Оценка опасности и планирование безопасного движения на морских акваториях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Шуленина Алена Викторовна

• Шуленина Алена Викторовна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Шуленина Алена Викторовна

Введение

1 Обеспечение безопасности морского трафика: подходы, методы и инструменты

1.1 Средства обеспечения безопасности в современном судовождении

1.1.1 Бортовые навигационные средства

1.1.2 Береговые средства поддержки судовождения

1.2 Классические задачи судовождения и методы их решения

1.2.1 Оценка риска опасного сближения судов

1.2.2 Предупреждение опасного сближения судов

1.2.3 Планирование безопасного пути судна

1.3 Современные информационные сервисы поддержки судовождения

1.3.1 Автоматическая идентификационная система

1.3.2 Глобальные хранилища данных о движении судов

1.3.3 Средства интеграции информационных сервисов в судовождении

1.4 Итоги главы

2 Разработка математических моделей оценки опасности трафика морской акватории

2.1 Модель данных трафика морской акватории

2.2 Метрики опасности трафика морской акватории

2.2.1 Метрика «Интенсивность движения»

2.2.2 Метрика «Интенсивность плюс скорость»

2.2.3 Метрика «Интенсивность плюс размер»

2.2.4 Метрика «Частота опасных сближений»

2.2.5 Метрика «Насыщенность трафика»

2.3 Интегрированная метрика опасности трафика морской акватории

2.4 Итоги главы

3 Разработка математических моделей и методов планирования маршрутов судов через акватории с интенсивным движением

3.1 Общая постановка задачи планирования маршрута судна как задачи оптимизации

3.2 Возможные подходы, модели и алгоритмы планирования маршрута судна

3.2.1 Планирование маршрута на основе методов вариационного

исчисления

3.2.2 Планирование маршрута на основе методов динамического программирования

3.2.3 Планирование маршрута на основе метода изохрон

3.2.3.1 Базовый метод изохрон

3.2.3.2 Модифицированный метод изохрон

3.2.3.3 Модифицированный метод изохрон с разделением областей

3.2.3.4 Метод, основанный на построении изопон

3.2.4 Планирование маршрута на основе эвристических алгоритмов

3.2.4.1 Генетические алгоритмы

3.2.4.2 Алгоритм муравьиной колонии

3.2.5 Планирование маршрута на основе графа возможных маршрутов

3.3 Планирование маршрутов судов на основе ретроспективных данных путём кластеризации параметров движения

3.3.1 Кластеризация параметров движения

3.3.2 Построение графа возможных маршрутов

3.3.3 Примеры планирования маршрутов на реальных акваториях

3.3.4 Оценка результатов планирования маршрутов на акваториях с интенсивным трафиком на основе кластеризации параметров движения

3.4 О методах поиска пути на взвешенном графе

3.5 Итоги главы

4 Разработка методов планирования схемы безопасного движения на морской акватории

4.1 Общая постановка задачи планирования схемы движения как задачи оптимизации

4.2 Модельная интерпретация задачи планирования схемы безопасного движения как задачи поиска маршрутов на графе

4.2.1 Исходная модель задачи

4.2.2 Эвристики для уменьшения сложности задачи

4.3 Примитивы траекторий судов и их использование при планировании схемы безопасного движения

4.4 Имитационное моделирование движения судов для оценки метрик опасности схемы движения морской акватории

4.4.1 Простое моделирование односторонних пересекающихся судопотоков

4.4.2 Имитационное моделирование движения судов в заливе Находка

4.5 Итоги главы

Заключение

Список литературы

Приложение А. Акты об использовании результатов работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка опасности и планирование безопасного движения на морских акваториях»

Введение

Актуальность темы диссертации. В настоящее время морской транспорт является важнейшим элементом мирового хозяйства, а объёмы морских перевозок постоянно растут. Растёт и интенсивность движения судов в районах крупных транспортных узлов. Например, в акваториях, прилегающих к портам Владивостока и Находки, одновременно находится более 100 судов, в Токийском заливе - более 1000, а в районах крупных портов Азии (Гонконг, Сингапур и др.) -до 4000 судов. Трафик при этом нередко носит характер разнонаправленных и насыщенных судопотоков.

Безопасность движения судов является важнейшим аспектом организации перевозок и планирования работы экипажей и береговых служб. В условиях высокой интенсивности движения увеличивается нагрузка на судоводителей, повышается вероятность принятия ими ошибочных решений, а в некоторых случаях безопасное движение вообще невозможно (например, при насыщенном трафике или при попадании судов движущейся группы в «навигационную ловушку»). Всё это определяет необходимость дальнейшего развития методологической базы обеспечения безопасности движения судов.

В условиях интенсивного трафика безопасное движение судов может быть обеспечено только путём координации действий участников движения. Эта координация может иметь следующие формы:

- Установление общих правил судоходства на открытой воде и в ограниченных водах (МППСС-72 и др.) [56, 123].

- Детализация общих правил судоходства для конкретной акватории, например, в форме системы установления путей движения или схемы безопасного движения судов [49, 81, 165].

- Диспетчеризация движения судов на конкретной акватории путём выдачи указаний отдельным участникам движения. В настоящее время эту задачу решают специализированные предприятия - береговые системы управления движением судов (СУДС). Отметим, что оператор СУДС отдаёт лишь указания судоводителю,

например, об изменении полосы движения или скорости, а способ выполнения этих указаний выбирает капитан судна [122].

- Использование инструментов для обмена информацией между судами о планируемых маршрутах и маневрах. Действия каждого судна должны быть предсказуемы и прозрачны для других участников движения. Именно знание, как встречное судно намеревается маневрировать, позволяет корректно интерпретировать общие правила расхождения судов. Если все суда транслируют данные о своём положении, текущих и планируемых параметрах движения в общее информационное пространство, то каждому судну можно будет выбрать параметры движения, приемлемые для всех находящихся поблизости судов [43]. Этот подход актуален в свете перспективного развития автономного судовождения [7, 47].

Последнее десятилетие характеризуется активным развитием новых цифровых средств и сервисов, связанных с судовождением. Так, произошло дальнейшее расширение сервисов Автоматической идентификационной системы (АИС) и её интеграция с последним поколением средств работы с данными («большие данные») [160, 143]. Это позволило создать агрегаторы навигационных данных с глобальным охватом (например, сервис marinetraffic.com [138] и ему подобные) и выйти на новый уровень интеграции разнородной судоводительской информации (Е-Навигация [4, 5, 74, 83]). Был сформулирован перспективный путь развития судовождения через исключение человеческого фактора и применение автоматического управления и организации постоянного дистанционного мониторинга и контроля (А-Навигация [82, 83, 90]). В последние годы было введено понятие автономного судна и классификация степеней его автономности [6].

