераторных комплексов, обеспечивая их эффективное функционирование и управление ресурсами.

Keywords

• метаэвристический алгоритм
• муравьиная оптимизация
• графовые математические модели
• маршрутизация
• моделирование трёхмерного пространства
• энергетические системы