Методика структурно-параметрического синтеза многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов в условиях неоднородного множества целевых задач тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Нгуен Тхань Лонг

• Нгуен Тхань Лонг
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Нгуен Тхань Лонг

Введение

ГЛАВА 1. Задача построения многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов

1.1. Системный анализ особенностей задачи дистанционного зондирования Земли с использованием беспилотных летательных аппаратов

1.2. Основные конструктивные особенности беспилотных

летательных аппаратов

1.3. Постановка научной задачи исследований

Выводы по главе

ГЛАВА 2. Обоснование многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов оптимальной структуры методом динамических сгущений

2.1. Модель выбора структурных характеристик и системный анализ возможностей представления проектных параметров многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов

в виде обратных функций по статистическим выборкам

2.2. Алгоритм выбора структурных характеристик многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов с использованием обратных функций по статистическим выборкам для эффективного решения многокритериальной задачи структурно-параметрического синтеза

2.3. Методика структурно-параметрического синтеза системы беспилотных летательных аппаратов в условиях многомерного

неоднородного множества целевых задач

Выводы по главе

ГЛАВА 3. Разработка программно-методического комплекса для создания многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов в задаче дистанционного зондирования атмосферы Земли

3.1. Программно-методический комплекс функционирования многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов оптимальной структуры для зондирования атмосферы Земли

3.2. Ситуационная модель функционирования многоцелевой

системы беспилотных летательных аппаратов

3.3. Результаты моделирования оптимальной структуры многоцелевой

системы беспилотных летательных аппаратов для дистанционного

зондирования атмосферы Земли

Выводы по главе

Заключение

Список литературы

Приложение 1. Программно-методический комплекс и специальное

программное обеспечение на языке комплекс Compact Visual Fortran

Приложение 2. Акты о внедрении результатов диссертационной работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика структурно-параметрического синтеза многоцелевой системы беспилотных летательных аппаратов в условиях неоднородного множества целевых задач»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В настоящее время характерной особенностью космической системы (КС) дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) является многоцелевая направленность, которая охватывает все уровни иерархии: от отдельных узлов до крупных ракетно-космических комплексов (РКК) и орбитальных группировок космических аппаратов (КА). Создание ряда КА, оснащенных современной целевой и служебной бортовой аппаратурой, позволяет повысить время эффективного использования КС с одновременным расширением состава решаемых задач, повысить эффективность технических решений, снизить риски при реализации проекта и улучшить качество информационного обеспечения. Важной задачей ДЗЗ является сбор, обработка и передача информации об опасных и экстремальных атмосферных явлениях в целях их прогнозирования и предупреждения.

В данном направлении решения проблемы перспективным является создание систем беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) многоцелевого назначения как совокупность нескольких вариантов БПЛА, являющихся элементами одного объединяющего их комплекса, представляющих собой принципиально новый объект проектирования. Под многоцелевой особенностью системы БПЛА понимается её назначение: сбор информации, разведка, распознавание целей, оценка эффективности и др. Разные типы БПЛА в группе имеют разные проектные параметры (масса, габариты, тяга двигательной установки, скорость полета, дальность полета, точность наведения до цели и др.). Главным требованием при проектировании таких многоцелевых систем БПЛА является выбор проектного решения, которое наиболее полно отвечает каждому из требований множества целевых задач.

В ходе анализа было выявлено, что задачи данного рода могут быть решены путем последовательного анализа аэродинамической структуры БПЛА с применением статистического метода кластеризации и входящего в его состав метода динамических сгущений (МДС). МДС в исследуемом случае позволит

обеспечить комбинацию возможностей для разбиения групп БПЛА по схемам полета между целями и обеспечить выбор типа БПЛА в условиях множества целевых задач. Совокупность решаемых в работе задач образует новую методику структурно-параметрического синтеза многоцелевой системы БПЛА в условиях неоднородного множества целевых задач.

В системный анализ и разработку структур многоцелевых систем значительный вклад внесли советские и российские учёные: С. П. Королёв, В. Н. Челомей, О. М. Алифанов, А. В. Ильичев, Ю. А. Матвеев, В. Н. Лавров, В. П. Мишин, В. А. Меньшиков, Г. Н. Полищук, Ю. К. Меньшаков, а также зарубежные учёные: М. Кабри, У. Локки, Дж. Стразиос, Р. Витне (США), В. Вильям (Великобритания).

В работе под структурным синтезом понимается выбор аэродинамической схемы БПЛА при построении многоцелевой системы БПЛА в условиях многомерного неоднородного множества целевых задач. Параметрический синтез применяется для выбора типа БПЛА по тактико-техническим и эксплуатационным характеристикам для конкретной задачи в структуре многоцелевой системы БПЛА. Проектирование и оптимизация параметров для каждого типа БПЛА требуют решения комплексной проблемы структурно-параметрического синтеза, исходя из суммарной стоимости системы БПЛА, которая на данный момент не решена.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности функционирования сложной системы дистанционного зондирования Земли за счет снижения затрат на систему БПЛА, функционирующую в условиях многомерного неоднородного множества целевых задач, создаваемую на основе структурно-параметрического синтеза.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести анализ задач, решаемых в ходе ДЗЗ на основе БПЛА, для выявления эффективной структуры многоцелевой системы БПЛА, предназначенной для доставки груза в заданную акваторию Мирового океана с использованием как существующих типов БПЛА, так и вновь разрабатываемых.

2. Провести анализ существующих методов обработки статистической информации для выделения наиболее подходящего и эффективного метода решения поставленной задачи.

3. Создать математическую модель для выбора структурных характеристик многоцелевой системы БПЛА при доставке груза в заданную точку на основе метода динамических сгущений её проектных параметров.

4. Разработать алгоритм выбора структурных характеристик (структуры) системы БПЛА и оценки вариантов применяемых типов БПЛА на основе анализа структурных и параметрических характеристик.

5. Разработать методику структурно-параметрического синтеза оптимальной системы БПЛА, функционирующей в условиях многомерного неоднородного множества целевых задач.

6. Произвести имитационное моделирование структуры многоцелевой системы БПЛА с целью установления прогнозируемых мест перемещения платформ сбора данных в требуемые районы.

7. Разработать и реализовать программно-методический комплекс оптимизации распределения различных типов БПЛА для доставки платформ сбора данных (ПСД).

Научная новизна результатов состоит в том, что:

1. Предложена математическая модель многоцелевой системы БПЛА, предназначенная для выбора ее структурных характеристик при доставке груза в заданную акваторию Мирового океана, отличающаяся учётом распределения целевых задач ДЗЗ и выбором типа БПЛА на основе метода динамических сгущений, позволяющая минимизировать стоимость решаемых системой задач ДЗЗ.

2. Разработан алгоритм выбора структурных характеристик многоцелевой системы БПЛА, отличающийся от известных использованием метода динамических сгущений, позволяющий обосновать выбор и оптимизировать проектные параметры многоцелевой системы БПЛА, что снижает общую стоимость системы БПЛА.

3. Разработана методика структурно-параметрического синтеза оптимальной системы БПЛА в условиях многомерного неоднородного множества целевых задач, отличающаяся многокритериальной многопараметрической многофакторной идентификацией показателей и характеристик сложных организационно-технических систем, что позволяет обосновать приоритет распределения целевых задач ДЗЗ между отдельными типами БПЛА.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель выбора характеристик многоцелевой системы БПЛА на основе метода динамических сгущений её проектных параметров, с учётом принятых начальных условий, ограничений и допущений, для минимизации стоимости решаемых системой целевых задач с заданной эффективностью.

2. Алгоритм выбора структурных характеристик многоцелевой системы БПЛА с использованием метода динамических сгущений, позволяющий обосновать выбор и оптимизировать проектные параметры многоцелевой системы БПЛА.

3. Методика структурно-параметрического синтеза оптимальной структуры многоцелевой системы БПЛА в условиях многомерного неоднородного множества целевых задач.

4. Программно-методический комплекс на основе имитационного моделирования многоцелевой системы БПЛА, отличающийся улучшенным функционалом прогнозирования мест установки платформ сбора данных в требуемые районы базирования, позволяющий прогнозировать успешность решения задач ДЗЗ о состоянии атмосферы.

Достоверность и обоснованность результатов исследований, выводов и рекомендаций работы обеспечиваются использованием теоретических и методологических положений российских и зарубежных практик; корректным применением известных методик оптимизации сложных организационно-технических систем, методик системного анализа и управления при разработке моделей и алгоритмов статистической оценки, контроля и прогнозирования варьируемых параметров системы БПЛА при поиске их экстремальных значений,

а также корректностью принятых начальных условий, ограничений и допущений и подтверждается практикой создания и эксплуатации систем БПЛА различных типов, работоспособностью методического инструментария при разработке предложений по повышению точности формирования их оптимальной структуры при решении задач ДЗЗ в части зондирования атмосферы.

Реализация научных результатов. Отдельные полученные результаты диссертационного исследования были применены и реализованы в прикладных НИР и в научных проектах:

- Электронный институт при Военном научно-технологическом институте Министерства обороны Социалистической Республики Вьетнам (Акт о внедрении результатов диссертационной работы Нгуен Тхань Лонг);

- Ракетный институт при Военном научно-технологическом институте Министерства обороны Социалистической Республики Вьетнам (Акт о внедрении результатов диссертационной работы Нгуен Тхань Лонг).

Личный вклад автора. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены лично автором. В работы, выполненные в соавторстве, автор внёс значительный вклад в части формулировки и формализации задач исследований. Успешно применил существующие методы для создания и улучшения нового алгоритма и методики для исследований поставленных задач, что составило более 80 % от всех проведённых исследований.

Публикации и апробация работы. Основные результаты работы опубликованы в девяти научных изданиях, среди них: одна статья Scopus в журнале «International Journal of Applied Management Science», одна статья, принятая к публикации в электронном выпуске журнала CEUR Workshop Proceedings (с индексированием в Scopus, Quartile 4), четыре статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации, и три доклада на научных конференциях.