С появлением новой цифровой инфраструктуры судовождения открылась возможность реализации новых (основанных на анализе ретроспективных траекторных данных) подходов к решению традиционных судоводительских задач. В настоящей работе разрабатываются и исследуются оригинальные, позволяющие получить качественно новые результаты, методы решения задач оценки опасности трафика морской акватории, планирования маршрутов судов и планирования схем

безопасного движения судов. Эти задачи продолжают оставаться актуальными и дают методологическую основу для координации действий участников движения в условиях интенсивного судоходства.

Оценка опасности схемы движения, реализуемой на акватории, позволяет выявить её наиболее проблемные участки («узкие места»). Для регулирующих служб это служит сигналом о необходимости изменения правил движения, оптимизации судопотока в той или иной части акватории. Для характеристики опасности трафика конкретной акватории также используется термин «напряжённость плавания» [52]. Оценка сложившегося варианта схемы движения возможна как экспертным способом, ориентируясь на параметры трафика и нормативную базу, так и путём анализа реального судопотока. До наступления цифровой эпохи такой анализ представлял собой нетривиальную задачу и требовал много времени и усилий [48], хотя и позволял получить вполне информативные результаты. С появлением агрегаторов навигационных данных доступ к информации о трафике акваторий существенно упростился, что позволяет решить задачу с меньшими затратами, однако требует создания модельных представлений и методов её решения, ориентированных на работу со специфическими ретроспективными данными, предоставляемыми сервисами АИС, что и сделано в настоящей работе. Рассматриваемыми метриками (мерой) опасности схемы движения выступают интенсивность движения судов, их размеры и скорости, степень хаотичности параметров движения, степень полноты (насыщенности) трафика.

Классическая задача планирования маршрута перехода судна хорошо изучена [79] и представляет собой оптимизационную задачу, целью которой является плавание по самому короткому из возможных путей, за самое короткое время, с наименьшим расходом топлива, с наилучшей экономикой и т.п. При движении судна через акваторию с интенсивным движением важным является также выбор такой траектории, которая была бы характерной для акватории, максимально соответствовала сложившейся на ней практике судовождения. Как уже было отмечено, с целью координации действий участников движения на

акваториях с интенсивным движением часто вводится совокупность ограничений, формирующих некоторую схему движения судов («правила движения») [50, 52, 81]. Важно, что указанная схема движения может быть принята как директивно, так и неявно (неформально), как квинтэссенция коллективного опыта судоходства в конкретном районе. При движении судна через такие районы планирование маршрута перехода необходимо осуществлять с учётом накладываемых ограничений. Перспективным путём решения этой задачи является обращение к ретроспективным данным о трафике конкретной акватории, что требует создания новых методов решения задачи планирования маршрутов, разработанных в настоящей диссертации.

Планирование схем безопасного движения судов представляет собой актуальную и ёмкую научно-техническую задачу. До появления современных автоматизированных средств судовождения планирование схемы движения на акватории происходило с учётом гидрографических особенностей выбранного района. Команды специалистов стремились создать максимально безопасные схемы движения, однако в условиях ограниченных возможностей навигации прошлых лет важным было наличие визуальных ориентиров, помогавших судоводителю следовать по выбранной траектории [80, 158]. При недостатке естественных ориентиров (приметные мысы, горы, острова) создавались искусственные (буи, створные знаки, маяки). Возможные для реализации схемы движения соотносились с правилами судовождения и выбирались наиболее удобные для работы судоводителей и персонала береговых служб. Создаваемые таким образом схемы характеризовались не столько оптимальными решениями с точки зрения безопасности и пропускной способности, сколько простотой маневрирования. Позднее, при росте интенсивности трафика, нередко проявлялись ограничения таких «старых» схем [158]. В условиях наступившей цифровой эпохи и развития нового поколения навигационных средств суда могут реализовать любые маршруты, допустимые их кинематикой, динамическими свойствами и географией акватории, без ограничений, связанных с использованием визуальных ориентиров. Это даёт возможность установить другие - более безопасные и

производительные схемы движения судов. В настоящей работе разработан метод планирования схемы безопасного движения судов, основанный на её конструировании из примитивов и оценке опасности путём имитационного моделирования трафика.

Целью диссертационного исследования является разработка математических моделей оценки опасности и методов планирования безопасного движения на морских акваториях.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Разработка математической модели опасности трафика морской акватории.

2. Разработка методов планирования оптимальных безопасных маршрутов судов через акватории с интенсивным движением.

3. Разработка методов планирования схемы безопасного движения морской акватории.

4. Экспериментальная проверка разработанных моделей и методов на основе реальных данных о трафике морских акваторий и имитационного моделирования.

Направления исследований: морские акватории и внутренние водные пути, методы и средства навигации и судовождения, оптимальные судоходные маршруты, безопасность судоходства.

Объект исследования - совокупность моделей и методов представления трафика морских акваторий с интенсивным движением.

Предмет исследования - методы оценки опасности актуального трафика морских акваторий и методы обеспечения безопасного судовождения на акваториях с интенсивным движением.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель и способ цифрового представления комплексной оценки навигационной опасности движения на морских акваториях.

2. Метод планирования оптимальных безопасных маршрутов через акватории с интенсивным движением на основе анализа ретроспективных данных о движении судов.

3. Метод планирования схемы безопасного движения судов, основанный на моделировании движения судов по множеству возможных траекторий и оценке метрик, описывающих степень опасности движения.

4. Результаты оценки опасности движения на ряде реальных акваторий, вычислительных экспериментов по планированию маршрутов, имитационного моделирования трафика морских акваторий.

Методы исследования, применяемые в диссертации основаны на представлениях современной теории управления, методах оптимизации, методах обработки больших данных, математическом и компьютерном моделировании.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что получены следующие новые научные результаты.

Модельные представления опасности трафика морской акватории на основе комплекса метрик, характеризующих различные аспекты безопасности движения судов.

Метод планирования безопасного маршрута через акватории с интенсивным движением, позволяющий реализовать переход судна согласно сложившейся на акватории актуальной практике судовождения.

Метод планирования схемы безопасного движения судов на морской акватории, основанный на её конструировании из примитивов и верификации путём имитационного моделирования; определены основные параметры этой имитационной модели.

Методы обработки специфических ретроспективных траекторных данных, предоставляемых агрегаторами навигационной информации сервисов АИС; накоплен уникальный опыт работы с такими данными.

