Оптимизация размещения оптических измерительных средств в моделях траекторных измерений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Силкин, Алексей Викторович

• Силкин, Алексей Викторович
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Силкин, Алексей Викторович

Введение.

Глава 1. Задача размещения измерительных средств: аналитический обзор

1.1. Задача размещения. Общие положения.

1.2. Структурная оптимизация измерительных систем.

1.2.1. Линейные динамические системы.

1.2.2. Статические модели наблюдений.

1.3. Планирование процесса наблюдения в динамических системах . 24 Выводы.

Глава 2. Модели оптимизации размещения оптических измерителей

2.1. Линейная динамическая модель оптических траекторных измерений

2.1.1. Элементы теории фильтрации Калмана для оптических траекторных измерений.

2.1.2. Оптимальное планирование измерений в динамической модели

2.2. Статическая модель оптических измерений

2.2.1. Ориентирование кадра.

2.2.2. Оптимальное планирование оптических измерений в статической модели.

Выводы.

Глава 3. Алгоритмы оптимального размещения оптических измерителей 60 3.1. Алгоритмы оптимального размещения оптических измерителей в динамической модели наблюдени.

3.1.1. Алгоритм ветвей и границ.

3.1.2. Генетический алгоритм.

3.1.3. Гибридный эволюционный алгоритм.

3.2. Генетический алгоритм размещения измерителей в статической модели наблюдений

Выводы.

Глава 4. Прикладные задачи оптимального размещения оптических измерительных средств.

4.1. Планирование >сеанса впешнетраекторных измерений.

4.1.1. Постановка задачи.

4.1.2. Размещение оптических измерительных средств следящего типа

4.1.3. Размещение оптических измерительных средств обзорного типа

4.1.4. Оптимальная доустановка измерительных средств.

4.1.5. Оптимизация перекрытия интервалов видимости.

4.2. Планирование оптических измерений на заключительных участках траекторий

4.2.1. Постановка задачи.

4.2.2. Размещение измерительных средств без территориальных ограничений

4.2.3. Размещение измерительных средств с территориальными ограничениями

Выводы.

Глава 5. Программная реализация алгоритмов планирования

5.1. Общее описание программной реализации.

5.2. Пользовательский интерфейс.

5.2.1. Визуализация сеанса внешнетраекторных измерений.

5.2.2. Размещение ОИС в динамической модели наблюдений

5.2.3. Оптимизация расписания измерений ОИС.

5.2.4. Расчет значений критериев точности для текущей модели сеанса измерений.

5.2.5. Оптимальное планирование наблюдения объекта на заключительном участке траектории

5.3. Типовые сценарии планирования оптических траекторных измерений

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация размещения оптических измерительных средств в моделях траекторных измерений»

Актуальность. Подготовка и проведение траекторных измерений является сложной и ресурсоемкой задачей. Это делает актуальной проблему планирования измерительного эксперимента, целями которого являются рационализация затрат на проведение измерений и повышение точности оценивания параметров объекта наблюдения. В связи с этим существует потребность в разработке методов и алгоритмов планирования траекторных измерений, которые бы упрощали этот процесс и придавали решению о выборе того или иного плана эксперимента большую достоверность.

Широкий класс задач планирования траекторных измерений составляют задачи оптимального размещения измерительных средств, или пространственной оптимизации измерительной системы. Несмотря на большое количество исследований в этой области, многие специфические задачи размещения измерительных средств остаются неизученными. Так, недостаточно исследованы задачи размещения оптических измерительных средств, которые обладают рядом затрудняющих их решение характеристик.

Специфика задачи оптимизации размещения оптических измерительных средств в динамической модели заключается, в частности, в необходимости как выбора точек установки, так и наведения измерительных средств с целью наблюдения движущегося объекта на некотором временном интервале. Таким образом, размещение оптических измерительных средств подразумевает также решение задачи, известной как планирование расписания измерений. Еще одной особенностью данной задачи является ненулевой дефект наблюдаемости пространства состояний, который не позволяет непосредственного применения ряда известных критериев оптимизации, разработанных в литературе, посвященной структурной оптимизации измерительных систем.

Другой недостаточно исследованной, но имеющей важное практическое значение задачей является задача размещения неоткалиброванных оптических измерительных средств в статической модели наблюдений. Особенностью этой задачи является применение метода опорных ориентиров, используемых при расчете пространственных координат объекта наблюдения. Это приводит, помимо усложнения расчета точности оценивания параметров объекта, к проблеме размещения ориентиров в поле зрения измерительных средств.