Результаты диссертационной работы были обсуждены и одобрены на международной научно-практической конференции, посвященной 95-летию со

дня рождения выдающегося ученого академика АН СССР (РАН) Всеволода Сергеевича Авдуевского «Фундаментально-прикладные проблемы безопасности, живучести, надёжности, устойчивости и эффективности систем», проходившей 1-4 февраля 2017 г. на базе научной библиотеки Елецкого государственного университета им. И. А. Бунина; на 3-й школе-семинаре молодых учёных «Фундаментальные проблемы системной безопасности», проходившей 26-28 мая 2016 г. на базе научной библиотеки Елецкого государственного университета им. И. А. Бунина; а также на XXIV Международном симпозиуме «Надёжность и качество», 27 мая - 1 июня 2019 г. на базе Пензенского государственного университета (г. Пенза) и на V Международной научно-практической конференции «Дистанционные образовательные технологии», 22-25 сентября 2020 г. на базе Гуманитарно-педагогической академии (филиал) Крымского федерального университета им. В. И. Вернадского в г. Ялте.

Объём и структура работы. Диссертационная работа изложена на 139 страницах, состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 111 отечественных и 16 зарубежных работ, приложений, иллюстрирована 7 рисунками и 7 таблицами.

10

Глава 1

ЗАДАЧА ПОСТРОЕНИЯ МНОГОЦЕЛЕВОЙ СИСТЕМЫ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

1.1. Системный анализ особенностей задачи дистанционного

зондирования Земли с использованием беспилотных летательных аппаратов

Задачи дистанционного зондирования Земли во многом связаны с необходимостью синхронной доставки различных целевых платформ сбора данных в различные точки исследуемого пространства. Применение БПЛА позволяет распределить все целеуказания (ЦУ) для этих платформ по огромной площади Земли и Мирового океана почти одновременно (за несколько десятков минут). Это даёт уникальную возможность получить, например, несколько десятков одновременно измеренных вертикальных разрезов атмосферы Земли в слое от 30 км до подстилающей поверхности за время порядка одного часа, что крайне важно при анализе исследования и контроле нестационарных атмосферных явлений. В случае необходимости можно провести запуск сразу нескольких БПЛА для расширения исследуемой площади или для уменьшения расстояния между точками зондирования атмосферы Земли, а также осуществлять последовательные запуски БПЛА через заданные интервалы времени с требуемой периодичностью.

Существует достаточно широкий класс научных и практических задач, связанных с исследованием, контролем и прогнозом опасных природных явлений и антропогенных катастроф, которые требуют своего решения именно путём контактного зондирования соответствующих объектов.

К опасным явлениям окружающей среды относятся явления, которые характеризуются следующими основными особенностями:

- высокий уровень возможного вреда (ущерба) от их проявления для одной или нескольких стран;

- недостаточность фактических данных и, как следствие, слабая изученность природного явления и динамики его развития в реальном масштабе времени;

- относительно короткий период времени от зарождения природного явления до его проявления, в частности, атмосферных вихрей, ураганов, смерчей, торнадо и др.;

- зарождение и существование природных явлений в труднодоступных районах земной поверхности и Мирового океана;

- сложные метеорологические условия в районах значительной протяженности и конфигурации, совпадающие с природным явлением или им вызываемым.

Типовыми примерами опасных природных и техногенных явлений, обладающих одной или несколькими из перечисленных особенностей, в которых контактные измерения могут оказаться эффективными, являются тропические циклоны, локальное разрушение озонового слоя (озоновые «дыры»), дальний перенос загрязнений в атмосфере, крупные аварии на атомных электростанциях (АЭС), атомных и нефтяных судах, химических предприятиях, извержение вулканов [44]. Для задач исследования, контроля и прогноза развития этих явлений необходимо измерять с высоким пространственным разрешением метеопараметры атмосферы (температуру, давление и влажность воздуха, направление, скорость и градиент скорости ветра), радиоактивность и состав выпадающих радиоактивных изотопов, состав и концентрацию аэрозолей, концентрацию малых газовых составляющих атмосферы, концентрацию озона.

Существующие контактные, дистанционные методы и средства мониторинга упомянутых выше опасных явлений в окружающей среде имеют ряд ограничений, связанных с причинами физического или технического характера либо с опасностью для персонала, обеспечивающего измерения. Использование БПЛА позволит во многих случаях преодолеть эти ограничения. Очевидно, что многоцелевая система БПЛА может существенно дополнить уже существующие системы мониторинга, но ни в коем случае не заменяет их хотя бы в силу своей достаточно высокой стоимости.

Потребности решения конкретной задачи определяют функциональное назначение целевых ПСД и их конструктивные особенности [9, 10]. Например,

для длительного (несколько суток) исследования воздушного потока, определяющего дальний перенос загрязнений, наиболее пригодными является аэростатная ПСД с датчиками измерения загрязняющих веществ и метеопараметров, дрейфующая вместе с потоком на нескольких заданных уровнях высоты.

Так, для получения «мгновенных» разрезов атмосферы (измерение метеопараметров, аэрозолей, озона и малых газовых составляющих атмосферы) на большой площади целесообразно использовать небольшие легкие ПСД, спускаемые на парашюте или свободно падающие.

В целях исследования загрязнений в открытом океане или решения других океанографических задач можно использовать спускаемые на парашюте гидрологические ПСД, разделяющиеся после приводнения на плавающую и погружаемую части.

В ряде случаев при одновременном сборе информации от большого числа ПСД целесообразно использование платформ-ретрансляторов для последующей передачи собранной информации, например, на космический аппарат по одному каналу связи.

Для решения отдельных задач ДЗЗ может потребоваться использование одновременно нескольких типов целевых ПСД, по-разному оснащённых, в том числе и датчиками, и по разным способам спускаемых в зону измерений [59, 81].

Более подробно возможности многоцелевой системы БПЛА будут показаны ниже на примере её применения для исследования тропических циклонов одного из наиболее разрушительных и регулярно повторяющихся природных явлений на сопредельных с Социалистической Республикой Вьетнам территориях Земли и Мирового океана. Недостаточная изученность тропических циклонов из-за нехватки фактических данных вследствие трудностей их получения не позволяет в настоящее время разработать методы радикального уменьшения огромного вреда (ущерба), ежегодно наносимого тропическими циклонами в различных регионах Земного шара [30, 31, 39, 40, 102-104].

Тропические циклоны (ТЦ) (в Атлантике - ураганы, в Тихом океане -тайфуны) являются одним из наиболее разрушительных природных явлений. ТЦ зарождаются над тёплыми водами тропических зон Мирового океана и основной ущерб в Северном полушарии наносят США, странам Центральной Америки и Карибского региона, странам Дальнего Востока, Юго-Восточной Азии и Индокитая. В Южном полушарии наиболее часто подвергаются воздействию ТЦ Австралия и Мадагаскар (рисунок 1.1).

Рисунок 1.1 - Места зарождения тропических цинлонов на Земном шаре и основные направления их перемещения

В среднем, за год на Земном шаре возникает около 80 тропических циклонов, в том числе в северо-западной части Тихого океана - 26; в северной Атлантике - 9; в северо-восточной части Тихого океана, на севере Индийского океана - 9; в австралийском регионе - 16. Среднегодовой ущерб, который ТЦ наносят в глобальном масштабе, увеличился с 3-4 млрд долл. США в 1960-х гг. до 25-30 млрд долл. в начале 1990-х гг. [31, 103, 104]. Далеко не полный перечень наиболее разрушительных ТЦ включает (бюллетень Всемирной метерологической организации, 1993, № 4, с. 425):

- ТЦ Хьюго (1989), США, ущерб составил около 7 млрд долл.;

- ТЦ Мирей (1991), Япония, ущерб - 4,8 млрд долл.;

- суммарный ущерб от пяти ТЦ в Японии в 1992 г. - 1,1 млрд долл.;

- ТЦ Полли (1992), Китай, ущерб - свыше 1,6 млрд долл.;

- ТЦ Иники (1992), США (Гаваи), ущерб - 2,1 млрд долл.;

- ТЦ Эндрю (1992), США (Флорида, Луизиана) ущерб - свыше 25 млрд долл.;

- ТЦ (1970), Бангладеш, по разным оценкам, погибло от 300 до 750 тыс. человек;

- ТЦ ОЗВ (1991), Бангладеш, погибло свыше 130 тыс. человек, а сумма материального ущерба превысила два годовых бюджета страны.

От разрушительной силы ТЦ страдает российский Дальний Восток, а также торговый, рыболовный и военно-морской флоты. В 1980-х гг. убытки от тайфунов на Дальнем Востоке достигали сотен миллионов рублей в год [31, 44].

ТЦ имеет несколько стадий (фаз) развития (депрессия, шторм, сильный шторм, зрелый ТЦ, заполняющийся ТЦ), отличающихся по степени организации облачности и характеризующихся максимальной для каждой стадии приземной скоростью ветра. Максимальная приземная скорость ветра в развитых ТЦ вблизи центра может достигать 70-80 м/с, а в порывах - превышать 100 м/с. Диаметр облачной системы ТЦ в среднем составляет около 400 км, скорость его перемещения в атмосфере как целого объекта - в среднем 5-8 м/с, диаметр зоны штормовых ветров (свыше 17 м/с) и в среднем по размерам составляет 300-400 км. По высоте циркуляция ветра в ТЦ охватывает всю тропосферу вплоть до высот тропопаузы (примерно 18 км) [39, 40].

В глобальном масштабе основными разрушительными факторами ТЦ (в порядке их значимости) являются: обильные осадки (иногда свыше 500 мм/сут) и связанные с ними наводнения в прибрежных районах; сильный ветер в центральной части ТЦ (до 80 м/с); штормовой нагон воды на побережье, приводящий к разрушению прибрежной инфраструктуры волнами и затоплению низменных мест в частности, для Бангладеш этот фактор является определяющим [31, 49].