Достоверность результатов, полученных в диссертации, обеспечивается применением классических математических моделей, методов оптимизации, классических методов оценки риска опасного сближения судов, предупреждения опасного сближения судов; методов планирования оптимальных маршрутов и обработки больших данных, адекватных решаемой задаче; использованием

классических подходов для проведения имитационного моделирования и вычислительных экспериментов.

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования заключается в следующем. В работе созданы новые математические модели для представления опасности трафика морской акватории, новый метод планирования безопасных маршрутов через акватории с интенсивным движением, новый метод планирования схемы безопасного движения судов. Созданные модели и методы объединены идеей использования больших массивов траекторных данных: ретроспективных для оценки опасности акватории и планирования маршрутов или полученных с помощью имитационного моделирования для планирования схемы движения. Разработаны и отработаны приёмы работы с такими данными и алгоритмы их обработки.

Достигнутые теоретические результаты (модели, методы, алгоритмы), будучи реализованными на практике, позволят обеспечить безопасность движения судов на акваториях с интенсивным трафиком.

Апробация результатов. Основные результаты диссертации представлялись и обсуждались на конференциях FarEastCon2021 (Владивосток) [113, 116], FarEastCon2020 [114], Региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных по естественным наукам 2020 (Владивосток) [87], Информационные технологии в управлении (ИТУ) 2020 (Санкт-Петербург) [115], III Всероссийской научно-практической конференции «Морские исследования на Дальнем Востоке» 2019 (Владивосток) [89], Региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных по естественным наукам 2019 (Владивосток) [88], Пятой международной научно-практической конференции Имитационное и комплексное моделирование морской техники и морских транспортных систем 2019 (Санкт-Петербург) [29], научных семинарах лаборатории автономного судовождения МГУ им. адм. Г.И. Невельского, сектора управления и навигации ИАПУ ДВО РАН, кафедры Информационных технологий и систем ВВГУ, департамента Программной инженерии и искусственного интеллекта ДВФУ. 4 статьи в

сборниках трудов конференции проиндексированы в базе Scopus [113, 114, 115, 116].

Грантовая поддержка. Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-38-90018 и в рамках Государственного задания ИАПУ ДВО РАН (тема FWFW-2021-0003). Заключительная часть работы была выполнена в рамках программы академического стратегического лидерства «Приоритет-2030», проект «Разработка алгоритмов автоматического расхождения судов в соответствии с МППСС-72, оценка их эффективности и безопасности» (см. также Приложение А).

Публикации. По результатам диссертации опубликовано 9 работ, в том числе 5 статей в журналах ВАК, относящихся к научной специальности 2.9.7 -Эксплуатация водного транспорта, водные пути сообщения и гидрография [22, 25, 28, 31, 44], 4 статьи в других журналах ВАК [21, 24, 68, 86], в том числе 1 статья в журнале, индексируемом в базе данных RSCI [21] и 1 статья в журнале, индексируемом в базе Web of Science [24]. Зарегистрировано 1 программное средство [18].

Личный вклад автора заключается в разработке модельных представлений опасности трафика морской акватории, реализации методов планирования оптимальных безопасных маршрутов судов через акватории с интенсивным движением, разработке метода планирования схемы безопасного движения морской акватории, создании имитационной модели трафика морской акватории, постановке вычислительных экспериментов на основе реальных данных о движении судов.

Структура и объем. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 166 наименований. Работа изложена на 162 страницах и включает 73 рисунка, 8 таблиц, одно приложение.

1 Обеспечение безопасности морского трафика: подходы, методы и

инструменты

1.1 Средства обеспечения безопасности в современном судовождении

Морские перевозки были и остаются важнейшей частью мировой хозяйственной деятельности. В условиях постоянно растущего морского трафика вопрос обеспечения безопасности движения судов остаётся актуальным и требующим внимания специалистов.

В настоящее время безопасность судоходства обеспечивается бортовыми и береговыми навигационными средствами, а также организационными инструментами, представляющими собой различные рекомендации и указания регулирующих органов, как национальных, так и международных.

1.1.1 Бортовые навигационные средства

Центром управления судном является ходовой мостик, на котором установлено различное оборудование и приборы, обеспечивающие безопасность мореплавания.

Навигационное оборудование включает в себя обширный перечень устройств, которые решают задачи определения местоположения судна, маршрута и взаимодействия с другими судами. Состав этих устройств регламентирует международная конвенция по охране человеческой жизни на море 1974 года (SOLAS-74 глава V правило 19 [78]) в зависимости от назначения и валовой вместимости судна.

Общая схема бортового навигационного оборудования судна приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Бортовые навигационные средства

Так, например, коротковолновые морские радары (РЛС) позволяют осуществлять наблюдение за движением судов. РЛС функционируют на всех судах. На дисплеях РЛС можно увидеть другие суда, очертания береговых линий, буи.

Для планирования маршрута и определения собственного местоположения используют электронные картографические навигационно-информационные системы (ЭКНИС), представляющие собой комплекс программного и аппаратного обеспечения, предназначенного для обработки и отображения навигационных данных на электронных картах. ЭКНИС объединяют данные от различных источников, таких как GPS, радары, эхолоты и азимутальные системы, и выводят их на экране; интегрируются с другими системами на судне, такими как автоматическая идентификационная система (АИС) и системы автоматического управления судном.

Автоматическая идентификационная система (АИС), активно развиваемая в последние два десятка лет, является важнейшим инструментом обеспечения безопасности. АИС имеет как береговой, так и бортовой компонент. Данные АИС могут выводиться на судне на электронных картах. Система обеспечивает автоматический обмен навигационной, рейсовой и прочей информацией между судами и береговыми службами, что открывает возможность для координации движения судов и предотвращения опасных ситуаций. Отдельные массивы ретроспективных данных АИС в настоящее время являются общедоступными и размещены в сети Интернет.

На каждом судне водоизмещением свыше 3000 тонн есть своеобразный «черный ящик» - регистратор данных рейса. Это устройство собирает данные от всех систем судна и сохраняет в специальном блоке. Эта информация может быть полезна при расследовании происшествий, в целях контроля правильности эксплуатации судна, анализа работы его узлов и систем.

Навигационные системы включают в себя специальные многофункциональные дисплеи, приемники глобальной навигационной спутниковой системы, судовые мониторы, радарные антенны, контроллеры и прочее оборудование. Также на судах имеются системы автоматизации и контроля для обеспечения безотказной работы судового оборудования. Эта «судовая автоматика» используется для сбора данных со всех судовых систем, к ней же относятся интегрированные мостиковые системы, которые представляют собой центральное звено управления судном на основе данных от всех периферийных систем. Комплектация конкретной интегрированной навигационной системы зависит от назначения судна.