Представленные задачи характеризуются большой размерностью, мно-гоэкстремальностью, наличием сложных ограничений, налагаемых на решение, что препятствует применению аналитических и классических численных методов оптимизации. Для решения подобных задач в смежных областях с успехом применяются точные и приближенные эвристические методы оптимизации различного рода. Это позволяет сделать вывод о целесообразности применения таких методов к решению задач оптимального размещения оптических измерительных средств.

Таким образом, актуальность исследования задач оптимизации размещения оптических измерительных средств для проведения траекторных измерений определяется, с одной стороны, необходимостью автоматизации этого процесса, а с другой - возможностью их эффективного решения с помощью эвристических методов.

Цель работы и задачи исследования. Целью работы является разработка методов и алгоритмов оптимального размещения оптических измерительных средств в различных моделях траекторных измерений.

Исследовательские задачи, решаемые в диссертационной работе для достижения поставленной цели:

1. Разработка моделей оптимального размещения оптических измерительных средств.

2. Разработка критериев оптимальности размещения оптических измерительных средств.

3. Разработка алгоритмов планирования траекторных измерений, исследование их эффективности.

4. Реализация программных средств планирования траекторных измерений.

5. Решение прикладных задач планирования оптических траекторных измерений.

Предметом исследования являются динамические и статические модели оптических траекторных измерений.

Методы исследований. В работе использованы методы оптимизации, теории вероятностей, теории оптимального планирования эксперимента, теории стохастического управления и аналитической фотограмметрии.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Критерии оптимальности размещения измерительных средств.

2. Алгоритмы оптимизации размещения оптических измерительных средств в линейной динамической модели наблюдения.

3. Алгоритмы оптимального размещения оптических измерительных средств в статической модели наблюдения.

Научную новизну составляют следующие результаты:

1. Критерии оптимальности планирования измерений в линейной динамической модели, основанные на усеченном неравенстве Рао-Крамера и обобщенном обращении информационной матрицы Фишера.

2. Подход к формированию критерия оптимальности размещения измерительных средств, учитывающий точность оценивания траекторных параметров и стоимость измерительного комплекса.

3. /^-оптимальные размещения оптических измерительных средств в симметричной модели наблюдений.

4. Аналитические выражения для частных производных угловых координат по элементам ориентирования кадра.

5. Алгоритмы оптимизации размещения измерительных средств в широком смысле, связанной с определением пространственной и временной структуры измерений.

6. Метод адаптации параметров генетических алгоритмов, основанный на совместном учете меры разнообразия и значений целевой функции в популяции.

Практическая значимость работы заключается в возможности применения предложенных критериев и алгоритмов при планировании реальных комплексов траекторных измерений.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- XI Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Радиотехника, электротехника и энергетика" (Москва, МЭИ (ТУ), 2005);

- XV Международная научно-техническая конференция "Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании" (Пенза, ПГТА, 2005);

- VIII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM '2005 (Санкт-Петербург, СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2005);

- V Всероссийская конференция "Финансово-актуарная математика и смежные вопросы" ФАМ '2006 (Красноярск, 2006);

- IX Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM '2006 (Санкт-Петербург, СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2006);

- Межвузовский конкурс-конференция "Технологии Microsoft в теории и практике программирования" (Санкт - Петербург, СПбГПУ, 2007);

- VI Всероссийская конференция "Финансово - актуарная математика и смежные вопросы" ФАМ '2007 (Красноярск, 2007);

- X Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям SCM '2007 (Санкт-Петербург, СПбГЭТУ "ЛЭТИ", 2007);

- VII Всероссийская конференция "Финансово-актуарная математика и смежные вопросы" ФАМ '2008 (Красноярск, 2008).

По теме диссертации опубликовано 11 научных работ, из них б статей (1 статья опубликована в научном издании, определенном ВАК), 5 докладов в трудах международных и всероссийских конференций.

Исследование производилось в рамках НИР "Исследование топологии и номенклатуры средств обеспечения испытаний и их расположения на типовом полигоне МО РФ для верификации испытываемого перспективного вооружения и военной техники", шифр "Шаутбенахт", проводившейся ОАО "НИЦ СПбЭТУ" (Санкт-Петербург). Общее содержание работы соответствует приоритетному направлению развития науки, технологий и техники Российской Федерации "Информационно- телекоммуникационные системы", раздел "Технологии производства программного обеспечения".