По современным представлениям перемещение ТЦ как целого объекта в значительной мере определяется так называемым ведущим потоком, т.е. средним ветром (и его особенностями) в слое атмосферы от 1,5 до 9 км в радиусе 500-900 км от центра циклона (рисунок 1.2). Влияние на траекторию ТЦ оказывает и его внутренняя структура, в частности, асимметрия в полях облачности, температуры и ветра, а также поле температуры воды на поверхности океана. Наиболее сложной для прогноза является ситуация, когда ТЦ внезапно (за счёт изменений ведущего потока и/или изменений в своём взаимодействии с окружающей атмосферой и подстилающей поверхностью) меняет направление и скорость своего перемещения как целого объекта движения.

1в 15 12 9 6 3

центр циклона

Рисунок 1.2 - Вертикальный разрез через центр и левую часть тропического циклона, находящегося у юго-восточных берегов Северной Америки. Штриховкой изображена облачность и осадки, стрелками - направление воздушных течений

Такие внезапные изменения траектории ТЦ объединяются под общим термином «аномальные траектории», чтобы подчеркнуть их отличие от плавно меняющихся гладких траекторий, и включают в себя [103, 104]:

- резкое изменение направления движения (в качестве ориентировочного критерия часто принимается изменение направления движения на 45° за 6 ч по сравнению с направлением движения за предыдущие 1-2 сут);

- резкое замедление или увеличение скорости поступательного движения ТЦ как целого объекта (на 5 м/с за 6 ч) при сохранении направления перемещения;

- образование замкнутых петель на траектории (обычно в направлении против часовой стрелки);

- необычный характер траектории в целом, например, перемещение в течение нескольких суток ТЦ на юго-запад или юг вместо стандартного перемещения на запад или северо-запад (для северного полушария).

Наибольшее число таких аномальных траекторий наблюдается в австралийском регионе (ежегодно в среднем около 35 %), в северо-западной части Тихого океана их около 29 %, меньше всего их в северной части Индийского океана (примерно 1 ТЦ с аномальной траекторией в год). Физические механизмы аномального изменения траекторий ТЦ пока не вполне ясны и подобные траектории практически не поддаются прогнозу на основе обычно используемых статистических методов.

Для уменьшения материальных и финансовых размеров ущерба, наносимого ТЦ, основные усилия учёных в настоящее время направлены на создание более точных схем и сценариев прогнозов направления перемещения ТЦ, в том числе и прогнозов аномальных траекторий, его интенсивности, количества выпадающих осадков в целях улучшения системы и оповещения и предупреждения населения. Точный прогноз времени и места выхода ТЦ с океана на земную поверхность, сделанный за двое суток, позволяет принять необходимые предупредительные меры именно в той полосе побережья, где возможны максимальные разрушения. Стоимость таких предупредительных мер зависит от плотности населения и степени; экономического развития района, которому угрожает опасность. Оценки, проведенные в конце 1980-х гг., показывают, что стоимость подготовки к приходу ТЦ на побережье США составляла 120 тыс. долл./км (50-55 млн долл. для полосы побережья длиной 450 км), а на побережье Австралии - около 8000 австр. долл./км. Если прогноз о выходе ТЦ на данный район окажется ошибочным (ТЦ отвернет в сторону),

то средства, потраченные на проведение предупредительных мер, будут израсходованы напрасно. Если же ТЦ вопреки прогнозу внезапно выходит на неподготовленный к этому район, убытки будут на порядок больше, чем расходы на проведение подготовительных мероприятий [31, 44, 103].

Однако даже идеальный прогноз траекторий движения ТЦ, в том числе аномальных, мало помогает в случае выхода на земную поверхность мощного урагана типа Эндрю, вышедшего на Флориду в 1992 г.

Поэтому радикальное уменьшение разрушительных последствий ТЦ может быть связано только с искусственным ослаблением их интенсивности. Решение этой проблемы потребует многих усилий и времени, необходимых для детального выяснения физических процессов и механизмов в ТЦ, необходимых как для точного прогноза его перемещения и интенсивности, так и для разработки концепции его искусственного ослабления.

Весьма примечательно, что систематическая ошибка в прогнозе перемещения ТЦ практически не уменьшается на протяжении двух последних десятилетий (при прогнозе на 24 ч эта ошибка составляет около 200 км), несмотря на все достижения в создании все более сложных численных моделей ТЦ и его перемещения, спутниковой метеорологии и прочих технологических новшеств. Средняя точность прогнозов перемещения ТЦ на 24 ч возросла за это время всего лишь на 0,5 % [31, 44]. Причина такого положения дел в этой сфере деятельности -отсутствие чёткого понимания физических процессов и механизмов, определяющих как эволюцию самого ТЦ, так и взаимодействие его с окружающей атмосферой и подстилающей поверхностью Земли и Мирового океана.

На разных стадиях развития ТЦ определяющую роль играют различные сменяющие друг друга процессы, при этом структура и интенсивность ТЦ зависят от взаимодействия с окружающей неоднородной и меняющейся атмосферой, а также неоднородной поверхностью океана (пятна тёплой и холодной воды), асимметрия в структуре влияет на траекторию ТЦ и т.д.

Отсутствие понимания физической природы ТЦ связано, в первую очередь, с нехваткой экспериментальных данных о параметрах атмосферы в самом ТЦ и вокруг него, поскольку экспериментальные исследования ТЦ являются чрезвычайно сложной задачей, прежде всего, из-за тяжёлых метеоусловий, экспериментальных исследований ТЦ ввиду серьёзных ограничений, присущих применяемым в настоящее время методам исследований.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нгуен Тхань Лонг, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Айвазян, С. А. Экстремальная формулировка основных проблем прикладной статистики / С. А. Айвазян // Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа. - Ереван : Всесоюзная школа, 1979. - С. 24-49.

2. Айвазян, С. А. Классификация многомерных наблюдений / С. А. Айвазян, З. И. Бежаева, О. В. Староверов. - Москва : Статистика, 1974. - 240 с.

3. Айвазян, С. А. Анализ данных, прикладная статистика и построение общей теории автоматической классификации / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер // Методы анализа данных ; перевод с французского. - Москва : Финансы и статистика, 1985. - С. 5-22.

4. Айвазан, С. А. Методы анализа данных. Подход, основанный на методе динимических сгущений / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер ; под редакцией С. А. Айвазяна. - Москва : Наука, 1985. - 357 с.

5. Айвазян, С. А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. - Москва : Финансы и статистика, 1985. - 488 с.

6. Айвазян, С. А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. -Москва : Финансы и статистика, 1983. - 472 с.

7. Айзерман, М. А. Метод потенциальных функций в теории обучения машин / С. А. Айвазян, Э. М. Браверман, Л. И. Розоноэр. - Москва : Наука, 1970. - 384 с.

8. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / под редакцией В. Н. Вапиика. - Москва : Наука, 1984. - 816 с.

9. Алифанов, О. М. Баллистические ракеты и ракеты-носители : учебник / О. М. Алифанов, А. Н. Андреев, В. Н. Гущин ; ответственный редактор О. М. Алифанова. - Москва : Дрофа, 2004. - 512 с.

10. Алифанов, О. М. Теоретические основы эффективной модернизации космических систем ДЗЗ / О. М. Алифанов, Ю. А. Матвеев, В. В. Ламзин, В. А. Ламзин // Труды МАИ. - 2011. - № 43. - С. 1-17.

11. Аппазов, Р. Ф. Баллистика управляемых ракет дальнего действия / Р. Ф. Аппазов, С. С. Лавров, В. П. Мишин. - Москва : Наука, 1966. - 410 с.

12. Афонин, П. М. Беспилотные летательные аппараты / П. М. Афонин, И. С. Голубев, Н. И. Колотков. - Москва : Машиностроение, 1967. - 440 с.

13. Балык, В. М. Структурно-параметрическая самоорганизация сложных технических систем / В. М. Балык, Н. С. Калуцкий, Р. Д. Кулакова // Деловая слава России. - 2007. - Вып. 2. - С. 58-63.

14. Балык, В. М. Синергетические модели выбора управления движением ЛА в условиях действия факторов неопределенности / В. М. Балык, И. Н. Игнатьев, Р. Д. Кулакова, А. М. Никулин, П. В. Щербак // ХХХ ЧП Чтений К. Э. Циолковского : сборник тезисов докладов, Калуга. - 2003. - С. 81-82.

15. Балык, В. М. Выбор оптимальных законов управления летательным аппаратом по аппроксимирующим алгоритмам / В. М. Балык, И. Н. Игнатьев, Р. Д. Кулакова, А. М. Никулин, П. В. Щербак // ХХХ Чтения памяти К. Э. Циолковского : сборник тезисов докладов. - Калуга, 2003. - С. 79-80.

16. Балык В. М. Статистический синтез проектных решений при разработке сложных систем / В. М. Балык. - Москва : Изд-во МАИ, 2011. - 280 с.

17. Балык, В. М. Статистический синтез многоцелевой системы летательных аппаратов оптимального типажа / В. М. Балык, К. В. Веденков, Р. Д. Кулакова // Полет. - 2014. - № 5. - С. 11-18.

18. Балык, В. М. Самоорганизационный структурно-параметрический синтез многоуровневых систем летательных аппаратов / В. М. Балык, И. Н. Игнатьев, Р. Д. Кулакова, А. М. Никулин, П. В. Щербак // Авиация и космонавтика - 2003 : сборник тезисов докладов международной конференции. -Москва : МАИ, 2003 (лазерный диск).

19. Балык, В. М. Методы принятия проектных решений на основе моделей эффективности двухсредного летательного аппарата : учебное пособие / В. М. Балык, А. В. Ильичев, В. А. Сорокин. - Москва : Изд-во МАИ, 2015. - 220 с.