1.1.2 Береговые средства поддержки судовождения

Береговые службы являются важной составляющей системы обеспечения безопасности мореплавания, мониторинга и поддержки принятия решений. В рамках этих служб функционируют различные системы, которые обеспечивают

сбор и обработку потоков различных данных, интеграцию данных для создания общей оперативной картины и обеспечение совместного использования информации всеми заинтересованными сторонами.

К числу таких систем относят системы управления движением судов (СУДС). При этом важно отметить, что СУДС (англ. vessel traffic service - VTS) не подразумевает непосредственного управления судном в традиционном смысле (это задача авторулевых и систем автоматической прокладки курса). Основное назначение СУДС - координация движения путем передачи оператором СУДС указаний (например, о снижении скорости или изменении полосы движения), а способ выполнения этих указаний и окончательные решения по управлению движением судна принимает капитан [121]. Таким образом, под термином СУДС понимается не система управления в узком смысле, а система поддержки принятия решений [122].

СУДС можно классифицировать по различным критериям: по организационной структуре (одиночные, оборудование которых расположено на одном посту, и комплексные - состоящие из оперативного центра управления движением, сети РЛС и станций АИС [3, 12, 54]); по уровню технического оснащения (посты управления с РЛС и средствами визуального наблюдения; системы с РЛС с индикаторами меток целей и средствами документирования; автоматизированные СУДС с наличием нескольких РЛС и подсистем хранения и автоматической обработки данных; СУДС, сопряжённые с АИС); по уровню регулирования движения; по выполняемой роли (информационные и распорядительные) [72] и прочее.

Ключевыми подсистемами СУДС, представляющими собой её инструментальное ядро являются подсистемы сбора (РЛС и АИС), обработки и предоставления информации (рисунок 2).

Рисунок 2 - Общая структура СУДС, подсистемы и их взаимодействие

СУДС включает три основных составляющих [9, 72]:

- служба информации, должна предоставлять данные о навигационной и метеорологической ситуации, интенсивности движения, данных об ограничениях и помехах судовождения, сведения об изменении работы СУДС (границы зоны обслуживания, радиоканалы и пр.), координаты и пункты назначения судов, движущихся на заданной акватории;

- служба оказания помощи в судовождении (по запросу судна, либо в случае сложной навигационной ситуации на акватории), может предоставлять рекомендации по судовождению или предупреждения судам;

- служба организации движения, основывается на наблюдении за соблюдением правил движения, установленных на акватории, планировании и регулировании движения судов.

В настоящее время СУДС различной сложности оборудованы практически все подходы к портам и прибрежные районы интенсивного судоходства. Это обусловлено прежде всего тем, что бортовых систем обеспечения навигационной безопасности (АИС, РЛС, ГНСС и пр.) недостаточно в условиях высоконагруженных акваторий. Даже точное позиционирование судна не является достаточным условием для безопасного плавания. Все участники движения в районах действия СУДС нуждаются в координации движения. Для решения этой задачи и служит СУДС, регулируя движение на основе наиболее полных и актуальных данных о текущей навигационной ситуации на заданной акватории.

1.2 Классические задачи судовождения и методы их решения

Правила судовождения складывались на основе многолетней навигационной практики, они регламентируются рядом различных документов, как национальных, так и международных. Целевой установкой правил судовождения является обеспечение безопасности движения судов

Исторически судоводители могли выявлять и разрешать опасные ситуации используя лишь визуальное наблюдение. Появление радиолокационных станций значительно облегчило работу судоводителей, в том числе в условиях ограниченной видимости. Появилась возможность визуализировать на дисплее другие суда и береговую линию, отследить маршрут судов-целей и даже «проиграть» собственный манёвр. Интеграция данных всех доступных средств судовождения позволила расширить возможности обеспечения безопасности судоходства, обеспечив судоводителей информацией для поддержки принятия решений, своевременной идентификации и избегания опасных ситуаций.

Принято особенно выделять три классические задачи судовождения: оценка риска опасного сближения судов, предупреждение опасного сближения судов и планирование безопасного пути судна.

1.2.1 Оценка риска опасного сближения судов

В 1950 годы получил распространение подход к оценке риска опасного сближения судов на основе понятий «расстояние кратчайшего сближения» (Closest Point of Approach, CPA) и «время движения до точки кратчайшего сближения» (Time of Closest Point of Approach (TCPA)) [51]. Согласно ему, необходимым условием безопасного движения считается обеспечение такой дистанции наибольшего сближения судов, которая не достигает некой критической величины. Иногда также учитывается величина «расстояние до точки наибольшего сближения судов» (Distance to Closest Point of Approach (DCPA)) [77].

Чуть позже был введены термины «зона навигационной безопасности» и «корабельный домен», определяемые как области пространства вокруг судна определённой формы и размеров, свободные от других судов и прочих объектов и обеспечивающие безопасное движение судна. Различные модели корабельных доменов были исследованы в классических работах в 60-80 годы.

В таблице 1 приведена ретроспектива некоторых представлений задачи оценки риска опасного сближения судов.

Таблица 1 - Ретроспектива представлений задачи оценки риска опасного сближения судов

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шуленина Алена Викторовна, 2026 год

Список литературы

1 Акмайкин, Д. А. Результаты исследований проблемы моделирования графа маршрута судна на основе алгоритмов кластеризации / Д. А. Акмайкин, С. Ф. Клюева, П. А. Салюк // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2016. - № 5(39). - С. 29-38.

2 Автоматический синтез траекторий движения как средство интеллектуальной поддержки судоводителя / С. П. Дмитриев, Н. В. Колесов, А. В. Осипов, Г. Н. Романычева // Гироскопия и навигация. - 2001. - №2 3(34). - С. 19-31.

3 Акмайкин, Д. А. Совместное определение параметров цели с помощью судовой РЛС и транспондера АИС / Д. А. Акмайкин, Д. Б. Хоменко // Эксплуатация морского транспорта. - 2010. - № 4(62). - С. 48-51.

4 Алексеев, А. А. Конфигурация управляющего комплекса в вариации мультиагентной системы потока судов в концепции развития Е-навигации / А. А. Алексеев // Транспортное дело России. - 2020. - № 4. - С. 197-200.

5 Арделъянов, Н. П. Промежуточные результаты концепции е-Навигации / Н. П. Ардельянов // Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. - 2022. - № 2(39). - С. 8-11.

6 Артемъев, А. В. Моделирование безопасного расхождения морских автономных надводных судов / А. В. Артемьев, В. М. Гриняк, В. А. Петров // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. -2023. - № 10. - С. 3-10.