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Силкин, Алексей Викторович

Выводы

В данной главе описана программная реализация разработанных алгоритмов, входящая в состав программного комплекса планирования и моделирования сеанса траекторных измерений. По каждому программному средству дана исчерпывающая информация относительно его назначения и выполняемых функций, включая типовые сценарии работы пользователя, что позволяет получить представление о возможностях разработанного программного обеспечения.

Разработанное программное обеспечение оптимального размещения ОИС, безусловно, не является окончательным и предполагает свое дальнейшее развитие в направлении совершенствования как самих алгоритмов, так и пользовательского интерфейса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационная работа посвящена разработке алгоритмов решения задач планирования сеанса оптических траекторных измерений. Итогом проведенных исследований явились следующие научные и практические результаты.

1. Поставлена задача размещения в широком смысле, которая заключается в совместной пространственной и временной оптимизации структуры измерений.

2. Предложены критерии точности оценивания параметров объекта наблюдения, основанные на усеченном неравенстве Pao - Крамера для линейных динамических систем и на обобщенном обращении информационной матрицы Фишера. Оба этих подхода позволяют учесть феномен неполной наблюдаемости линейной динамической модели оптических траекторных измерений.

3. Предложен подход к формированию критерия оптимальности размещения измерительных средств, учитывающий, наряду с точностью оценивания параметров состояния объекта наблюдения, стоимость измерительного комплекса. Такой подход применим как к задачам, поставленным в настоящей работе, так и в целом к задачам структурной оптимизации систем измерений.

4. Получены i^-оптимальные размещения откалиброванных оптических измерителей в статической симметричной модели измерений.

5. Получены аналитические выражения для частных производных угловых координат по элементам ориентирования кадра оптического измерителя, что позволяет увеличить точность расчета пространственных координат объекта наблюдения по картинным координатам его изображений.

6. Разработаны точные и приближенные эвристические алгоритмы планирования сеанса оптических траекторных измерений, среди которых алгоритмы размещения и оптимизации расписания измерений ОИС в статической и динамической моделях траекторных измерений,

7. Предложен метод адаптации вероятностных параметров генетического алгоритма, основанный на совместном учете меры разнообразия в популяции и значений целевой функции. Экспериментальная проверка показала повышение эффективности работы генетического алгоритма при использовании данной стратегии адаптации.

8. Разработан двухэтапный гибридный алгоритм оптимизации размещения оптических измерительных средств на основе генетического и (1+1)-ЕА алгоритмов, позволяющий сократить вычислительные затраты на поиск оптимального решения при сохранении качества получаемых результатов.

9. Программная реализация разработанных алгоритмов применена к решению прикладных задач планирования оптических траекторных измерений.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на улучшение и развитие представленных алгоритмов путем более совершенной их реализации. Развитие методов оптимального размещения ОИС позволит разработать еще более эффективную и продвинутую в сторону практики систему алгоритмов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Силкин, Алексей Викторович, 2008 год

1. Алберт, А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание Текст ./А. Алберт М.: Наука, 1977. - 224 с.

2. Александров, П. С. Курс аналитической геометрии и линейной алгебры Текст . /П. С. Александров М.: Наука, 1979. - 512 с.

3. Балакришнан, А. В. Теория фильтрации Калмана Текст . /А. В. Бала-кришнан М.: Мир, 1988. - 168 с.

4. Бекарева, Н. Д. Планирование измерений в линейных динамических системах Текст . /Н. Д. Бекарева //Сборник науч. тр. Новосибирского государственного технического универститета. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1997. - Вып. 4 (9). - С. 19-26.

5. Бекарева, Н. Д. Построение оптимальных планов измерений Текст . /Н. Д. Бекарева, А. В. Парлюк //Сборник науч. тр. Новосибирского государственного технического универститета. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999. - Вып. 1 (14). - С. 19-28.

6. Кодирование информации. Двоичные коды. Справочник Текст ./ Н. Т. Березюк [и др.] Харьков: Изд-ое объединение "Вища школа 1978. - 252 с.

7. Борисовский, П. А. О сравнении некоторых эволюционных алгоритмов Текст ./П. А. Борисовский, А. В. Еремеев //Автоматика и телемеханика. 2004. - №3. - С. 3-9.

8. Брандин, В. Н. Определение траекторий космических аппаратов Текст ./В. Н. Брандин, Г. Н. Разоренов М.: Машиностроение, 1978. - 216 с.

9. Булычев, Ю. Г. Комплексная оптимизация обработки измерений угломерных систем Текст . / Ю. Г. Булычев. И. В. Бурлай, Я. В. Крицкий // Радиотехника. 2002. - №4. - С. 11-15.

