CC BY
35
силуэта, вычисленные тем или иным способом. Между этими точками вычисляется матрица попарных расстояний Б и далее применяется процедура многомерного шкалирования для вычисления новых координат исходных точек. При этом силуэт автоматически центрируется, и первая ось нового пространства ориентируется таким образом, что на нее приходится максимальный разброс координат новых точек, а вторая ось ортогональна первой, и разброс точек на ней соответствует второму собственному числу матрицы 8=ХХТ.
Предложенный метод нормализации силуэтов может иметь развитие в направлении, связанном с неметрическим многомерным шкалированием. В частности, расстояния матрицы Б могут быть проранжированы по величине и тем самым переведены в ранговую шкалу. По-видимому, использование рангов расстояний делает процедуру нормализации силуэтов объектов более устойчивой к достаточно широкому кругу возможных искажений, что вообще характерно для различных ранговых методов.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОТОКИ, ОБРАБАТЫВАЕМЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-ДИСПЕТЧЕРСКОЙ СИСТЕМОЙ
И.А. Сикарев, к.т.н., О.В. Петриева (Санкт-Петербург)
Обеспечение безопасности и повышение эффективности транспортного процесса на внутренних водных путях (ВВП) выполняют автоматизированные системы управления движением судов (АСУ ДС). Технологическим ядром АСУ ДС является информационная диспетчерская система, которая является частью корпоративной речной информационной системы (ИС). Отраслевой формой реализации этого класса ИС являются организационно-технические образования, получившие названия «Речные информационные службы».
Важным элементом функционирования информационно-диспетчерской системы АСУ ДС являются информационные потоки (ИП), обрабатываемые системой. В общем случае для информационно-диспетчерской системы АСУ ДС свойственно наличие ИП, которые с точки зрения функционирования системы можно разделить на три типа: входящие ИП (ВхИП), внутренние ИП межмодульного взаимодействия (ВнИП) системы, исходящие ИП (ИсИП).
Перечисленные ИП представлены на рисунке в виде диаграммы потоков данных.
К наиболее важным источникам получения информации можно отнести систему судовых со-
3 ИсИП1
Передача информации ИсИП2
ИсИПЗ
Диаграмма потоков данных ИДС
общений, автоматизированную идентификационную систему (АИС), средства радиолокационного наблюдения и контроля. Так, например, основу получения информации в управлении «Вол-го-Балт» составляет система судовых сообщений, поставляющая два вида информации - статическую и динамическую.
Статическая составляющая системы содержит информацию о рейсах, грузе и т.д. Статическая информация формируется в начале рейса и необходима для прогнозирования обстановки на ВВП, для планирования наиболее рационального графика движения судов, предотвращения аварий.
Динамическая информация является источником данных о местонахождении судна во время рейса. Динамическая информация используется для планирования работы шлюзов и портов, а также для своевременной коррекции графика движения судов.
Каналом поступления динамической информации является голосовой обмен между диспетчерами линейных пунктов управления движением и судоводителями по УКВ-радиосвязи. Полученная информация далее вводится диспетчером в систему вручную для последующего использования. Основным недостатком существующей системы судовых сообщений является отсутствие автоматического ввода получаемой информации непосредственно в систему. Ручной ввод информации может явиться источником ошибок и при определенных условиях не в состоянии обеспечить необходимую оперативность и достоверность данных.
АИС является навигационной системой, которая использует взаимный обмен на канале УКВ между судами, а также между судном и береговыми службами. АИС используется для передачи информации для опознавания судна, получения сведений о нем и его рейсе, параметрах движения с целью решения задач по предупреждению столкновений судов, контроля за соблюдением режима
плавания и мониторинга судов на ВВП. АИС включает в себя следующие компоненты: мобиль-
ные/универсальные транспондеры; базовую и береговые станции АИС; центральный сервер АИС.