7 Артемъев, А. В. Разработка алгоритма и программы для моделирования расхождения автономных судов / А. В. Артемьев, Е. А. Яковенко, Д. А. Оськин // Морские интеллектуальные технологии. - 2023. - № 4-3. - С. 76-85.

8 Беллман, Р. Динамическое программирование / Р. Беллман. - М.: ИЛ, 1960. - 400 с.

9 Борисова, Л. Ф. Обеспечение безопасности судоходства в рыбопромысловых районах: учебное пособие / Л. Ф. Борисова. - М.: Моркнига, 2016. - 415 с.

10 Бродский, П. Г. К вопросу оценки влияния интенсивности судоходства на аварийность / П. Г. Бродский, Ю. В. Румянцев, С. Н. Некрасов // Навигация и гидрография. - 2010. - № 30. - С. 36-42.

11 Букатый, В. М. Нетрадиционный метод выяснения ситуации сближения судов / В. М. Букатый, С. Ю. Морозова // Эксплуатация морского транспорта. -2012. - № 1(67). - С. 18-21.

12 Букатый, В. М. Точностные харатеристики метода непосредственного определения дистанции кратчайшего сближения судов по информации от АИС / В. М. Букатый, С. Ю. Морозова // Эксплуатация морского транспорта. - 2012. - № 2(68). - С. 9-15.

13 Васьков, А. С. Управление программным движением судна / А. С. Васьков, А. А. Мироненко // Эксплуатация морского транспорта. - 2015. - №2 4(77). - с. 40-49.

14 Веремей, Е. И. Алгоритмы оптимизации маршрутов движения с учетом погодных условий / Е. И. Веремей, М. В. Сотникова // International Journal of Open Information Technologies. - 2016. - Т. 4, № 3. - С. 55-61.

15 Верификация и валидация компьютерных моделей / А. В. Сальников, М.С. Французов, К. А. Виноградов, К. Р. Пятунин, А.С. Никулин // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. - 2022. - № 9(750). - С. 100-115.

16 Головченко, Б. С. Информационная система сбора данных о движении судов на морской акватории / Б. С. Головченко, В. М. Гриняк // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. -2014. - № 2(24). - С. 156-162.

17 Головченко, Б. С. Информационная система сбора данных трафика морской акватории / Б. С. Головченко, В. М. Гриняк // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. - 2014. - № 8. - С. 24-28.

18 Гриняк В.М., Шуленина А.В. Программа для имитационного моделирования движения судов на морских акваториях. Свидетельство о

государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022680994 Российская Федерация. заявл. 26.10.2022 : опубл. 09.11.2022.

19 Гриняк В.М., Шурыгин А.В. Программа сбора траекторных данных о движении судов из открытых интернет источников. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018618729 Российская Федерация. заявл. 22.05.2018 : опубл. 19.07.2018.

20 Гриняк, В. М. Использование данных АИС для оценки опасности коллективного движения на морской акватории / В. М. Гриняк, Ю. С. Иваненко // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2017. - № 3(18). -С. 18.

21 Гриняк, В. М. Кластеризация данных траекторий морских судов для планирования маршрутов через акватории с интенсивным движением / В. М. Гриняк, А. В. Шуленина // Информационные технологии. - 2021. - Т. 27, № 11. -С. 607-615.

22 Гриняк, В. М. Кластерный анализ траекторных данных для планирования маршрутов судов через акватории с интенсивным трафиком / В. М. Гриняк, Ю. С. Иваненко, А. В. Шуленина // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. - 2021. - № 4. - С. 22-28.

23 Гриняк, В. М. Комплексная оценка опасности трафика морской акватории / В. М. Гриняк, Ю. С. Иваненко, А. В. Шуленина // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. - 2020. - Т. 12, № 1(48). - С. 90-104.

24 Гриняк, В. М. Моделирование схемы безопасного движения морской акватории / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, А. В. Шуленина // Морские интеллектуальные технологии. - 2021. - № 3-1(53). - С. 127-134.

25 Гриняк, В. М. О задаче планирования схемы безопасного движения судов на морской акватории / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, А. В. Шуленина // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. -2021. - № 10. - С. 14-20.

26 Гриняк, В. М. Оптимизация маршрута перехода судна с учетом параметров волнения / В. М. Гриняк, Д. А. Акмайкин, В. И. Люлько // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2018. - Т. 6, № 4(23). - С. 469-483.

27 Гриняк, В. М. Оценка опасности движения на акватории по данным автоматической идентификационной системы / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, Ю. С. Иваненко // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. - 2017. - № 10. - С. 41-46.

28 Гриняк, В. М. Оценка опасности схемы движения на акватории мерой нагрузки на судоводителей / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, А. В. Шуленина // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. -2019. - № 12. - С. 35-40.

29 Гриняк, В. М. Оценка опасности трафика акватории как меры эмоциональной нагрузки на судоводителя / В. М. Гриняк, А. В. Шуленина // Имитационное и комплексное моделирование морской техники и морских транспортных систем (ИКМ МТМТС-2019): Пятая международная научно-практическая конференция. Труды конференции, Санкт-Петербург, 10 июля 2019 года. - Санкт-Петербург: Издательство "Перо", 2019. - С. 48-52.

30 Гриняк, В. М. Оценка опасности трафика морской акватории по данным Автоматической идентификационной системы / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, В. И. Люлько // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2017. - Т. 9, № 4. - С. 681-690.

31 Гриняк, В. М. Оценка эмоциональной нагрузки на судоводителей в условиях коллективного движения / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, А. В. Шуленина // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. - 2019. - Т. 11. - № 4. - С. 640-651.

32 Гриняк, В. М. Планирование маршрутов судов на основе кластеризации ретроспективных данных трафика акватории / В. М. Гриняк // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. - 2021. - Т. 13, № 2. - С. 61 - 78.

33 Гриняк, В. М. Планирование маршрутов судов на основе кластеризации траекторий / В. М. Гриняк, Ю. С. Иваненко, А. В. Шуленина // Информационные технологии в управлении: материалы конференции, Санкт-Петербург, 06-08 октября 2020 года. - Санкт-Петербург: "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор", 2020. - С. 38-41.

34 Гриняк, В. М. Планирование маршрутов судов через акватории с интенсивным движением на основе ретроспективных данных / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. -2022. - Т. 10, № 3(38). - С. 25-26.

35 Дмитриев, С. П. Нечеткий критерий в задаче интеллектуального управления движением судна / С. П. Дмитриев // Гироскопия и навигация. - 1998. - № 2(21). - С. 47-51.

36 Дмитриев, С. П. Синтез безопасных траекторий расхождения судов с использованием методов искусственного интеллекта / С. П. Дмитриев, Н. В. Колосов, А. В. Осипов // Судостроение. - 2000. - № 3(730). - С. 39-42.

