On redistribution of targets between interceptors in moving targets traveling salesman problem

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The paper considers a moving target traveling salesman problem (MTTSP) with rectilinearly and uniformly moving targets. Parameters of the targets’ law of motion such as initial positions, velocities and motion directions considered to be known. Within the framework of the general formulation, a private subtask is considered -- task on the redistribution of targets between two traveling salesmen (interceptors). Time criterion is used as an optimization criterion. Time criterion here is maximum operating time of two interceptors. Assuming that the optimal plan for bypassing targets for one interceptor is known, the task is to find the optimal plan for each of the two with a given initial target configuration. Thus, the under study problem differs from the general MTTSP in having some additional information. For considered problem two algorithms for redistributing targets are proposed, statistical analysis of both of them is carried out and the results of their work are presented. The first one is more precise but is slower. The second one is faster because of less precision.

Авторлар туралы

Andrey Galyaev

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: galaev@ipu.ru
Moscow

Pavel Dolgushin

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: dolpad@ipu.ru
Moscow

Әдебиет тізімі

  1. ГАЛЯЕВ А.А., ЯХНО В.П., ЛЫСЕНКО П.В. и др. Оптими-зация плана перехвата прямолинейно движущихся целей //Автоматика и телемеханика. – 2023. – Т. 10. – С. 18–36.
  2. СИХАРУЛИДЗЕ Г.Г. Об одном обобщении задачи коммиво-яжёра. I // Автоматика и телемеханика. – 1971. – Т. 8. –С. 116–123.
  3. BUZIKOV M.E., GALYAEV A.A. Minimum-time lateralinterception of a moving target by a Dubins car // Automatica. –2022. – Vol. 135.
  4. MENGER K. Das botenproblem // Ergebnisse einesMathematischen Kolloquiums 2. – 1932. – Vol. 39. – P. 11–12.
  5. LAWLER E.L., LENSTRA J.K., RINNOOY KAN A.H.G.et al. The Traveling Salesman Problem: A Guided Tour ofCombinatorial Optimization // 1985. – P. 1–476.
  6. HELVIG С., ROBINS G., ZELIKOVSKY A. The moving-target traveling salesman problem // Journal of Algorithms. –2003. – Vol. 49. – P. 153–174.
  7. STIEBER A., FUGENSCHUH A. Dealing with time in themultiple traveling salespersons problem with moving targets //Central European Journal of Operations Research. – 2020. –Vol. 30. – P. 991–1017.
  8. CHOUBEY N.S. Moving target travelling salesman problemusing genetic algorithm // Int. J. Comput. Appl. – 2013. –Vol. 70. – P. 30–34.
  9. ISAIAH P., SHIMA T. Motion planning algorithms for theDubins travelling salesperson problem // Automatica. – 2015. –Vol. 53. – P. 247–255.
  10. STIEBER A. The multiple traveling salesperson problem withmoving targets // Cottbus Mathematical Preprints. – 2022.
  11. AHRENS B. The tour construction framework for the dynamicTravelling Salesman Problem // IEEE SoutheastCon. – 2015. –P. 1–8.
  12. SMITH C.D. Assessment of genetic algorithm based assignmentstrategies for unmanned systems using the multiple travelingsalesman problem with moving targets // Thesis (M.S.),Department of Civil and Mechanical Engineering, Universityof Missouri. – 2021.
  13. VANA P., ALVES NETO A., FAIGL J. et al. Minimal 3Ddubins path with bounded curvature and pitch angle // IEEEInt. Conf. Robot. Autom., IEEE. – 2020 – P. 8497–8503.
  14. AKULENKO L.D., SHMATKOV A.M. Transfer of a dynamicobject onto the surface of an ellipsoid // J. Comput. Syst. Sci.Int. – 2018. – Vol. 57(1). – P. 63–71.
  15. PATSKO V.S., FEDOTOV A.A. Attainability set at instantfor one-side turning dubins car // IFAC-Papers. – 2018. –Vol. 51(32). – P. 201–206.
  16. RUBI B., PEREZ R., MORCEGO B. A survey of path followingcontrol strategies for UAVs focused on quadrotors // J. Intell.Robot. Syst. – 2020. – Vol. 98(2). – P. 241–265.
  17. BUZIKOV M.E., GALYAEV A.A. Time-optimal interceptionof a moving target by a dubins car // Automation and RemoteControl. – 2021. – Vol. 82(5). – P. 745–758.
  18. CACASE S., LAI A.C., LORETI P. Modeling and optimalcontrol of an octopus tentacle // SIAM J. Control. Optim. –2020. – Vol. 58(1). – P. 59–84.
  19. MANYAM G.S., CASBEER D.W., VON MOLL A., FUCHS Z.Shortest dubins paths to inter- cept a target moving on a circle //J. Guid. Control. Dyn. – 2022. – Vol. 45(11). – P. 2107–2120.
  20. PECSVARADI T. Optimal horizontal guidance law for aircraftin the terminal area // IEEE Trans. Automat. – 1972. –Vol. 17(6) – P. 763–772.
  21. SHKEL A.M., LUMELSKY V. Classification of the Dubinsset // Robot. Auton. Syst. – 2001. – Vol. 34(4) – P. 179–202.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».