20. Балык, В. М. Надёжность и эффективность двухсредных ЛА : учебное пособие / В. М. Балык, В. А. Комягин. - Москва : Изд-во МАИ, 2005. - 160 с.

21. Балык, В. М. Самоорганизационный подход к построению вариационного базиса / В. М. Балык, Д. П. Костомаров, В. А. Кукулин, К. А. Шишаев // Математическое моделирование. - 2002. - Т. 14, № 10. - С. 43-58.

22. Балык, В. М. Метод динамических сгущений в задаче построения системы летательных аппаратов оптимального типажа / В. М. Балык,

A. А. Маленков // Авиация и космонавтика - 2015 : 14-я Международная конференция (Московский авиационный институт, Национальный исследовательский университет, г. Москва, Россия, 16-20 ноября 2015). - Москва, 2015.

23. Баскин, В. А. Словарь-справочник по структурно-параметрическому описанию, моделированию и проектированию информационных систем /

B. А. Баскин, А. В. Брюнин, В. Н. Брюнин, А. В. Моренко, Д. А. Сударенко // Электронная техника. Сер. 3: Нано и микроэлектроника. - 2005. - Вып. 1. - С. 5-7.

24. Безвербый, В. К. Баллистика многоразовых летательных аппаратов / В. К. Безвербый. - Москва : МАИ, 1983. - 360 с.

25. Безвербый, В. К. Выбор проектных параметров летательных аппаратов : учебное пособие / В. К. Безвербый, В. И. Зернов, Б. П. Перелыгин. - Москва : МАИ, 1984. - 375 с.

26. Безвербый, В. К. Выбор схемы построения и проектно-проверочный расчёт траекторий ракетно-космической системы / В. К. Безвербый, Р. К. Иванов, В. П. Мишин. - Москва : Изд-во МАИ, 1973. - 100 с.

27. Брусов, В. С. Оптимальное проектирование летательных аппаратов. Многоцелевой подход / В. С. Брусов, С. К. Баранов. - Москва : Машиностроение, 1989. - 230 с.

28. Вабищевич, П. Н. Численное моделирование / П. Н. Вабищевич. -Москва : МГУ, 1993. - 152 с.

29. Володин, В. В. Авиационная и ракетная техника на международных авиасалонах 2002 г. Аналитический обзор по материалам международных

выставок / В. В. Володин, А. Л. Юргенсон. - Москва : ОАО «В/О АВИАЭКСПОРТ», 2003. - 136 с.

30. Гарбук, С. В. Космические системы дистанционного зондирования Земли / С. В. Гарбук, В. Е. Гершензон. - Москва : Изд-во А и Б, 1997. - 296 с.

31. Григоркина, Р. Г. Воздействие тайфунов на океан / Р. Г. Григоркина, В. Р. Фукс. - Ленинград : Гидрометеоиздат, 1986. - 243 с.

32. Глазунов, В. Н. Поиск принципов действия технических систем / В. Н. Глазунов. - Москва : Речной транспорт, 1990. - 111 с.

33. Голубев, И. С. Проектирование конструкций летательных аппаратов / И. С. Голубев, А. В. Самарин. - Москва : Машиностроение, 1991. - 512 с.

34. Грешилов, А. А. Математические методы построения прогнозов /

A. А. Грешилов, В. А. Стакун, А. А. Стакун. - Москва : Радио и связь, 1997. - 112 с.

35. Грущанский, В. А. Проектирование и эффективность летательных аппаратов : учебное пособие / В. А. Грущанский, А. А. Дергачёв. - Москва : Изд-во МАИ, 2008. - 248 с.

36. Дедков, В. К. Методы оценивания безопасности операций /

B. К. Дедков, Г. Б. Петухов, В. Ф. Неронов, Нгуен Куанг Тхыонг // Вопросы теории устойчивости и безопасности систем. - 2000. - № 2. - С. 40-50.

37. Джонс, Дж. К. Методы проектирования : перевод с английского / Дж. К. Джонс. - 2-е изд., доп. - Москва : Мир, 1986. - 326 с.

38. Дидэ, Э. Методы анализа данных / Э. Дидэ [и др.] ; под редакцией

C. А. Айвазяна, В. М. Бухштабера. - Москва : Финансы и статистика, 1985. -357 с.

39. Добрышман, Е. М. О некоторых характеристиках максимального ветра и траекториях тропических циклонов за 30 лет (1970-1999 гг.) / Е. М. Добрышман, Т. Г. Иванидзе, Т. С. Кружкова, М. Е. Макарова // Метеорология и гидрология. - 2002. - № 4. - С. 5-16.

40. Добрышман, Е. М. О нестационарной модели глаза тайфуна / Е. М. Добрышман // Метеорология и гидрология. - 1995. - № 12. - С. 5-19.

41. Долгов Ю. Г. Метод глобальной оптимизации на основе метода ветвей и границ / Ю. Г. Долгов // Труды Международной конференции по вычислительной математике. Рабочие совещания МКВМ-2004. - Новосибирск : Изд-во НВМиМГ СО РАН, 2004. - С. 184-192.

42. Дубов, Ю. А. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем / Ю. А. Дубов, С. И. Травкин, В. Н. Якимец. - Москва : Наука, 1986. - 296 с.

43. Дубров, А. М. Многомерные статистические методы / А. М. Дубров,

B. С. Мхитаряч, Л. И. Трошин. - Москва : Финансы и статистика, 1998. - 369 с.

44. Дымников, В. П. Устойчивость крупномасштабных атмосферных процессов / В. П. Дымников, А. Н. Филатов. - Ленинград : Гидрометеоиздат, 1990. - 236 с.

45. Евтушенко, Ю. Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации / Ю. Г. Евтушенко. - Москва : Наука, 1982. -432 с.

46. Егер, С. М. Основы автоматизированного проектирования самолетов /

C. М. Егер, Н. К. Лисейцев, О. С. Самойлович. - Москва : Машиностроение, 1986. - 232 с.

47. Емельянов, С. В. Модели и методы векторной оптимизации / С. В. Емельянов, В. И. Борисов, А. А. Малевич // Техническая кибернетика. Итоги науки и техники. - Москва : ВИНИТИ, 1973. - Т. 5. - С. 386-448.

48. Завриев, С. К. Об одном подходе к конструированию алгоритмов продолжения в глобальной оптимизации / С. К. Завриев, И. В. Орлянская, Ю. Н. Перунова // Вестник МГУ. Вычислительная математика и кибернетика. -2000. - № 2. - С. 15-19.

49. Зверев А. С. Синоптическая метеорология / А. С. Зверев. - Ленинград, 2007. - 367 с.

50. Зернов, В. И. Проектно-баллистические расчёты по определению основных характеристик ЛА на активных участках / В. И. Зернов, Б. П. Перелыгин, Н. Б. Пискарева. - Москва : МАИ, 1978. - 132 с.

51. Ивахненко, A. И. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / A. И. Ивахненко. - Киев : Техника, 1975. - 312 с.

52. Ивахненко, А. Г. Самоорганизация прогнозирующих моделей / А. Г. Ивахненко, Й. А. Мюллер. - Киев : Техника, 1985. - 224 с.

53. Ивахненко А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем / А. Г. Ивахненко. - Киев : Наукова думка, 1982. - 296 с.

54. Ивахненко, А. Г. Справочник по типовым программам моделирования /

A. Г. Ивахненко, Ю. В. Коппа, В. С. Степашко. - Киев : Техника, 1980. - 184 с.

55. Ивахненко А. Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным / А. Г. Ивахненко, Ю. П. Юрачковский. - Москва : Радио и связь, 1987. - 119 с.

56. Ивахненко, А. Г. Помехоустойчивость моделирования / А. Г. Ивахненко,

B. С. Степашко. - Киев : Наукова думка, 1985. - 216 с.

57. Калугин, В. Т. Численный метод расчёта аэродинамических характеристик летательных аппаратов при сверхзвуковом обтекании : учебное пособие / В. Т. Калугин, Г. Г. Мордвинцев, П. А. Чернуха. - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. - 34 с.

58. Келле, Е. Модели стоимости в ракетно-космической технике / Е. Келле // Вопросы ракетной техники. Техника. - 1985. - № 12. - 223 с.

59. Космические аппараты / под общей редакцией профессора К. П. Феоктистова - Москва : Военное издательство, 1983. - 319 с.

60. Кошур, В. Д. Адаптивный алгоритм глобальной оптимизации на основе взвешенного усреднения координат и нечётко-нейронных сетей / В. Д. Кошур // Нейроинформатика. - 2006. - Т. 1, № 2. - С. 106-124.

61. Краснощеков, П. С. Принципы построения моделей / П. С. Краснощеков, А. А. Петров. - Москва : MTV, 1983. - 264 с.

62. Кукулин, В. И. Стохастический метод оптимизации базиса вариационных расчётов многочастичных систем / В. И. Кукулин // Известия АНСССР. Сер.: Физика. - 1975. - Т. 39. - С. 535-542.

63. Ламзин, В. В. Ю. А. Мозжорин и вопросы технико-экономических исследований перспективных разработок космических систем / В. В. Ламзин, Ю. Н. Макаров, Ю. А. Матвеев // Космонавтика и ракетостроение. - 2010. -№ 4 (61). - C. 48-59.

64. Лбов, Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г. С. Лбов. - Новосибирск : Наука, 1981. - 158 с.

65. Лебедев, А. А. Динамика полета беспилотных летательных аппаратов /

A. А. Лебедев, Л. С. Чернобровкин. - Москва : Машиностроение, 1970. - 615 с.

66. Лысенко, Л. Н. Последовательная структурно-параметрическая оптимизация моделей в едином технологическом цикле баллистико-навигационного обеспечения оперативного управления космическими полетами / Л. Н. Лысенко, В. В. Бетанов, Ф. В. Звягин // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Сер.: Приборостроение. - 2012. - № 4. - С. 18-32.