10. Гладков, Л. А. Генетические алгоритмы Текст . / Л. А. Гладков, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик. М.: Физматлит, 2006. - 320 с.

11. ГОСТ 20058-80. Динамика летательных аппаратов в атмосфере. Термины, определения и обозначения Текст . М.: Изд-во стандартов, 1981. -52 с.

12. ГОСТ Р 51794-2001. Аппаратура радионавигационная глобальной навигационной спутниковой системы и глобальной системы позиционирования.

13. Системы координат. Методы преобразований координат определяемых точек Текст . М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. - 11 с.

14. ГОСТ Р 51833-2001. Фотограмметрия. Термины и определения Текст . М.: ИПК Издательство стандартов, 2002. - 8 с.

15. Григорьев, Ф. Н. Управление наблюдениями в автоматических системах. Текст . Ф. Н. Григорьев, Н. А. Кузнецов, А. П. Серебровский. М.: Наука, 1986. - 216 с.

16. Григорьев, Ю. Д. Алгоритм обработки данных наземной фотограмметрии методом опорных точек. Текст./ Ю. Д. Григорьев //Машинные методы планирования эксперимента и оптимизации многофакторных систем. Новосибирск: НЭТИ, 1987. - С. 83-89.

17. Гудзь, Г. Ф. Применение генетического алгоритма для определения топологической структуры комплекса траекторных измерений Текст ./Г. Ф. Гудзь, М. Б. Синицкий, С. Г. Курганский. //Информационные технологии. 2006. - т. - С. 68-73.

18. Гусев, М. И. Об оптимизации измерений в задаче оценивания состояния динамической системы при геометрических ограничениях на помехи

19. Текст ./ М. И. Гусев // Дифференциальные уравнения. 1988. - Том 24, №11. - С. 1862-1870.

20. Дмитриев, Е. В. Алгоритм обнаружения отказа одного из четырех функционально связанных датчиков Текст . / Е. В. Дмитриев, Р. А. Лухт, Небылов А. В. // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Общетехническая. -1984. т. - С. 76-78.

21. Дэвис, М. X. А. Линейное оценивание и стохастическое управление Текст . / М. X. А. Дэвис. М.: Наука, 1984. - 206 с.

22. Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования Текст . / В. В. Емельянов, В. М. Курейчик, В. В. Курейчик. М.: ФИЗ-МАТЛИТ, 2003. - 432 с.

23. Жданюк, Б. Ф. Основы статистической обработки измерений Текст . /Б. Ф. Жданюк. М.: Сов. радио, 1978. - 384 с.

24. Зверев, А. И. Определение оптимальной программы измерений с использованием принципа максимума Текст ./ А. И. Зверев, В. И. Карлов, М. Н. Красильщиков // Известия АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1984. - №4. - С. 102-109.

25. Каллианпур, Г. Стохастическая теория фильтрации Текст . /Г. Калли-анпур. М.: Наука: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 320 с.

26. Калман, Р. Е. Об общей теории систем управления Текст . / Р. Е. Кал-ман // Труды первого международного конгресса ИФАК. Том 1. М.: 1961. - С. 521-547.

27. Канторович, Л. В. Функциональный анализ Текст . /Л. В. Канторович, Г. П. Акилов. М.: Наука, 1984. - 750 с.

28. Карлов, В. И. Оптимизация процесса измерений в динамических системах при различных критериях оптимальности Текст . /В. И. Карлов, М.Н. Красильщиков // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. -1987. №3. - С. 191-197.

29. Крылов, И. А. О методе последовательных приближений для решения задач оптимального управления Текст . /И. А. Крылов, Ф. Л. Черноусько // ФВМ и МФ. 1962. - Том 2. - №6. - С. 1132-1139.

30. Куликов, Д. В. Оптимальный линейный фильтр для процедур оценивания с идентификацией измерений Текст . /Д. В. Куликов, А. В. Экало // Автоматика и телемеханика. 1986. - №3. - С. 80-87.

31. Куржанский, А. Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности Текст . / А. Б. Куржанский. М.: 1977. - 392 с.

32. Ланкастер, П. Теория матриц Текст . / П. Ланкастер. М.: Наука, 1978.- 280 с.

33. Леонов, Г. А. Теория управления Текст . /Г. А. Леонов. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского ун-та, 2006. - 234 с.

34. Лобанов, А. Н. Фотограмметрия Текст . /А. Н. Лобанов. М.: Недра, 1984. - 552 с.