ЭФФЕКТИВНЫЙ АЛГОРИТМ РАЗМЕЩЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ ПРОИЗВОЛЬНОЙ ФОРМЫ1 НА ЛИСТОВОМ МАТЕРИАЛЕ
М.О. Яремко (Пенза)
Рассматривается алгоритм раскроя листового материала для фигур произвольной формы, основанный на понятии NFP-полигона и минимизации целевой функции выбора позиции на NFP. Преимуществами рассматриваемого алгоритма является высокая скорость работы, сравнимая со скоростью работы алгоритмов прямоугольной укладки, и эффективность, значительно выигрывающая у алгоритмов, основанных на аппроксимации прямоугольными областями. Кроме этого, отличительными особенностями рассматриваемого алгоритма являются возможности учета отверстий внутри фигуры и раскрой на листах произвольной геометрической формы. Задача размещения деталей произвольной формы на листовом материале состоит в нахождении позиции на листе для каждой из размещаемых фигур таким образом, что фигуры не пересекаются и длинна прямоугольной области, покрывающей множество фигур для каждого листа, является минимальной.
Данная задача является NP-сложной даже для случая использования прямоугольных деталей и прямоугольных листов, добавление же условий на произвольную форму фигур и листов еще больше повышает временную сложность (см.: А.Ф. Валеева. Конструктивная эвристика для задачи прямоугольной упаковки. //Вестн. Башк. ун-та. 2006. № 3).
В основе механизма решения предложенной задачи лежит механизм построения NFP-много-угольника для двух геометрических областей (см.: Cunninghame-Green, R. Geometry, Shoemaking and the milk tray problem // New Scientist, (1989) 12th August, № 1677). Для двух многоугольников (AB) и любой точки г на плоскости NFP-многоугольником назовем путь, который проделывает точка г при движении многоугольника B (орбитального полигона) относительно A (стационарного полигона), таким образом, чтобы многоугольники A и B касались друг друга, но не пересекались (см. рис.).
NF
P Стационарный _полигон^
Орбитальный полигон NFP-полигон
Процедура размещения фигуры на листовом материале в общем виде может быть сведена к следующей последовательности шагов.
1. Основываясь на понятии NFP-полигона, построить контур, находясь на котором размещаемый объект не будет выходить за пределы листа.
2. Выбрать оптимальную позицию на NFP, минимизируя целевую функцию, и разместить объект.
3. Используя булевы операции над полигонами, вычесть из контура листа объект, размещенный на втором шаге.
4. Повторить данную последовательность для всех фигур.
Рассмотрим подробнее каждый из перечисленных шагов.
Наиболее быстрый алгоритм построения NFP-полигона был оптимизирован для учета отверстий внутри фигур (см.: Burke E.K. Complete and robust no-fit polygon generation for the irregular stock cutting problem // European Journal of Operational Research. 2006. № 179).
После построения NFP необходимо найти оптимальную позицию на данном многоугольнике. Предлагается использовать функцию оценки, основанную на минимизации площади выпуклого покрытия всех разложенных фигур (см.: Roger B. Grinde, Tom M. Cavalier. A new algorithm for the minimal-area convex enclosure problem. European Journal of Operational research, 84(1995)). Данный подход имеет высокую вероятность достичь локального минимума решения и имеет высокую трудоемкость, поскольку у функции нахождения выпуклого покрытия высокая временная сложность.
Для оптимального размещения двух полигонов предлагается найти такую позицию центра масс размещаемого полигона, для которой минимально значение функции ©(A,B) = %■ S(AB) +
+(1 -X)■ len(AB) + ß-posx + ß-posy, где len(A') -
длина прямоугольника, покрывающего размещаемую фигуру; pos - позиция многоугольника на листе; X - весовой коэффициент. На практике коэффициент X=0,7 показал наилучшие результаты.
Если при построении NFP было получено несколько контуров, то выбирается контур с минимальной площадью; это обусловливает первоочередность размещения фигуры внутри отверстий существующих фигур.
На основе описанного алгоритма разработана подсистема для раскроя листового материала, ко-