67. Макаров, Ю. В. Летательные аппараты МАИ / Ю. В. Макаров. -Москва : Изд-во МАИ, 1994. - 256 с.

68. Матвеев, Ю. А. Методы исследования модификаций при разработке ЛА / Ю. А. Матвеев. - Москва : Изд-во МАИ, 1992. - 62 с.

69. Матвеев, Ю. А. Космические системы дистанционного зондирования Земли: состояние и перспективы развития / Ю. А. Матвеев, В. В. Ламзин // Полет. - 2007. - № 5. - С. 31-37.

70. Матвеев, Ю. А. Метод выбора проектных параметров модификаций космических аппаратов дистанционного зондирования Земли при наличии ограничений / Ю. А. Матвеев, В. В. Ламзин // Вестник Московского авиационного института. - 2008. - Т. 15, № 1. - С. 44-55.

71. Матвеев, Ю. А. Методика прогнозных исследований перспективных космических систем дистанционного зондирования Земли / Ю. А. Матвеев,

B. В. Ламзин // Полет. - 2010. - № 9. - С. 18-26.

72. Меньшаков, Ю. К. Техническая разведка из космоса / Ю. К. Меньшаков. - Москва : Academia, 2013. - 656 c.

73. Мишин, В. П. Введение в машинное проектирование летательных аппаратов / В. П. Мишин, М. И. Осин. - Москва : Машиностроение, 1978. - 128 с.

74. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия (комплект из 2 книг) / Ф. Мостеллер, Дж. Тьюки. - Москва : Финансы и статистика, 1982. - 570 с.

75. Мюллер, И. Эвристические методы в инженерных разработках / И. Мюллер. - Москва : Радио и связь, 1984. -142 с.

76. Нгуен Куанг Тхыонг. Алгоритм выбора номинала параметров системы управления / Нгуен Куанг Тхыонг, Фам Суан Чыонг // Мир современной науки. -2012. - № 6. - С. 24-32.

77. Ногин, В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В. Д. Ногин. - Москва : Физматлит, 2002. - 144 с.

78. Орлов, С. А. Технологии разработки программного обеспечения : учебник для вузов / С. А. Орлов. - Санкт-Петербург : Питер, 2004. - 480 с.

79. Орлянская, И. В. Современные подходы к построению методов глобальной оптимизации / И. В. Орлянская // Исследовано в России. - 2002. -С.2097-2108.

80. Песаран, М. Динамическая регрессия. Теория и алгоритмы / М. Песаран, Л. Слейтер. - Москва : Финансы и статистика, 1984. - 312 с.

81. Пиявский, С. А. Оптимизация параметров многоцелевых летательных аппаратов / С. А. Пиявский, В. С. Брусов, Е. А. Хвилон. - Москва : Машиностроение, 1974. - 168 с.

82. Попов, Е. И. Спускаемые аппараты / Е. И. Попов. - Москва : Знание, 1985. - 64 с.

83. Прошин, И. А. Структурно-параметрический синтез математических моделей в задачах обработки экспериментально-статистической информации / И. А. Прошин, Д. И. Прошин, Н. Н. Прошина. - Пенза : ПГТА, 2007. - 177 с.

84. Самарский, А. А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры / А. А. Самарский, А. П. Михайлов. - Москва : Наука, 1997. - 320 с.

85. Сафронов, В. В. Методы оптимизации структур сложных систем / В. В. Сафронов. - Саратов : СВВКИУ РВ, 1993. - 94 с.

86. Сафронов, В. В. Основы системного анализа: методы многовекторной оптимизации и многовекторного ранжирования : монография / В. В. Сафронов. -Саратов : Научная книга, 2009. - 329 с.

87. Семенов, С. С. Корректируемые авиабомбы российских ВВС / С. С. Семенов, В. Н. Харчев. - Москва : Бедретдинов и К°, 2005. - 87 с.

88. Соболь, И. М. ЛП-поиск и задачи оптимального конструирования : сборник проблемы случайного поиска / И. М. Соболь, Р. Б. Статников ; под редакцией Л. А. Растригина // Зинатне. - 1972. - № 1. - С. 117-135.

89. Соболь, И. М. Наилучшие решения - где их искать / И. М. Соболь, Р. Б. Статников. - Москва : Знание, 1982. - 64 с.

90. Савиных В. П. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования / В. П. Савиных, В. Я. Цветков. - Москва : Картгеоцентр -Геодезиздат, 2001. - 228 с.

91. Соловей, Э. Я. Динамика систем наведения управляемых авиабомб / Э. Я. Соловей, А. В. Храпов ; под редакцией Е. С. Шахиджанова. - Москва : Машиностроение, 2006. - 328 с.

92. Ивахненко, А. Г. Справочник по типовым программам моделирования / А. Г. Ивахненко, Ю. В. Копа, В. С. Степашко ; под редакцией А. Г. Ивахненко. -Киев : Техника, 1980. - 184 с.

93. Суслов, В. И. Эконометрия / В. И. Суслов, Н. М. Ибрагимов, Л. П. Талышева, А. А. Цыплаков. - Новосибирск : СО РАН, 2005. - 744 с.

94. Сухарев, А. Г. Глобальный экстремум и методы его отыскания // Математические методы в исследовании операций / А. Г. Сухарев. - Москва : Изд-во МГУ, 1981. - С. 4-37.

95. Тарасов, Е. В. Алгоритмы оптимального проектирования летательных аппаратов / Е. В. Тарасов. - Москва : Машиностроение, 1970. - 364 с.

96. Тарасов, Е. В. Методы оптимизации обликовых характеристик технических объектов на примере ЛА и ЛСА / Е. В. Тарасов, В. М. Балык, С. А. Устинов, О. В. Шипов. - Москва : МАИ, 1992. - 76 с.

97. Тарасов, Е. В. Выбор обликовых характеристик систем ЛА / Е. В. Тарасов, В. М. Балык, А. Б. Логинов. - Москва : МАИ, 1998. - 96 с.

98. Тарасов, Е. В. Методы принятия решений при проектировании технических систем / Е. В. Тарасов, В. М. Балык. - Москва : Изд-во МАИ, 1993. - 50 с.

99. Тарасов, Е. В. Методы проектирования летательных аппаратов : учебник / Е. В. Тарасов, В. М. Балык. - Москва : Изд-во МАИ, 2006. - 96 с.

100. Тарасов, Е. В. Теория принятия решений (аспекты принятия организационно-технических решений) / Е. В. Тарасов, В. М. Балык. - Москва : Изд-во МАИ, 1994. - 58 с.

101. Трифонова, Т. А. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях / Т. А. Трифонова, Н. В. Мищенко, А. Н. Краснощеков. - Москва : Академический проект, 2005. - 350 с.

102. Трухаев, Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р. И. Трухаев. - Москва : Наука, 1981. - 257 с.

103. Хаин, А. П. Математическое моделирование тропических циклонов / А. П. Хаин. - Ленинград : Гидрометеоиздат, 1989. - 246 с.

104. Хаин, А. П. Тропические циклоны и их взаимодействие с океаном / А. П. Хаин, Г. Г. Сутырин. - Ленинград : Гидрометеоиздат, 1983. - 272 с.

105. Хаин, А. П. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды /

A. П. Хаин. - Ленинград : Гидрометеоиздат, 1986. - Ч. 1. - 702 с.

106. Химмельблау, Д. Анализ процессов статистическими методами / Д. Химмельблау. - Москва : Мир, 1973. - 468 с.

107. Царев, В. А. Неконтактные методы измерения в океанологии /

B. А. Царев, В. П. Коровин. - Санкт-Петербург : Изд-во РГГМУ, 2005. - 184 с.

108. Цеверов, Д. Н. Проектирование беспилотных летательных аппаратов / Д. Н. Цеверов. - Москва : Машиностроение, 1978. - 264 с.

109. Чандра, А. М. Дистанционное зондирование и географические информационные системы / А. М. Чандра, С. К. Гош. - Москва : Техносфера, 2008. - 312 с.

110. Черноруцкий, И. Г. Методы оптимизации в теории управления : учебное пособие / И. Г. Черноруцкий. - Санкт-Петербург, 2004. - 256 с.

111. Чумак, П. И. Расчёт, проектирование и постройка сверхлегких самолетов / П. И. Чумак, В. Ф. Кривокрысенко. - Москва : Патриот, 1991. - 238 с.

112. Santoro, D. (USA). Treating Weapons Proliferation: An Oncological Approach to the Spread of Nuclear, Biological, and Chemical Technology / D. Santoro. - Political Science, 2010. - 261 p.

113. Evshenko, Yu. G. Recent advances in global optimization / Yu. G. Evshenko, M. A. Potapov, V. Y. Kozotkich. - Princeton : Princeton University Press, 1992. -P. 274-297.

114. Federal Aviation Administration, Unmanned Aircraft Operations in the National Airspace System; Federal Register. - Washington, DC, USA, 2007. - Vol. 72. -P. 6689-6690.

115. Hamparsum, Bozdogan. Statistical data mining and knowledge discovery / Bozdogan Hamparsum. - Chapman & Hall, CRC, 2004. - 595 p.

116. Hansen, Е. Global optimization using interval analysis / Е. Hansen. - New York : Marcel Dekker, 1992. - 728 р.

117. Huyer, W. Global Optimization By MultiLevel Coordinate Search / W. Huyer, А. Neumaier // Juarnal of Global Optimization. - 1999. - Vol. 14, № 4. -P. 331-335.

118. Ivakhnenko, A. G. Nonparametric GMDH Predicting Models Part 2. Indicative Systems for Selective Modeling, Clustering, and Pattern Recognition / A .G. Ivakhnenko, N. A. Ivakhnenko // Soviet Journal of Automation and Information Sciences. - 1989. - № 22. - Р. 1-10.