35. Любимов, А. В. Оптимальное оценивание состояния дискретной стохастической системы при управляемых наблюдениях Текст . /А. В. Любимов, Е. В. Постников // Известия ВУЗов. Математика. 1989, №11. - с. 51-60.

36. Малышев, В. В. Оптимизация управлений и наблюдений летательных аппаратов Текст . / В. В. Малышев, М. Н. Красильщиков, В. И. Карлов.- М.: Машиностроение, 1989. 312 с.

37. Мальцев, А. И. Основы линейной алгебры Текст . / А. И. Мальцев. -М.: Наука, 1970. 400 с.

38. Малютин, Ю. М. Применение ЭВМ для решения задач идентификации объектов Текст . / Ю. М. Малютин, А. В. Экало. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1988. - 254 с.

39. Малютин, Ю. М. Определение местоположения объекта по линиям наблюдения Текст . / Ю. М. Малютин, В. П. Орлов, Е. В. Постников //Известия ЛЭТИ. 1973. - Вып. 132. - С. 98-104.

40. Мирошников, М. М. Теоретические основы оптико-электронных приборов Текст . / М. М. Мирошников. Л.: Машиностроение. - 600 с.

41. Математическое обеспечение сложного эксперимента Текст .: в 5 т./ Ю. А. Белов, В. П. Диденко, Н. Н. Козлов и др.; под общ. ред. И. И. Ляшко. -Киев : Наукова думка, 1982. Т. 1. Обработка измерений при исследовании сложных систем. 300 с.

42. Математическое обеспечение сложного эксперимента Текст .: в 5 т./ Ю. А. Белов, В. П. Диденко, H.H. Козлов и др.; под общ. ред. И. И. Ляшко. -Киев : Наукова думка, 1982. Т. 2. Математические модели при измерениях.- 263 с.

43. Моисеев, Н. Н. Текст . / Н. Н. Моисеев, Ю. П. Иванилов, Е.М. Столярова. М.: Наука, 1978. - 352 с.

44. Парлюк, А. В. Планирование дискриминирующего эксперимента для стохастических динамических систем Текст .: автореф. дисс. . канд. техн. наук: 05.13.16 / А. В. Парлюк. Новосибирск: НГТУ, 2002. - 22 с.

45. Постников, Е. В. Рекуррентный фильтр с последовательной адаптацией Текст . /Е. В. Постников, А. В. Экало // Автометрия. 1980. - №5 - С. 19-24.

46. Постников, Е. В. Проектирование математического обеспечения ЭВМ для системы обработки разнородной измерительной информации Текст . / Е.

47. B. Постников, С. А. Ивановский //Известия ЛЭТИ. 1980. - Вып. 275.1. C. 30-34.

48. Постников, Е. В. Алгоритмы обработки измерительной информации при неопределенности условий наблюдения Текст . / Е. В. Постников, С. А. Ивановский //Известия ЛЭТИ. 1981. - Вып. 293. - С. 67-71.

49. Постников, Е. В. Оценка траектории объекта по угловым измерениям его положения Текст . / Е. В. Постников, М. Л. Доценко, Е. А. Мусин //Известия ЛЭТИ. 1988. - Вып. 400. - С. 53-56.

50. Pao, С. Р. Линейные статистические методы и их применения Текст ./ С. Р. Pao. М.: Наука, 1967. - 548 с.

51. Романовский, И. В. Алгоритмы решения экстремальных задач Текст . /И. В. Романовский. М.: Наука, 1977. - 352 с.

52. Самочернов, И. В. Построение оптимальной модели измерений для линейных динамических систем Текст .: автореф. дисс. . канд. техн. наук: 05.13.16 / И. В. Самочернов. Новосибирск: НГТУ, 2004. - 22 с.

53. Сейдж, Э. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении

54. Текст . /Э. Сейдж, Дж. Меле. М.: "Связь 1976. - 496 с.

55. Смирнов, Н. А. Организация вычислительного процесса отождествления угломерной информации, получаемой от нескольких приборов Текст . /Н. А. Смирнов, А. В. Экало //Известия ЛЭТИ. 1981. - Вып. 293. - С. 52-55.

56. Справочник по прикладной статистике Текст . В 2 т. Т. 2/ под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, С. А. Айвазяна, Ю. Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1990. - 526 с.

57. Трошина, Г. В. Активная идентификация линейных динамических дискретных стационарных объектов во временной области Текст .: автореф. дисс. . канд. техн. н-к: 05.13.01/ Г. В. Трошина. Новосибирск, 2007. -24 с.

