К вопросу о принятии решений о выборе оптимального маршрута при размещении оборудования для статических измерений

  • Роман Александрович Дьяченко Кубанский государственный технологический университет https://orcid.org/0000-0003-1244-1228
  • Дмитрий Андреевич Гура Кубанский государственный технологический университет, Кубанский государственный аграрный университет им. И. Т. Трубилина https://orcid.org/0000-0002-2748-9622
  • Всеслав Евгеньевич Степаненко Кубанский государственный технологический университет https://orcid.org/0000-0002-8857-6383
  • Сергей Владимирович Самарин Кубанский государственный технологический университет https://orcid.org/0000-0001-5431-7351
  • Дарья Андреевна Беспятчук Кубанский государственный технологический университет https://orcid.org/0000-0001-6711-385X
Ключевые слова: воздушное лазерное сканирование, горная местность, статические измерения, задача коммивояжера, IDEF0, оптимальный маршрут

Аннотация

В настоящее время воздушное лазерное сканирование является наиболее современным и эффективным методом получения геопространственных данных о любом объекте вне значимости от его формы, размеров и других атрибутов. Как и любой технологический процесс, воздушное лазерное сканирование имеет свои сложности в практической реализации, особенно при проведении статических измерений при помощи GNSS-приемников на пунктах триангуляции. Наиболее проблематичным моментом организации статических измерений при помощи GNSS-приемников, как выяснилось в ходе практической реализации, является нерациональное транспортное передвижение между пунктами триангуляции, что может привести к значительному увеличению сроков проведения полевых работ. Для поиска оптимального маршрута между пунктами получения статических измерений предложено решение задачи коммивояжера формулировкой Миллера — Такера — Землина и тем самым проблема поиска оптимального маршрута решена как задача линейного программирования. Составлена матрица расстояний между пунктами триангуляции, которая впоследствии была внесена в пакет оптимизации Pyomo. Разработана программная модель на языке программирования Python для поиска оптимального маршрута. Общая протяженность рассчитанного путем решения задачи коммивояжера маршрута составила 25,7 километров. На практическом опыте выявлено, что для того, чтобы расставить приборы по указанному порядку необходимо потратить 26 минут, что примерно в 3 раза меньше, чем было при расстановке приборов без транспортной оптимизации перемещений при статических измерениях. Также для наглядности разработанного алгоритма, предложенный порядок организации статических измерений представлен в виде диаграммы IDEF0. В выводе статьи отмечено, что алгоритм решения задачи коммивояжера доказал свою эффективность и может быть применен для правильной организации статических измерений при проведении воздушного лазерного сканирования.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Роман Александрович Дьяченко, Кубанский государственный технологический университет

д-р техн. наук, проф., профессор кафедры Информатики и вычислительной техники Кубанского государственного технологического университета

Дмитрий Андреевич Гура, Кубанский государственный технологический университет, Кубанский государственный аграрный университет им. И. Т. Трубилина

канд. техн. наук, доц., доцент кафедры Кадастра и геоинженерии Кубанского государственного технологического университета, доцент кафедры Геодезии Кубанского государственного аграрного университета им. И. Т. Трубилина

Всеслав Евгеньевич Степаненко, Кубанский государственный технологический университет

аспирант кафедры компьютерных технологий и информационной безопасности Кубанского государственного технологического университета

Сергей Владимирович Самарин, Кубанский государственный технологический университет

лаборант-исследователь кафедры Кадастра и геоинженерии Кубанского государственного технологического университета