119. Ivakhnenko A. G. The Group Method of Data Handling in Long-Range Forecasting / A. G. Ivakhnenko // Technological Forecasting and Social Change. -1978. - № 12. - P. 213-227.

120. Ivakhnenko, A. G. Features of the Group Method of Data Handling Realizable in An Algorithm of Two Level Long - Range Quantitative Forecasting / A. G. Ivakhnenko // Soviet Automatic Control. - 1983. - Vol. 16, № 2. - P. 1- 8.

121. Glaneuski, J. Unmanned Aircraft System (UAS) Service Demand 2015-2035 / Jason Glaneuski. - Volpe National Transportation Systems Center, 2013. -137 p.

122. Madala, H. R. Inductive learning algorithms for complex systems modeling / H. R. Madala, A. G. Ivakhnenko. - Boca Raton : CRC Press Inc., 1994. - 384 p.

123. Rui Xu, D. Wunsch. Survey of clustering algorithms / D. Rui Xu // IEEE Transactions on neural networks and learning systems. - 2005. - Vol. 16, № 3. - 645 p.

124. Reg, Austin (USA). Unmanned Aircraft Systems: UAVs Design, Development and Deployment / Austin Reg. - John Wiley & Sons Ltd, 2010. - 332 p.

125. Farlow, S. J. The GMDH algorithm / S. J. Farlow // Self-organizing Methods in Modeling: GMDH Type Algorithms. - New York : Marcel Dekker, 1984. -P. 1-24.

126. Watts, A. C. Unmanned Aircraft Systems for Wildland Fire Monitoring and Research / A. C. Watts, L. N. Kobziar, H. F. Percival // Proceedings of the 24th Tall Timbers Fire Ecology Conference: The Future of Fire: Public Awareness, Health, and Safety. - Tallahassee, FL, USA, 2009. - P. 86-90.

127. A new approach for passpoint generation from aerial video imagery. Photogramm / B. E. Wilkinson, B. A. Dewitt, A. C. Watts, A. H. Mohamed, M. A. Burgess // Eng. Remote Sensing. - 2009. - Vol. 75. - P. 1415-1424.

102

Приложение 1 ПРОГРАММНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС И СПЕЦИАЛЬНОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НА ЯЗЫКЕ КОМПЛЕКС COMPACT VISUAL FORTRAN 6.5

Program fpt

dimension ym1(5000),da(5000) dimension optx(5000),optxx(5000),x(5000) real mk1,mk2,n01,n02 dimension Stsis(100),St(100)

real MPG(100),HP(100),HA(100),Vx(100),Vxr(100); real kn dimension an1(5000),bw1(5000),an2(5000),bw2(5000); dimension b0(6),PNAK(100),PNAK 1(100) integer e(100,100),np(100); integer at

common/ab/nz,at,np; common/AC/MPG; common/ac2/PG,HP,HA; common/dc/e common/pb/jun,jun1; common/abs/iq,jq; common/pa/mk1,n01,n02,etak1,apr,bpr common/aba/b0; common/abz/NY,NI,PNAK1; common/arb/ITOG

external fun open (50,file='an1.txt')

open(60,file='bw1.txt') open (3,file='res.txt')

open (1,file='vhod.txt', * form='formatted',status='old') C open (2,file='vxod1.txt')

read(1,*)KURS,NSUM,EPS2,i081,T,r1,r2,is,iso,it,nk,iz print*,'kurs=',KURS,'nsum=',NSUM,'eps2=',EPS2,'i081=',i081; print*,'t=',T,'r1=',r1,'r2=',r2,'is=',is,'it=',it,'nk=',nk,'iz=',iz; do 101 j=1,nsum

101 read(50,*)an1(j) do 102 j=1,nsum

102 read(60,*)bw1(j) C do 201 j=1,nsum

C 201 read(2,*)MPG(j),HP(j),HA(j),INCL(j)

do S2 i=l,lGG

S2 PNAK1 (i)=PNAK(i) C nsum=2

ip=l; junl=G; j4=G; j7=G c KURS=G; NSUM=3G

if(kurs.eq.G) go to 3; if(kurs.eq.l) go to 5

3 jj=G; jn=G; jjj=1

go to 9

5 Jj=1; jn=G; jjj=G 9 go to 21

2G if(j4.eq.l) jjj=G; j4=G; j7=l 21 if(jj.eq.l) EPS2=G.GGGGG1 if(ij.eq.l) go to 1 C EPS2=1

I continue c 1 iGSl=-1

NIT=1 C nsumG=nsum+l C do 2GG i=l,nsum-l nz=5; at=3; nsu=nz* at

do 2GG i=l,nsu anl(i)=G.

2GG bwl(i)=2; anl(l6)=G.S; anl(l7)=l.5; anl(lS)=l.l; bwl(l6)=l.5

bwl(l7)=2.4; bwl(lS)=2.l; bwl(l)=4; bwl(2)=4; bwl(3)=4 np(l)=S; np(2)=3; np(3)=2; np(4)=S; np(5)=5; np(6)=9; np(7)=2; np(S)=6; np(9)=4; np(lG)=9 C mkl(i),nGl(i),nG2(i) ; anl(4)=G.GGGl; bwl(4)=5G; anl(nsum)=G.Gl C bwl (nsum)=2G; do 2 i=l,NSUM; anl(i)=G; bwl(i)=lGG C nd=4; nd=lG; nd=l; iw=G 19 do 6 j=l,NSUM

6 da(j)=(bwl(j)-anl(j))/nd do 11 j=l,NSUM

II print*,'anl(j)=',anl(j),'bwl(j)=',bwl(j),'j=',j

13 print*,'ND=',nd C do 44 i=1,nd C r=r+1

if(iq.eq.O) iq=1; if(jq.eq.O) jq=1 C B^A 1

MPG(1)=400 HP(1)=350000 HA(1)=50000 C B^A 10

MPG(10)=390 HP(10)=340000 HA(10)=65000 if(jun.eq.0) go to 80 C call random(qk) C print*,'qk=',qk

C Sk=1; Sk2=1.6; N01=1.31 80 continue do 81 i=1,5

MPG1=MPG(i); HP1=HP(i); HA1=HA(i); NI=10 C NI=1; b0(1)=0.; b0(2)=0.; b0(3)=0.; b0(4)=2. C NY=0 C DO 150 ii=1,NI C call random(qk) C b0(5)=HP1+HP1*qk/0.1 C b0(6)=HA1+HA1*qk/0.1

call sis(nsum,an1,bw1,fun,i081,ip,EPS2,jj,jn,ym1,fkm1, * j4,jjj,optxx,optff,T,r1,r2,is,iso,it,nk,iz,kn,ropt,r,iw) C print*,'ITOG=',ITOG,'golobnaj' C NY=NY+ITOG C PRINT 161,NY C 161 FORMAT(5H NY=,I5) C 150 CONTINUE

C GNY=NY C GNI=NI

C print*,'GNY=',GNY,'gol' C PNAK(i)=(GNY/GNI) C print*,'PNAK(i)=',PNAK(i),'i=',i

81 continue C 44 continue

if((j4.eq.1).and.(j7.eq.0)) go to 20 C do 7 j=1,NSUM C bw1(j)=bw1(j)+da(j) C 7 continue if(i.ne. 1) go to 300 optf=optff

do 301 ji=1,nsum

301 optx(j i)=optxx(ji) go to 4

300 if(i081.eq.-1) go to 304 if(optff.gt.optf) go to 306 go to 4

306 optf=optff do 305 ji=1,nsum

305 optx(ji)=optxx(ji) go to 4

304 if(optff.lt.optf) go to 302 go to 4

302 optf=optff

do 303 ji=1,nsum

303 optx(ji)=optxx(ji)

4 continue

C do 8 j=1,nsum C kn=1

do 103 i=1,nz

do 103 j=1,at

103 print*,'e(i^j)=',e(i^j),'i=',i;j='^j,'MPG(iq)=',MPG(iq),'HP(iq)=',HP(iq); print*,'Vx(iq)=',Vx(iq),'iq=',iq,'mk1=',mk 1,'n01=',n01 ,'n02=',n02 ; print*,'etak1=',etak1,'apr=',apr,'bpr=',bpr ,'kn=',kn ; C optf=optf/kn

print*,'fk=',fkm1,'i=',i write(3,*)'xopt(j)='

do 100 j=1,nsum 100 write(3,*)ym1(j)

write(3,*)'FK=',fkm1,'Ropt=',ropt,'kn=',kn,'nsum=',nsum C print*,'R=',r,'R1=',r1

C if(r.eq.r1) go to 13

close(1); close(2); close(3); close(50); close(б0) stop

end

subroutine f (n1,xk,ico,x,nsum1,fkm,ji,ym,fd,fkk,kn,G, * isq,ds,r,lq,i08,ko)

dimension xk(50),ym(5000),xk1(50); dimension X(5000),G(5000); dimension a(50),b(50)

dimension an(5000),bw(5000); dimension a15(50),b15(50),an5(5000),bw5(5000) real kn

common/dq/a 15,b15, an5 ,bw5,xk 1; common/dp/j sj C common/aq/Csum; common/dz/jip; common/ll/ks ico=ico; ds=1; ks=0; ivv=0; t=10; ju=1; jsj=0 C Csum=0

do 51 i=1,50 51 xk1(i)=xk(i) fd1=fd

PI2=2.0*3.1415926 m1=n1+1 ww=xk(3) msum=nsum1+1

jip=ji

C print*,'xk(3)=',xk(3)

11 if(ww.eq.0.) go to 2 C print*,'fd=',fd

C print*,'xk(1)=',xk(1), 'xk(2)=',xk(2),'xk(3)=',xk(3),'ji=',ji; print*,'JI=,,ji,,F';

66 ym(ji)=xk( 1)*cos(pi2* fd/xk(3))+xk(2) *sin(pi2*fd/xk(3)) C print*,'ym(ji)-,ym(ji),'JI-,ji x(ji)=ym(ji)