58. Трошина, Г. В. Поиск Б-оптимального плана для дискретных объектов с неизвестными параметрами Текст . / Г. В. Трошина// Составляющие научно-технического прогресса. Материалы 2-ой Международной конференции. Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2006. - С. 145-150.

59. Уилкс, С. Математическая статистика Текст . /С. Уилкс М.: Наука, 1967. - 632 с.

60. Федоров, В. В. Теория оптимального эксперимента Текст . /В. В. Федоров. М.: Наука, 1971. - 312 с.

61. Фомин, В. Н. Оптимальная и адаптивная фильтрация Текст . /В. Н. Фомин. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского университета, 2003. - 418 с.

62. Форсайт, Д. А. Компьютерное зрение. Современный подход Текст . /Д.

63. A. Форсайт, Ж. Понс. М.: Издательский дом "Вильяме 2004. - 928 с.

64. Харди, Г. Г. Неравенства Текст . / Г. Г. Харди, Д. Е. Литтльвуд, Г. Полна. М.: ИЛ, 1948. - 456 с.

65. Харисов, В. Н. Модифицированный метод синтеза алгоритмов оптимального управления наблюдениями Текст . / В. Н. Харисов, А. П. Аникин, Р. Р. Хамматов // Радиотехника. 1999. - №7. - С. 66-71.

66. Хуторцев, В. В. Оптимальное управление дискретными наблюдениями в многопозиционных комплексных измерительных системах Текст ./В. В. Хуторцев // Радиотехника и электроника. 1991. - Вып. 1. - С. 63-70.

67. Хуторцев, В. В. Использование метода инвариантного погружения для синтеза итерационного алгоритма поиска оптимального управления измерительным процессом Текст . /В. В. Хуторцев // Техническая кибернетика. 1992. - №1. - С. 200-2003.

68. Хуторцев, В. В. Метод малого параметра в теории управления наблюдениями Текст ./ В. В. Хуторцев // Автоматика и телемеханика. 1993. -№12. - С. 81-88.

69. Хуторцев, В. В. Пространственная оптимизация наблюдений Текст ./ В.

70. B. Хуторцев //Автоматика и телемеханика. 1997. - №12. - С. 96-106.

71. Хуторцев, В. В. Декомпозиционный метод синтеза локально оптимальных законов управления наблюдениями Текст ./ В. В. Хуторцев, А. А. Фасоля // Радиотехника. 2000. - №10. - С. 16-19.

72. Черноусько, Ф. J1. Оптимальное управление при случайных возмущениях Текст ./ Ф. JI. Черноусько, В. Б. Колмановский. М.: Наука, 1978. - 352 с.

73. Чубич, В. М. Планирование ^-оптимальных входных сигналов для стохастических линейных дискретных систем Текст .: автореф. дисс. . канд. техн. наук: 05.13.16 / В. М. Чубич. Новосибирск, 1994. - 22 с.

74. Эльясберг, П. Е. Определение движения по результатам измерений Текст ./П. Е. Эльясберг. М.: Наука, 1976. - 416 с.

75. Arbel, A. Sensor placement in optimal filtering and smoothing problems Текст . / A. Arbel // IEEE Trans. Automat. Contr. Vol. AC-27, no. 1. - P. 94-98.

76. Baker, J. E. Adaptive selection methods for genetic algorithms Текст . / J. E. Baker // Proceedings of the 1st International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications. 1985. - P. 101-111.

77. Basseville, M. Optimal sensor location for detecting changes in dynamical behavior Текст . / M. Basseville, A. Benveniste, G. V. Moustakides, A. Rougee // IEEE Trans. Automat. Contr. 1987. - Vol. AC-32, no. 12. -P. 1067-75.

78. Bicchi, A. Optimal design of multivariate sensors Текст . / A. Bicchi, G. Сапера // Measurement Science and Technology. 1994. - Vol. 5, no. 4. - P. 319-332.

79. Cameron, A. A Bayesian Approach to Optimal Sensor Placement Текст . / A. Cameron, H. Durrant-White // Int. J. Robotics Res. 1990. - Vol. 9, no. 1 - P. 70-88.

80. Carlson, S. Annealing a Genetic Algorithm Over Constraints Текст ./S. Carlson, R. Shonkwiler //Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on System, Man and Cybernetics. Vol. 4. 1998. - P. 3931-3936.

81. Cortes, J. Coverage control for mobile sensing networks Текст ./J. Cortes, S. Martinez, T. Karatas, F. Bullo //IEEE Transactions on Robotics and Automation. 2004. - Vol. 20, no. 2. - P. 243-255.