Дарья Андреевна Беспятчук, Кубанский государственный технологический университет

студент Кубанского государственного технологического университета

Литература

1. Atroschenko V. A. and Tymchuk A. I. (2018) The method of information retrieval for building an information system with large databases. Prospects of Science. No 1 (100). P. 11–16.
2. Gura D. A., Dubenko Yu. V. and Pavlyukova A. P. (2020) Digital intelligent monitoring of linear infrastructure objects based on three-dimensional data. Bulletin of the Voronezh State University. Series: System Analysis and Information Technologies. No 2. P. 103–114. DOI
3. Gushansky S. M., Pukhovsky V. N. and Potapov V. S. (2018) Software development of a quantum optimization algorithm for solving the traveling salesman transport problem. Izvestiya SFU. Technical sciences. No 7 (201). P. 126–132.
4. Dyachenko R. A. and Borisov S. N. (2018) On the possibility of using API for geoinformation systems. In the collection: Scientific readings named after Professor N. E. Zhukovsky. Collection of scientific articles in the VIII scientific and practical International Conference “Scientific readings named after Professor N.E. Zhukovsky”. KVVAUL named after Hero of the Soviet Union A. K. Serov. P. 299–302.
5. Kravtsova V. I., Drugov M. D. (2019) Types of dynamics of the dune relief of the Anapa embankment: a study based on the materials of aerial laser scanning. Geodesy and cartography. Vol. 80, No 2. P. 32–45.
6. D Kurinnykh. Yu., V Sakhno. V. and Aydinyan A. R. (2019) Method of solving the traveling salesman problem for designing a route for laying a network cable of ring topology in an office building. Modern science. No 6-3. P. 240–243.
7. Melekhin V. B. and Khachumov M. V. (2021) On one approach to solving the traveling salesman problem for planning autonomous unmanned aerial vehicle flight routes of targets. Bulletin of Dagestan State Technical University. Technical sciences. Vol. 48, No 1. P. 108–118.
8. Romanov P. S., Romanova I. P. and Kamensky I. A. (2014) Choosing a method for solving the traveling salesman problem to determine the optimal trajectory of tool movement. Complex problems of the development of science, education and economy of the region. No 2 (5). P. 71–81.
9. Shayakhmetova B. K., Omarova Sh. E. and Drozd V. G. (2020) Organization of the transport logistics system in the regions of the Republic of Kazakhstan on the basis of solving the traveling salesman problem. Forum. Series: Humanities and Economic Sciences. No 3 (20). P. 85–92.
10. Bruno K. H. Silva, Islame F. K. Fernandez, Marco K. Goldbarg and Elizabeth F. G. Goldbarg (2020) The traveling salesman problem with passengers, optimization of incomplete trip and collection time using ant-based algorithms. Computer and Operations Research. Vol. 120. 104950
11. Dyachenko R., Gura D., Samarin S., Bespyatchuk D. and Solodunov A. (2021) Analysis of algorithms for ground recognition of woody vegetation using 3D laser scanning technology. In the collection: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. International Symposium 2021 “Earth Sciences: History, Current Problems and Prospects, ESHCIP 2021”. IOP Publishing Ltd. P. 012166.
12. Isaias I. Huerta, Daniel A. Neira, Daniel A. Ortega, Vicente Varas, Julio Godoy and Roberto Asin-Acha (2022) Improving the modern solution to the traveling salesman problem: Automatic algorithm selection at any time. Expert Systems with Applications. Vol. 187. 115948
13. Madugula Murali Krishna, Nibedan Panda and Santosh Kumar Majhi (2021) Solving the Traveling Salesman problem using Rider optimization hybridization and spotted hyena optimization algorithm. Expert Systems with Applications. Vol. 183. 115353.
14. Arakelov M. S., Lipilin D. A. and Dolgova-Shkhalakhova A. V. (2021) Influence of quarantine measures against the new coronavirus infection COVID-19 on the state of black sea coastal waters. Geography, Environment, Sustainability. Vol. 14, No 4. P. 199–204. DOI
15. Omar Sheikhrukhu and Ines Khufi (2021) A comprehensive review of the problem of multiple salesmen: Applications, approaches and taxonomy. Computer Science Review. Vol. 40. 100369.
16. Kravchenko A. E., Gura D. A. and Dernovoy A. Y. (2017) Flexible approach to municipal route network optimization for regular bus transport of general use. International Journal of Economic Perspectives. V. 11, No 3.
Опубликован
2022-11-09
Как цитировать
Дьяченко, Р. А., Гура, Д. А., Степаненко, В. Е., Самарин, С. В., & Беспятчук, Д. А. (2022). К вопросу о принятии решений о выборе оптимального маршрута при размещении оборудования для статических измерений. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, (3), 63-72. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2022/3/63-72
Раздел
Информационно-измерительные, управляющие и сетевые системы