C if((ym(ji).lt.an5(ji)).or.(ym(ji).gt.bw5(ji))) go to 50 C go to 181 C 50 do 65 j=1,n1 C call random(qk) C 65xk(j)=a15(j)+(b15(j)-a15(j))*qk C go to 66 C 181 continue C print*,'JI=',ji,'F'

C 181 print*,'x(ji)=',x(ji),'JI=',ji C pause if(ko.eq.1) go to 12 go to 13

12 x(ji)=ds*x(ji)

C print*,'x(ji)=',x(ji),^ji=,^ji

13 r=xk(4)*cos(pi2*fd/xk(6))+xk(5)*sin(pi2*fd/xk(6)) df=fd/(t*r)

if(df.gt.0.) go to 140 fd1=(fd+i08*fd/r)*kn go to 143 140 fd1=(fd-i08*fd/r)*kn 143 isum=0 C print*,'isq=',isq,'ds=',ds, print*,'JI=',ji,'F';

18 call fww(nsum1,x,ico,fkm,kn) C print*,'fkm=',fkm,'F'

fkk=(fd-fkm)**2 2 continue return end

subroutine fun (nsum,x,fkm,kn) dimension x(5000),y(5000) C real mk1(100),mk2(100),n01(100),n02(100),St(100) dimension an2(6),bw2(6),St(50),Stt(50) dimension xk(50),pmx(50),xl(50),der1(5000),der2(5000),xk1(50),

* ek(50),scor(50),xp(51),xt(51),delta1(50,51),

* delta(50,51),fo(50),fg(1500),xr(1500,5000),xo(1450),

* yo(1450),xp1(50),yp(50),an(5000),bw(5000),ym(5000)

dimension a(50),b(50); dimension a15(50),b15(50),an5(5000),bw5(5000) dimension afkk(5000,100),bfkk(5000,100),pkk(5000,100) dimension apr1(100),bpr1(100),w(100),PNAK(100),PNAKR(100) dimension b0(6),Cpucka(100) real mt1,mt2,M01,M02,Mt,MP

real MPG( 100),HP(100),HA(100),Vx( 100),Vxr(100),PG( 100) real Sk1(100),Sk21(100),N011(100),etak11(100) real mk1,n01,n02,M0,MDU,M0B,Mcyx real kn; real mss

integer e(100,100),np(100),npp(100); integer at common/ab/nz,at,np; common/AC/MPG; common/ac2/PG,HP,HA common/ac1/MPG 1,HP1,HA1; common/pa/mk1 ,n01,n02,etak1,apr,bpr common/pa1/mk11,n011,n021,etak11,apr1,bpr1; common/abs/iq,jq common/dc/e; common/dq/a15,b15,an5,bw5,xk1; common/aq/Csum common/dz/jip; common/dp/jsj; common/ll/ks; common/pb/jun,jun1 common/pfd/modif; common/acd/mt1,mt2,M01,M02,T; common/aqd/Stt,jjq,iiq common/abz/NY,NI,PNAK 1; common/ww/MPG1,HP1,HA1 common/ww1/M0,MDU,M0B,Mt,Mcyx; common/ww2/MP,Stsis common/qs/LamK; common/ard/mss external f1

modif=1

C do 82 i=1,100 C 82 PNAK1(i)=PNAK(i)

PI=3.1415926; nz=5; at=3; PVO=0.8; WNAD=0.9; PSUM=0.9 C jun=1; nsum2=3; jqq=0; NIT=1; k=0; iz=0; ji=jip; jw=0; ji=0 C UAV1

MPG(1)=400 HP(1)=350000 HA(1)=50000 C UAV 10

MPG(10)=390 HP(10)=340000 HA(10)=65000

if(modif.eq.1) go to 80 C do 81 j=1,10

C call stoim(nsum,x,fkm,kn,St,C1puskusd,PNAK) C Stt(jjq)=C1puskusd C Sk=x(1); Sk2=x(2); N01=x(3) do 61 jjq=1,5

MPG1=MPGjjq); HP1=HP(jjq); HA1=HAjjq) C print*,'MPG(JJQ)=',MPG(JJQ),'HPC^jq)=',HP(^jq);jjq='^jjq C call model(Sk,Sk2,N01,St,C1puskusd,PNAK,mss) C print*,'Stt(j)=',Stt(j);j='^j 61 continue 80 Csum=0; nst=0 do 44 i=1,nz if( np(i).eq.0) go to 44 iz=iz+1 npp(iz)=np(i)

C print*,'npp(iz)=',npp(iz),'iz=',iz

44 continue C do 104 i=1,10

C 104 print*,'x(i)=',x(i),'i=',i

do 5 i=1,nz; do 5 j=1,at; do 3 i=1,nz jw=0; do 3 j=1,at C print*,'i=,,i,,j=,,j

k=k+1; e(i,j)=x(k) C print*,'x(k)=',x(k),'k=',k

if(e(i^j).gt.1) e(i,j)=1; if(pg(i).gt.pg(j)) e(i,j)=0 C print*,'e(ij)-,e(ij)

if((e(i,j).eq.1).and.(jw.eq.0)) go to 7 if((e(i,j).eq.0).and.(jw.eq.1)) go to 15 if((e(i,j).eq.1).and.(jw.eq.1)) go to 15 if((e(i,j).eq.0).and.(jw.eq.0)) go to 15

7 iiq=i; jjq=j; jw=1

C print*,'e(i,j)=',e(i,j) C do 17 jz=j+1,at C 17 e(i,jz)=0 go to 1б

15 e(i,j)=0 if((j.eq.at).and.(jw.eq.0)) go to 55 go to 5б

55 e(i,j)=1

56 iiq=i; j^q=j

C print*,'e(iq^jq)=',e(iq^jq),,pered 1б'

C go to 1б C 1б print*,'jun=',jun C 1б if(modif.eq.0) go to 75

C go to 72

16 continue

C if(jjq.eq.1) go to 72

C if(jjq.eq.2) go to 51

C if(jjq.eq.3) go to 53

C print*,'IIQ=',iiq

if(iiq.eq.l) go to 23; if(iiq.eq.2) go to 25; if(iiq.eq.3) go to 27 if(iiq.eq.4) go to 29; if(iiq.eq.5) go to 31; if(iiq.eq.6) go to 33 if(iiq.eq.7) go to 35; if(iiq.eq.8) go to 37; if(iiq.eq.9) go to 39; if(iiq.eq.10) go to 41 C UAV 1

23 MPG(1)=400 HP1=350000 HA1=50000 C print*,'HP1=',HP1

go to 43 C UAV 10

41 MPG(10)=390 HP1=340000 HA1=65000 43 continue

SK=x(16); SK2=x(17); N01=x(18); PsumM=1. sigx=300; sigy=140; VISIR=0.79; Rob=150000

b0(1)=0; b0(2)=0; b0(3)=0; b0(4)=2; b0(5)=HP1 b0(6)=HA1; MP=MPG(iiq); HP1=HP(iiq); HA1=HA(iiq) C DO 150 ii=1,NI

gis2=((Xc-HP1)/sigx)**2 gis3=((Zc-HA1)/si if(e(iiq,ijq).eq.0.) go to 3 Ssek=Rob**2*VISIR/2. Pnak(iiq)=fis *Ssek*e(iiq,iiq) Pnak(iiq)=Pnak(iiq)*0.00 79 continue C print*,'PNAK(iq)=',PNAK(iq),'iq=',iq,'iq=',iq C 2 PNAK(iiq)=fk

17 W(iiq)=(1 -P V0)*PNAK(iiq)*WNAD C print*,'Pnak(iiq)=',Pnak(iiq),'fis=',fis,'Ssek=',Ssek

np(iiq)=ALOG 10(1-PSUM)/AL0G 10(1-W(iiq)) 200 Mcyx=MDU+M0B

Ccy=0.018*M0**(1.37)

Cbo=4.04*M0**(0.36)

Ccz=6.13*M0**(0.66)+0.8*M0

Ctya=(0.12*M0**(0.99)+0.035*M0)**1.014

Kh=1.1

Cto=(Ctya+Ccz+Cbo+Ccy)*Kh Ct1=5000; Kpz=20 Ct=Ct1*Mt*Kpz rizg=0.0003681

Cizgk1=17* exp(rizg* Mcyx)*Kpz Cizgdy1=26*Mdu*Kpz Cizgob=(910+1.2*Mcyx)*Kpz Kcbop=1.2

Cizgop=(Cizgk1+Cizgdy1+Cizgob)*Kcbop

Camopt=47190

Cekcpl=Ct+Cto+Camopt

Cpucka(jj q)=(Cekcpl+Cizgop)*kpz

Stsis=np(iiq)*Cpucka(ijq)*e(iiq,jjq)

Csum=Csum+Stsis

C print*,'Cpucka(jjq)=',Cpucka(jjq),'Stsis=',Stsis C end $ KP

C print*,'W(iiq)=',W(iiq),'NP(iiq)=',NP(iiq),'IIQ=',iiq C if((iiq.eq.nz).and.(jjq.eq.at)) go to 106

C jqq=1

if(e(i,j).eq.1) go to 18

18 do 19 iz=j+1,at

19 e(i,iz)=0 go to 3

1 continue C 6 continue

3 continue kr=0

do 333 iiq=1,nz if(PNAK(iiq).gt.0.) go to 334 go to 333 334 kr=kr+1 PNAKR(kr)=PNAK(iiq)

C 333 print*,'PNAKR(kr)=',PNAKR(kr),'Kr=',Kr if(kr.eq.O) kr=1

333 call am(PNAKR,Kr,amax,amin,i0,i1) fk=amin

C print*, 'amin=',amin C if(Csum.le.20.) Csum=100 C print*,'Csum=',Csum if(ji.gt.0) go to 77 77 continue C 106 fk=PNAK(iq)