37 Дорожко, В. М. Экспертные представления об основных ситуационных моделях коллективного движения судов / В. М. Дорожко, А. Н. Лебедева // Проблемы управления. - 2006. - № 4. - С. 43-49.

38 Евстигнеев, В. А. Применение теории графов в программировании / В. А. Евстигнеев. - Москва: «Наука» Главная редакция физико-математической литературы, 1985. - 352 с.

39 Ермаков, С. В. Исследование скоростного режима судов на открытом прямолинейном участке калининградского морского канала / С. В. Ермаков // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2017. - Т. 9, № 2. - С. 252-259.

40 Ермаков, С. В. Особенности зрительного восприятия навигационной информации в бухтах с холмистым рельефом побережья и их влияние на безопасность плавания / С. В. Ермаков // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2018. - Т. 10, № 5. - С. 911-921.

41 Жгулев, А. И. Перспективы е-навигации в судовождении / А. И. Жгулев, Е. В. Чабанова // Техническая эксплуатация водного транспорта: 104 проблемы и пути развития: Материалы международной научно-технической конференции: в 2-х частях, Петропавловск-Камчатский, 17-19 октября 2018 года / Ответственный за выпуск О.А. Белов. - Петропавловск-Камчатский: Камчатский государственный технический университет, 2019. - С. 15-19.

42 Ивченко, Г. И. Теория массового обслуживания: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности "Прикладная математика" / Г. И. Ивченко, В. А. Каштанов, И. Н. Коваленко. - Москва : Высшая школа, 1982. - 256 с.

43 Имитационное моделирование безопасного расхождения групп морских судов / А. В. Артемьев, В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, В. А. Петров // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2023. - Т. 11, № 3(42). - С. 25-26.

44 Имитационное моделирование трафика морской акватории для планирования безопасной схемы движения судов / В. М. Гриняк, А. В. Шуленина, И. В. Бабиев, А.В. Артемьев // Навигация и гидрография. - 2024. - № 4 (77). - С. 15-26.

45 Каретников, В. В. К вопросу оценки рисков использования безэкипажных средств водного транспорта на участке акватории / В. В. Каретников, С. В. Козик, А. А. Буцанец // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2019. - Т. 11, № 6. - С. 987-1002.

46 Коноплев, М. А. Применение аппарата нечеткой логики для определения уровня опасности столкновения / М. А. Коноплев // Эксплуатация морского транспорта. - 2009. - № 2(56). - С. 34-39.

47 Коренев, А. С. Формирование траекторий движения безэкипажного судна / А. С. Коренев, С. П. Хабаров, А. Г. Шпекторов // Морские интеллектуальные технологии. - 2021. - № 4-1(54). - С. 158-165.

48 Лентарёв, А. А. Морские районы систем обеспечения безопасности мореплавания / А. А. Лентарёв. - Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2004. - 114 с.

49 Лентарёв, А. А. Основы теории судопотоков / А.А. Лентарёв. -Владивосток: «Интермор», 1995. - 76 с.

50 Лентарёв, А. А. Проблемы организации движения судов в дальневосточных водах / А. А. Лентарёв // Транспортное дело России. - 2015. - № 6. - С. 256-257.

51 Лентарёв, А. А. Развитие концепции зоны навигационной безопасности / А. А. Лентарёв // Вестник Морского государственного университета. - 2011. - №. 50. - С. 75-86.

52 Лентарёв, А.А. Основы теории управления движением судов: монография / А.А. Лентарёв. - Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2018. - 181 с.

53 Малыгин, И. Г. Информационно-управляющие системы водного транспорта в период четвертой индустриальной революции / И. Г. Малыгин, В. И. Комашинский, О. А. Королев // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. - 2017. - № 8. - С. 3-12.

54 Маринич, А. Н. Судовая автоматическая идентификационная система АИС / А. Н. Маринич. - М.: Судостроение, 2004. -180 с.

55 Матвеев, А. А. Обзор технических средств и методов спутниковой навигации судов / А. А. Матвеев, В. Н. Кузнецов, В. Д. Гаскаров // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2016. - № 1(35). - С. 207-214.

56 Международные правила предупреждения столкновений судов в море, 1972 г : (с поправками согласно резолюции А.910 (22), принятой 29 ноября 2001 года). - Москва : Моркнига, 2006. - 85 с.

57 Мироненко, А. А. Градиентная модель программного движения судна / А. А. Мироненко // Навигация и гидрография. - 2012. - № 34. - С. 35-42.

58 Мироненко, А. А. Модель программного движения судна в стесненных водах / А. А. Мироненко // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2013. - № 2. - С. 65-70.

59 Некрасов, С. Н. Комплексный ситуационный подход к оценке навигационной безопасности плавания / С. Н. Некрасов, Н. И. Леденев // Навигация и гидрография. - 2019. - № 55. - С. 34-42.

60 Нильсон, Н. Искусственный интеллект: методы поиска решений / Пер. с англ. В. Л. Стефанюка; под ред. С. В. Фомина. — М.: Мир, 1973. — 270 с.

61 Нырков, А. П. Алгоритм управления движением судов, идущих пересекающимися курсами / А. П. Нырков, П. В. Викулин // Журнал университета водных коммуникаций. - 2011. - № 1. - С. 100-105.

62 Общие положения об установлении путей движения судов. (Резолюция А.572(14) от 20 ноября 1985 г.). ГУНиО, МО СССР. - 1987. - 32 с.

63 Ольшамовский, С. Б. Организация безопасности плавания судов: учебник для ин-тов водн. трансп. / С. Б. Ольшамовский, Д. К. Земляновский, И. А. Щепетов. - М.: Транспорт, 1979. - 213 с.

64 Ольшамовский, С. Б. Повышение безопасности мореплавания. Часть 3 / С.Б. Ольшамовский, 2-е изд., переработанное и дополненное. - Новороссийск: НГМА, 2000. -142 с.

65 Оськин, Д. А. Агентный подход к имитационному моделированию движения судна в различных условиях / Д. А. Оськин, В. В. Бочарова, С. В. Осипов // Морские интеллектуальные технологии. - 2023. - № 4-1. - С. 292-297.

66 Планирование маршрута перехода судна с учётом опасности морского волнения / Д. А. Акмайкин, О. А. Букин, В. М. Гриняк, М. А. Москаленко // Морские интеллектуальные технологии. - 2018. - № 4-5(42). - С. 148-152.

67 Планирование маршрутов судов по ретроспективным данным о движении на основе модельных представлений вычислительной геометрии / В. М. Гриняк, Л. И. Прудникова, А. В. Артемьев, Д. М. Левченко // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2023. - Т. 11, № 2(41). - С. 25-26.