82. Davis, L. Handbook of genetic algorithms Текст . / L. Davis. New York: Van Nostrand Reinhold, 1991. - 385 p.

83. Deb, K. Understanding interactions among genetic algorithm parameters Текст . /К. Deb, S. Agrawal // Foundations of Genetic Algorithms 5. -San-Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 1999. P. 265-286.

84. Deb, K. Self-adaptive genetic algorithms with simulated binary crossover Текст . / К. Deb, H.-G. Beyer // Evolutionary Computation. 2000. - Vol. 9, no. 2. - P. 197-221.

85. De Jong, K. A. A formal analysis of the role of multi-point crossover in genetic algorithms Текст . / К. A. De Jong, W. M. Spears // Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 1992. - Vol. 5, no. 5. - P. 1-26.

86. Droste, S. On the analysis of the (1+1) evolutionary algorithm Текст . /S. Droste, T. Jansen, I. Wegener //Theoretical Computer science. 2002. - Vol. 276, issue 1-2. - P. 51-81.

87. Eiben, A. E. Boosting genetic algorithms with self-adaptive selection Текст ./A. E. Eiben, M. C. Schut, A. R. de Wilde // Proceedings of 2006 IEEE Congress of evolutionary computation. Vankuver, 2006. - P. 477-482.

88. Fogarty, T. Varying the probability of mutation in the genetic algorithm Текст . / Т. Fogarty // Proceedings of the 3rd International Conference on Genetic Algorithms / ed. J.D. Schaffer. Morgan Kaufmann, 1989. - P. 104-109.

89. Franchi, G. C. Genetic algorithm-based procedure for pretest analysis Текст./ G. C. Franchi, D. Gallieni // AIAA J. 1995. - Vol. 33, no. 7.- P. 1362-1364.

90. Fritsch, D. First order design strategies for industrial photogrammetry Текст ./D. Fritsch, F. Crosilla //Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE): Close-Range Photogrammetry Meets Machine Vision, 1990.- Vol. 1395. P. 432-438.

91. Goldberg, D. E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning Текст ./D. E. Goldberg. Reading, MA: Addison-Wesley Publishing, 1989. - 432 p.

92. Grefenstette, J. J. Optimization of control parameters for genetic algorithms Текст. /J.J. Grefenstette // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1986. - Vol. 16, no. 1. - P. 122-128.

93. Guo, H. Y. Optimal placement of sensors for structural health monitoring using improved genetic algorithm Текст ./ H. Y. Guo, L. Zhang, L. L. Zhang and J. X. Zhou// Smart Materials and Structures. 2004. - Vol. 13, issue 3. - P. 528-534.

94. Hancock, P. J. B. An empirical comparasion of selection methods in evolutionary algorithms Текст./ P. J. B. Hancock // Proceedings of the AISB Workshop on Evolutionary Computation. 1994. - P. 80-94.

95. Harik, G. R. A parameter-less genetic algorithm Текст . / G. R. Harik, F. G. Lobo // Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference. Vol. 1. Morgan Kaufmann, 1999. - P. 258-265.

96. Hinterding, R. Adaptation in evolutionary computetion: a survey Текст ./R. Hinterding, Z. Michalewicz, A. E. Eiben. //Proceedings of the 4th IEEE International conference on Evolutionary Computation. Indianapolis, 1997. - P. 65-69.

97. Holland, J. H. Adaptation in natural and artificial systems Текст . / J. H. Holland Cambridge, MA: MIT Press, 1992. - 228 p.

98. Johnson, C. D. Optimization of a certain quality of complete controllability and observability for linear dynamic systems Текст ./C. D. Johnson// Trans. ASME, Series D (J. Basic Eng.) 1969. - Vol. 91. - P. 228-238,

99. Kalman, R. E. On the general theory of control systems Текст . / R. E. Kalman //Proc. 1st IF AC Congress, vol. 1. Butterworth, London, 1961. -P. 481-492.

100. Kalman, R. E. Controllability of linear dynamical systems Текст . / R. E. Kalman, Y. С. Ho and K. S. Narendra. Contrib. Differential Equations. -1963. - Vol. 1, no. 2. - P. 189-213.

101. Kalman, R. E. New results in linear prediction and filtering theory Текст . / R. E. Kalman, R. S. Bucy. ASME Trans. J. Basic Engng 83, Ser. D. -1961. - Vol. 83, no. 1. - R 95-108.