C print*,'PNAK(iiq)=',PNAK(iiq),'iiq=',iiq C 106 fk=Csum 106 fk=fk*kn 76 fkm=fk C print*,'fkm=',fkm,'end fun' continue return end

subroutine fw(nsum,i,x,ico,fg,kn) dimension fg(1500),x(5000) real kn ico=ico

C print*, 'x(1 )=',x(1),'x(10)=',x(10)

call fun(nsum,x,fkm,kn) C print*,'FKM=',fkm,'fw' fg(i)=fkm continue

return end

subroutine fww(nsum,x,ico,fkm,kn) dimension x(5GGG) real kn ico=ico

call fun(nsum,x,fkm,kn) C print*,'end fww' return end

subroutine am(as,iss,amax,amin,iG,il) real as(iss)

print*,'iss=',iss,'as(l)=',as(l) amax=as(l); amin=as(l); iG=l; il=l do 1 i=2,iss if(as(i).ge.amax) go to 2 go to 3 2 amax=as(i); iG=i 3 if(as(i).le.amin) go to 4 go to 1 4 amin=as(i); il=i 1 continue return end

subroutine pb7n(nsum,i,x,fg,xr,js,fkm,an,bw,kn,isq,ds,ko)

dimension fg(l5GG),xr(l5GG,5GGG),x(5GGG),an(5GGG),bw(5GGG) dimension an2(6),bw2(6),St(5 G),Stt(5 G),PNAK(1GG) integer np(lGG); real kn; real qk; real mkl,nGl,nG2 common/ab/nz,at,np; common/pb/jun,junl; common/aqd/Stt,jjq icy=G; js=l print*,'junl=',junl C if(junl.eq.G) go to 1G

if(js.eq.l) go to 12

65 do 60 j=1,nsum

a1=an(j); b1=bw(j) C print*,'an(j)=',an(j),'bw(j)=',bw(j) call random(qk) x(j)=a1+(b1-a1)*qk if(ko.eq.O) go to 60 C x(j)=x(j)/ds; x(j)=x(j)*ds

60 continue

12 call fw(nsum,i,x,ico,fg,kn) go to 14

10 call stoim(nsum,x,fkm,kn,St,C1puskusd,PNAK)

C 10 call model(mk1,n01,n02,etak1,apr,bpr,St,C1puskusd) C St(jq)=C1puskusd C print*,'Stt(8)=',Stt(8) fg(i)=PNAK(i) go to 14 C 13 print*,'x(j)=',x(j)/J=',j do 11 j=1,nsum

11 xr(i,j)=x(j)

14 if(jun.eq.0) go to 1 fkm=fg(i) go to 2

1 nsr=(np(1)+np(2)+np(3)+np(4)+np(5)+np(6)+np(7)+np(8)+ * np(9)+np(10))/10.

C 1 fkm=C1puskusd*4

print*,'fg(i)=',fg(i),'nsr=',nsr C fkm=fg(i)*nsr fkm=fg(i)

2 continue print*,'FKM=',fkm,'pb7n' return

end

subroutine bbb(m,n,xk,a,b,pmx,nmk,ie45,pmk,ihpx,

# n k,f,pko,eps,xl,ek,fo,scor,xp,xt,delta,delta1,fk,

# icy,nw,ji,ym,an,bw,kn,G,fd,x,nsum1,fkm,isq,ds,r,i08,ko)

dimension xk(n),pmx(n),xl(n),ek(n),fo(n),scor(n), xp(m),xt(m),delta(n,m),delta1(n,m) dimension a(50),b(50); dimension XE(m,n),PRXE(n),IPVT(n),WORK(n) dimension ym(5000),G(5000),x(5000),xk1(50); dimension an(5000),bw(5000) dimension a15(50),b15(50),an5(5000),bw5(5000); dimension PG(100),HP(100),HA(100),VB(100); dimension e(100,100) C integer a1,b1; real a1,b1; real kn; real qk

common/dq/a 15,b15,an5,bw5 ,xk1; common/ac2/PG,HP,HA common/dc/e; common/ab/nz,at,np C print*,'b(1)=',b(1) do 41 i=1,50 a15(i)=a(i)

41 b15(i)=b(i) do 42 i=1,5000

an5(i)=an(i)

42 bw5(i)=bw(i)

icy=0; ico=0; lq=0; icpx=0; icpf=0; iyp=0; ice=0; deltaf=0; pr=1; ii=0 C pmk=r C a1=an(ji) C b1=bw(ji)

1 do 2 j=1,n

fo(j)=0

2 scor(j)=0

ir=0; k=1 C print*,'ji=',ji,'bbb' C print*,'nsum1=',nsum1

call f(n,xk,ico,x,nsum1,fkm,ji,ym,fd,fk,kn,G,isq,ds,r,lq,i08,ko) C print*,'fkm=',fkm,'bbb' goto 28

3 do 53 j=1,n C pmk=r C print*,'pmk=',pmk 4 ek(j)=pnorm(0.,1.,12)

xk(j)=xl(j)+pmk*(ek(j)+scor(j))*pmx(j) if(abs(xk(3)).le.0.000001) go to 4 C print*,^j='^j,'xk(j)=',xk(j),'a(j)=',a(j),'b(j)=',b(j) C pause

if(nw.eq. 1) go to 80 30 call random(qk) xk(j)=a(j)+(b(j)-a(j))*qk

if(abs(xk(3)).le.0.000001) go to 30 80 if (xk(j)-a(j)) 51,52,52

52 if (xk(j)-b(j)) 53,53,51 51 scor(j)=0

goto 4

53 continue

C do 200 j=1,n

C 200 print*,'j='^_j,'xk(j)=',xk(j),'a(j)=',a(j),'b(j)=',b(j) C print*,'nw=',nw; print*,'N=',n,'lq=',lq

66 call f(n,xk,ico,x,nsum1,fkm,ji,ym,fd,fk,kn,G,isq, * ds,r,lq,i08,ko) C print*,'fkm=',fkm,'pocle f izbbb' C if(lq.eq.1) go to 3 C print*,'an(5)=',an(5),'bw(5)=',bw(5) C pause

C print*,'an(ji)=',an(ji),'bw(ji)=' ,bw(ji) C pause C print*,^ji='^ji

C print*,'ym(ji)=',ym(ji),'an(ji)=',an(ji),'bw(ji)=',bw(ji) if((ym(ji).lt.an(ji)).or.(ym(ji).gt.bw(ji))) go to 50 CC do 59 i=1,nz

CC do 59 j=1,at CC if(e(i,j).eq.0) go to 59 CC iq=i; jq=j

CC print*,'pg(jq)=',pg(jq),'jq='^_jq,'pg(iq)=',pg(iq),'iq=',iq CC if(pg(jq).lt pg(iq)) go to 50 CC go to 59

CC 59 print*,'pg(jq)=',pg(jq),'jq=',jq,'pg(iq)=',pg(iq),'iq=',iq CC 59 continue go to 181 50 ii=ii+1 C print*,'II=',ii do 65 j=1,n call random(qk) 65 xk(j)=a(j)+(b(j)-a(j))*qk go to 66

181 if((r.lt.0.02).or.(r.gt.4.)) go to 182 C print*,'Rbbb=',r

go to 180

182 do 183 j=4,6 C print^j-j

call random(qk)

183 xk(j)=a(j)+(b(j)-a(j))*qk go to 66

180 ico=ico+1 C print*,'ico=',ico ii=0

if(ico-nk) 7,6,6

6 icpf=0; icpx=0 goto 39

7 do 19 j=k,n

do 8 i=1,n

8 xt(i)=xk(i); xt(m)=fk

do 11 i=1,n if(xt(i)-xp(i)) 11,9,11

9 k=j goto 3

11 continue

10 do 12 i=1,m

12 delta(j,i)=xt(i)-xp(i)

if(ir) 60,13,60 60 mm=n goto 14

13 mm=j

14 do 40 l=1,mm

if(l-j) 15,40,15

15 fr=delta(l,1)/delta(j,1)

do 16 i=2,n

if(delta(l,i)/delta(j,i)-fr) 40,16,40

16 continue

k=j goto 3 40 continue

17 k=j+1

if(k-n) 18,18,19

18 if(ir) 20,25,20

19 continue

k=1

20 do 21 j=1,n

do 21 i=1,m delta1(j,i)=delta(j,i)

21 if(delta(j,i).le.0.0000001) go to 25 do 347 i=1,n

PRXE(i)=delta 1(i,m) 347 continue

do 348 i=1,n do 348 j=1,n XE(i,j)=delta1(i,j) 348 continue

call decomp(n,n,XE,CONDXE,ipvt,WORK) call solve (n,n,XE,PRXE,ipvt) do 370 j=1,n 370 fo(j)=PRXE(j) C do 70 j=1,n C 70 fo(j)=delta1(j,m) ir=1; fr=0 do 22 j=1,n

22 fr=fr+fo(j)*fo(j)

ep=0.1e-10 if(fr.le.ep) goto 76 do 24 j=1,n scor(j)=fo(j)/fr*pko if(ie45) 25,25,23

23 scor(j)=-scor(j)

24 continue

goto 25

76 do 77 j=1,n

77 scor(j)=0

25 deltaf=fk-fl

if(ie45) 55,55,54

54 if(deltaf) 26,26,55

55 if(ie45) 27,57,27 57 if(deltaf) 27,26,26

26 iyp=1; icy=icy+1

goto 28

27 iyp=0

call pm(iyp,nmk,ico,pkk,pmk)

goto 3 28 fl=fk

xp(m)=fk do 29 j=1,n xl(j)=xk(j) 29 xp(j)=xk(j) 39 CONTINUE

icpx=icpx+ihpx

34 if(ico) 62,63,62

62 call pm(iyp,nmk,ico,pkk,pmk)

if(abs(deltaf).le.eps) goto 64 ice=0 goto 63 64 ice=ice+1