68 Планирование маршрутов судов через акватории с интенсивным движением / В. М. Гриняк, А. В. Шуленина, Л. И. Прудникова, А. С. Девятисильный // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. -2021. - Т. 9, № 2(33).

69 Погосов, С. Г. Безопасность плавания в портовых водах /С. Г. Погосов. -М. : Транспорт, 1977. - 138 с.

70 Погосов, С. Г. Береговые системы управления движением судов ЦБНТИ ММФ / С. Г. Погосов, Г. И. Москвин. - М.: Морской транспорт: Обзорная информация. Серия «Судовождение и связь», 1976. - 54 с.

71 Погосов, С. Г. Обеспечение безопасности движения судов в портовых водах / С. Г. Погосов, Е.В. Борисов, В. П. Королева. - М.: Морской транспорт: Обзорная информация. Серия «Судовождение и связь» ЦБНТИ ММФ, 1974. - 41 с.

72 Приказ Министерства транспорта Российской Федерации от 23.07.2015 № 226 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: Приказ Министерства транспорта Российской Федерации от 23.07.2015 № 226 Официальное опубликование правовых актов(дата обращения 20.02.2024).

73 Ривкин, Б. С. Е-навигации - десять лет / Б. С. Ривкин // Гироскопия и навигация. - 2015. - № 4(91). - С. 173-191. - DOI 10.17285/0869 7035.2015.23.4.173191.

74 Ривкин, Б. С. Е-навигация. Прошло 5 лет / Б. С. Ривкин // Гироскопия и навигация. - 2020. - Т. 28. - № 1(108). - С. 101-120.

75 Система интеллектуальной поддержки судоводителя при расхождении судов / С. П. Дмитриев, Н. В. Колесов, А. В. Осипов, Г. Н. Романычева // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2003. - № 2. - С. 98105.

76 Системы управления безэкипажными судами / А. В. Титов, Л. Баракат, В. А. Чанчиков [и др.] // Морские интеллектуальные технологии. - 2019. - № 1-4(43). - С. 109-120.

77 Современное состояние и проблемы использования внутренних водных путей (на примере Волго-Каспийского морского судоходного канала): Монография / А. В. Титов, С. Н. Зайкова, И. А. Волынский, А. А. Хмельницкая; Под общей редакцией А.В. Титова. - Пенза: Общество с ограниченной ответственностью Научно-издательский центр "Социосфера", 2017. - 528 с.

78 СОЛАС-74 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: Solas_74_file_5_37_4078.pdf (дата обращения 20.02.2024).

79 Сотникова, М. В. Алгоритмы формирования маршрутов движения судов с учетом прогноза погодных условий / М. В. Сотникова // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. - 2009. - № 2. - С. 181-196.

80 Таратынов В. П. Судовождение в стесненных районах / В.П. Таратынов. - Москва: Транспорт, 1980. - 128 с.

81 Таратынов, В. Целесообразность разделения морских путей / В. Таратынов // Морской флот. - 1969. - № 9. - С. 19-20.

82 Титов, А. В. Перспективы технологического развития и внедрения безэкипажных судов / А. В. Титов, Л. Баракат // Морские интеллектуальные технологии. - 2018. - № 3-1(41). - С. 94-103.

83 Титов, А. В. Состояние и перспективы реализации технологии е-навигации / А. В. Титов, Л. Баракат, А. Хаизаран // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2019. - Т. 11, № 4. - С. 621-630.

84 Триполец, О. Ю. Использование нейронных сетей для решения задачи безопасного расхождения группы автономных судов / О. Ю. Триполец // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. - 2024. - Т. 16, № 4. - С. 493-506.

85 Филатов, В. И. Модель алгоритма автоматизированного построения маршрута судна для танкеров, перевозящих высоковязкие нефтепродукты / В. И. Филатов // Эксплуатация морского транспорта. - 2019. - № 2(91). - С. 43-50.

86 Цифровое представление и комплексная оценка навигационной безопасности движения на морских акваториях / В. М. Гриняк, Ю.С. Иваненко, В. И. Люлько, А. В. Шуленина, А. В. Шурыгин // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2020. - Т. 8. - № 1(28).

87 Шуленина, А. В. Алгоритмы муравьиной колонии в планировании маршрутов судов / А. В. Шуленина // Материалы Региональной научно-

практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных по естественным наукам: Научное электронное издание, Владивосток, 11-22 мая 2020 года. - Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2020. - С. 126128.

88 Шуленина, А. В. Оценка опасности трафика морской акватории / А. В. Шуленина // Материалы Региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных по естественным наукам, Владивосток, 15-30 апреля 2019 года. - Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2019. - С. 221-223.

89 Шуленина, А. В. Оценка опасности трафика морской акватории с учётом неопределенности при принятии решений судоводителями / А. В. Шуленина // Вестник Морского государственного университета. - 2020. - № 86. - С. 34-39.

90 a-Navigation. Autonomous and Remote Navigation [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.anav.org/ru/index.html (дата обращения: 13.06.2023).

91 Bellman, R. On a Routing Problem / R. Bellman // Quarterly of Applied Mathematics. - 1958. - Vol. 16. - No. 1. - P. 87-90.

92 Bezdek, J. C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms / J. C. Bezdek. - Boston: Springer, 1981. - 272 p.

93 Bijlsma, S. J. A computational method for the solution of optimal control problems in ship routing / S. A. Bijlsma // Journal of the Institute of navigation. 2001. -Vol. 48. - No.3. - P. 145-154.

94 Bijlsma, S. J. On minimal-time ship routing //Delft University of Technology, Staatsdrukkerij Den Haag, The Netherlands, Doctors Thesis. - 1975.

95 Bishop, C. M. Pattern recognition and machine learning / C. M. Bishop. — New York: Springer Science Business Media, 2006. — 738 p.

96 Calvert, A. A Dynamic System for Fuel Optimization Trans-Ocean / A. Calvert, E. Deakins, R. Motte // Journal of Navigation. - 1991. - Vol.44. - No. 02. - P. 233-265.

97 Calvert, E. S. A comparison of two systems for avoiding collision / E. S. Calvert // The Journal of Navigation. - 1961. - Vol. 14. - No. 4. - P. 379-401.

98 Calvert, E. S. Manoeuvres to ensure the avoidance of collision / E.S. Calvert // The Journal of Navigation. - 1960. - Vol. 13. - P. 127-137.

99 Cannel, W. P. Collision avoidance as a game of co-ordination / W. P. Cannel // Journal of Navigation. - 1981. - Vol. 34. - P. 220-239.

