CC BY
22
Секция «Прикладная математика»
УДК 519.23
МЕТОДЫ ПОИСКА НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ
К. С. Гукова, Е. В. Комиссарова*
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
Е-mail komelena18@gmail.com
Рассмотрены методологические подходы к обнаружению объектов в водном пространстве на основе вероятностных моделей. Приведены примеры к использованию анализа вероятного обнаружения с применением метода Байеса. Проанализированы подходы поиска затонувших кораблей и летательных аппаратов потерпевших крушение. Предложены к использованию обобщающие критерии для учета моделей поиска.
Ключевые слова: метод Байеса, вероятностная модель, методы поиска.
SEARCH METHODS BASED ON PROBABILISTIC MODELS K. S. Gukova, E. V. Komissarova*
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail komelena18@gmail.com
Methodological approaches to objects detection in aqueous space on the basis of probability models are considered. Examples for the use of the analysis of probable detection, applying the Bayes method, are given. The approaches to search for sunken ships and aircraft of the victims of the crash are analyzed. The general criteria for search models of recording are offered.
Keywords: Bayes method, probability model, search method.
При поиске объектов, чаще всего используют методы статистического анализа, которые позволяют определить вероятность их нахождения в заданной области. Одним из таких методов является метод Байеса. Его используют чаще всего. Этот метод идеально подходит для планирования сложных и трудных поисков, включающих неуверенность, которая определена количественно комбинацией объективных и субъективных вероятностей. Этот подход был применен ко многим важным и успешным поискам в прошлом. Применение данного метода набирает популярность и в настоящее время.
Для поиска затонувших кораблей, обломков при авиакатастрофе важным аспектом является информация, а именно параметры необходимые для определения местонахождения объекта. Любой человек, занимающийся поиском профессионально, скажет, что половину или даже более успеха в подобных операциях составляет информация. Например, сложно искать корабль, если нет данных о том, где именно он затонул, при каких обстоятельствах и какой груз находился на его борту [1].
Сложные поиски являются одноразовыми событиями. Мы не в состоянии, например, воссоздать условия катастрофы несколько раз и сделать запись распределения местоположений. Вместо этого мы сталкиваемся с вычислением распределения вероятности на местоположении объект поиска в присутствии неуверенности и противоречивой информации, которые требуют использования субъективных вероятностей. Это основано на лучшем понимании аналитиков неуверенности в информации о местоположении объекта поиска.
Большинство моделей поиска, основанных на методах Байеса, используют так называемые экспертные системы. Когда под экспертами могут пониматься не конкретные люди, а вероятностные или статистические оценки возможных изменений параметров внешней среды и специфических особенностей утерянного объекта.
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2019. Том 2
При этом модели поиска в водном пространстве можно разделить на две основных категории. Первая категория - по водной глади, вторая - под водой. Первый тип связан с поиском объектов в настоящем времени (операции по спасению экипажей затонувших кораблей, авиакатастрофы). Второй тип поиска применяют при обнаружении объектов, представляющих археологическую и культурную ценность или, например, угрозу экологической безопасности.
В целом модель Байеса в самом его упрощенном варианте может быть представлена как Р = * у, где 2 f*t = 1, Pi — вероятностные (средневзвешенные) оценки каждого из параметров, у - параметры оценки.
В зарубежной литературе предлагаются различные способы использования метода Байеса.
В работе [2] рассмотрено использование анализа Байеса при крушении самолета. Чтобы узнать место, где находиться затонувший самолет, необходимо вычисление предшествующего распределения и следующего распределения. Предыдущее распределение учитывает последнее известное положение самолета (широта, долгота), время передачи последнего полученного сообщения и время отказа от получения любых сообщений. После этого следует этап моделирования ветров и течений. Также важно моделирование дрейфа. Есть две силы, действующие на дрейфующую частицу: течение и ветер. Эффект течения прямой, то есть скорость частицы под воздействием течения равна скорости течения. То же не верно для ветра. Дрейф из-за ветра следует из суммы силы ветра, действующего на выставленные поверхности объекта и сопротивление воды, действующей на затопленные поверхности объекта. Следующее распределение описывает непосредственно сам процесс поиска, шаги с соответствующими приращениями.
В работе [3] рассмотрено нахождение затонувшего судна. Для первоначальной модели отобраны пять общих особенностей: два касающийся размера судна (максимальная наблюдаемая длина и оцененный грубый тоннаж), двигательная установка (различение пара от ветра, который ведут судами), груз и координаты места аварии. Для каждого из пяти испытательных критериев были систематически оценены доступные археологические доказательства. Эти оценки дали условные вероятности, требуемые для главных оценок Байеса. Для определения местоположения сравнивают исторические свидетельства с местоположением произошедшей аварии. Грубый тоннаж отражает полный размер судна и представляет стоимость, которая выражена, в большей или меньшей степени, во всех структурных элементах судна. Груз судна является категорией информации, которая восприимчива ко многим прошедшим осадочным и постосадочным факторам.
Выше приведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что применение метода Байеса при обнаружении объектов можно считать относительно точным. Выделение двух укрупненных групп типов поиска, приведенных выше, можно считать обоснованными, так как параметры в каждой из этих групп будут схожи внутри этой группы, но достаточно различны в каждом типе. Соответственно, для первой группы, наиболее влияющими можно выделить параметры, связанные с погодными условиями и процессами, происходящими на водной глади (ветер, дрейф, осадки и так далее). Для второй группы в наибольшей степени будут влиять факторы процессов, протекающих под водой (коррозия, деформация, подводное давление, подводное течение, заиливание и так далее). Общими факторами для этих групп поиска можно назвать факторы, относящиеся к информации об объекте поиска (исходная точка потери объекта, размер, грузоподъемность, тоннаж, скорость движения объекта и степень его деформации при крушении). Исследуемая проблематика является достаточно интересной не только в академических кругах, но и имеет широкое применение на практике.
Библиографические ссылки
1. Chuchotezvous tools [Электронный ресурс]. URL: http://www.chuchotezvous.ru/civilizations/537.html (дата обращения: 26.03.2019).
2. O'Shea J. M. The identification of shipwreck sites: a Bayesian approach // Journal of Archaeological Science. 2004. No. 31. Pp. 1533-1552.
3. Stone L. D., Keller C. M., Kratzke T. M., Strumpfer J. P. Search for the Wreckage of Air France Flight AF 447 // Statistical Science. 2014. Vol. 29, No. 1. Pp. 69-80.
© Гукова К. С., Комиссарова Е. В., 2019