102. Kosut, R. L. Optimal Sensor Design for State Reconstruction Текст . / R. L. Kosut, A. Arbel, К. M. Messier // IEEE Trans, on Automatic Control. -1982. Vol. AC-27, no. 1. - P. 242-244.

103. Kubrusly, C. S. Sensors and Controllers Location in Distributed Systems -A Survey Текст . / С. S. Kubrusly, H. Malebranche // Automatica. 1985.- Vol.21, no. 1. P. 117-128.

104. Martinez, S. Optimal sensor placement and motion coordination for target tracking Текст . / S. Martinez, F. Bullo // Automatica. 2006. - Vol. 42, no. 4. - P. 661-668.

105. Mason, S. Automatic sensor placement for accurate dimensional inspection Текст ./S. O. Mason, A. Gruen //Computer Vision and Image Understanding. 1995. - Vol. 61, No. 3. - P. 454-467.

106. Mehra, R. K. Optimization of measurement schedules and sensor designs for linear dynamic systems Текст . /R. K. Mehra //IEEE Trans, on Automatic Control. 1976. - Vol. 21, No. 1. - P. 55-64.

107. Meier, L. Optimal control of measurement subsystems Текст . / L. Meier, J. Pescon, R. M. Dressier // IEEE Trans. Automat. Control. 1967. - Vol. AC-12, no. 5. - P. 529-536.

108. Mitchell, M. An Introduction to Genetic Algorithms Текст . /М. Mitchell.- Cambridge, MA: MIT Press, 1996. 214 p.

109. Miiller, P. C. Analysis and optimization of certain qualities of controllability and observability for linear dynamic systems Текст ./ P. C. Muller, H. I. Weber // Automatica. 1972. - Vol. 8, no. 2. - P. 237-246.

110. Olague, G. Optimal camera placement for accurate reconstruction Текст ./G. Olague, R. Mohr // Pattern Recognition. 1998. - Vol. 35, no. 4. - P. 927-944.

111. Rabani, Y. A computational view of population genetics Текст . /Y. Rabani //Proceedings of the Twenty-Sewenth Annual ACM Symposium on Theory of Computing. Las-Vegas, Nevada, USA, 1995. - P. 83-92.

112. Spears, W. M. Adapting crossover in evolutionary algorithms Текст . / W. M. Spears // Proceedings of the Evolutionary Programming Conference. -Cambridge, MA: The MIT Press, 1995. P. 367-384.

113. Stewart, G. W. On the perturbation of pseudo-inverses, projections and linear least squares problems Текст . / G. W. Stewart // SIAM Review,- 1977. Vol. 19, no. 4. - P. 634-662.

114. Syswerda, G. Uniform crossover in genetic algorithms Текст . / G. Syswerda// Proc. 3rd Int. Conf. on Genetic Algorithms. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1989. - P. 2-9.

115. Tarabanis, K. Automated sensor planning for robotic vision tasks Текст . /К. Tarabanis, R. Y. Tsai, P. K. Allen //Proc. 1991 IEEE Int. Conf. Robotics and Automation. Sacramento, California, USA, 1991. - P. 76-82.

116. Tarantula, A. Inverse Problem Theory Текст . / A. Tarantula. Amsterdam: Elsevier. 1987. - 613 p.

117. Tongchim, S. Parallel genetic algorithm with parameter adaptation Текст . /S. Tongchim, P. Chongstitvatana // Information Processing Letters. 2002. -Vol. 82, issue 1. - P. 47-54.

118. Tuson, A. Adapting operator settings in genetic algorithms Текст . / A. Tuson, P. Ross // Evolutionary Computation. 1998. - Vol. 6, no. 2. - P. 161-184.

119. Ucinski, D. Optimal sensor location for parameter estimation of distributed processes Текст ./ D. Ucinski //International Journal of Control. 2000. -Vol. 73, no.13. - P. 1235-1248.

120. Schlierkamp-Voosen, D. Adaptation of population sizes by competing subpopulations Текст . / D. Schlierkamp-Voosen, H. Muhlenbein // Proceedings of the 1996 IEEE Conference on Evolutionary Computation. -Piscataway: IEEE Press, 1996. P. 330-335.

121. Wagner, I. A. Row straightening by local interactions Текст ./ I. A. Wagner, A. M. Bruckstein//Circuits, Systems and Signal Processing. 1997. - Vol 16, no. 3. - P. 287-305.

122. Yi, S. Optimal Sensor and light source positioning for machine vision Текст . /S. Yi. R. M. Haralick, L. G. Shapiro// Computer Vision and Image undersrtanding. 1995. - Vol. 61, no. 1. - P. 122-137.