100 Chang, K. Y. A method for searching optimal routes with collision avoidance on raster charts / K. Y. Chang, G. E. Jan, I. Parberry // Journal of Navigation. - 2003. -Vol. 56. - P. 371-384.

101 Colley, B. A. Manoeuvring times, domains and arenas / B.A. Colley, R.G. Curtis, C.T. Stockel // Journal of Navigation. - 1983. - Vol. 36. - P. 324-328.

102 Coldwell, T. G. Marine Traffic Behaviour in Restricted Waters / T. G. Coldwell // Journal of Navigation. - 1983. - Vol. 36. - No. 3. - P. 430-444.

103 Curtis, R. G., Goodwin, E.M., Konyn, M. The automatic detection of reallife ship encounters / R. G. Curtis, E. M. Goodwin, M. Konyn // Journal of Navigation. -1987. - Vol. 40. - P. 355-365.

104 Davis, P. V. A computer simulation of marine traffic using domains and arenas / P.V. Davis, M.J. Dove, C.T. Stockel // Journal of Navigation. - 1980. - Vol. 33. - P. 215-222.

105 Debnath, A. K. Modelling Collision Potentials in Port Anchorages: Application of the Navigational Traffic Conflict Technique (NTCT) / A. K. Debnath, H. C. Chin // Journal of Navigation. - 2016. - Vol.69. - P. 183-196.

106 Dechter, R. Generalized best-first search strategies and the optimality of A*/ R. Dechter, J. Pearl // Journal of the ACM. — 1985. — Vol. 32, No. 3. — C. 505 — 536.

107 Degre, T. A collision avoidance system / T. Degre, X. A. Lefevre // Journal of Navigation. - 1981. - Vol. 34. - P. 294-302.

108 Dijkstra, E. W. A note on two problems in connexion with graphs / E.W Dijkstra// Numerical Mathematic. - 1959. - Vol. 1. - P. 269-271.

109 Dove, M. J. An automatic collision avoidance and guidance system for marine vehicles in confined waters / M. J. Dove, R. S. Burns, C. T. Stockel // Journal of Navigation. - 1986. - Vol. 39. - P. 180-190.

110 Ford, L. R. Flows in Networks / L. R. Ford, Jr., D. R. Fulkerson. — Princeton: Princeton University Press, 1962. — 193 p.

111 Fujii, Y. Studies in Marine Traffic Engineering / A. Yamaguchi, S. Sakaki, Y. Fujii, R. Shiobara, K. Tanaka // Journal of Navigation. -1971. - No. 4. - P. 521-552.

112 Goodwin, E. M. A statistical study of ship domains / E.M. Goodwin // Journal of Navigation. - 1975. - Vol. 28. - P. 328-341.

113 Grinyak, V. M. Clustering of Marine Vessel Trajectory Data for Routes Planning through Water Areas with Heavy Traffic / V. M. Grinyak, A. V. Shulenina, A. S. Devyatisilnyi //IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - IOP Publishing, 2022. - Vol. 988. - No. 2. - P. 022054.

114 Grinyak, V. M. Emotional Load on Navigators Under Heavy Ship Traffic / V. M. Grinyak, A. S. Devyatisilnyi, A. V. Shulenina //IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - IOP Publishing, 2021. - Т. 1079. - №. 6. - P. 062061.

115 Grinyak, V. M. Ship Routes Planning Based on Traffic Clustering / V. M. Grinyak, A. V. Shulenina, Y. S. Ivanenko // Journal of Physics: Conference Series : 13, Saint Petersburg, 06-08 октября 2020 года. - Saint Petersburg, 2021. - P. 012080.

116 Grinyak, V. Modelling of safe traffic schema for marine area/ V. Grinyak, A. Devyatisilyi, A. Shulenina //AIP Conference Proceedings. - AIP Publishing, 2023. - Vol. 2910. - No. 1. - P. 020124.

117 Hagiwara, H. Practical Weather Routeing of Sail- Assisted Motor Vessels / H. Hagiwara, J. A. Spaans // Journal of Navigation. - 1989 - Vol. 40. - P. 96-119.

118 Hagiwara, H. Weather routing of (sail-assisted) motor vessels : diss. / H.Hagiwara. - Delft : [s. n.], 1989. - 338 p.

119 Hinnenthal, J. Robust Pareto-Optimum Routing of Ships utilizing Deterministic and Ensemble Weather Forecasts : diss. / j. Hinnenthal. - Berlin : [s. n.], 2008. - 133 p.

120 Hollingdale S. H. The mathematics of collision avoidance in two dimensions / S. H. Hollingdale //The Journal of Navigation. - 1961. - Vol. 14. - No. 3. - P. 243-261.

121 Hughes, T. Vessel traffic services (vts): Are we ready for the new millenium? / T. Hughes //The Journal of Navigation. - 1998. - Vol. 51. - No. 3. - P. 404-420.

122 Hughes, T. When is a VTS not a VTS? / T. Hughes //The Journal of navigation.

- 2009. - Vol. 62. - No. 3. - P. 439-442.

123 International Maritime Organization [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.imo.org/ (дата обращения: 10.06.2024).

124 James, M. K. Modelling the decision process in computer simulation of ship navigation / M.K. James // Journal of Navigation. - 1986. - Vol. 39. - P. 32-48.

125 James, R. W. Application of wave forecast to marine navigation / R. W. James.

- Washington: US Navy Hydrographic Office, 1975. - 92p.

126 Jones, K. D. Application of a manoeuvre diagram to multi-ship encounters / K. D. Jones // Journal of Navigation. - 1974. - Vol. 27. - P. 19-27.

127 Kang, Y. T. Collision avoidance path planning in multi-ship encounter situations / Y. T. Kang, W. J. Chen, D. Q. Zhu, J. H. Wang // Journal of Marine Science and Technology. - 2021. - Vol. 26. - P.1026-1037.

128 Klompstra, M. The Isopone Method in Optimal Control / M. Klompstra, G. Olsder, P. van Brunschot // Dynamics and Control. - 1992. - Vol. 2. - P. 281-301.

129 Lazarowska, A. Ship's Trajectory Planning for Collision Avoidance at Sea Based on Ant Colony Optimisation / A. Lazarowska // The Journal of Navigation. - 2015.

- Vol. 68. - Pp. 291-307.

130 Lee, C. Y. An Algorithm for Path Connections and Its Applications / C. Y. Lee // IRE Transactions on Electronic Computers. - 1961. - Vol. EC-10. - No. 3. - P. 346365.

131 Lee, Y. I. A collision avoidance system for autonomous ship using fuzzy relational products and COLREGS / Y. I. Lee, Y. G. Kim // Proceedings of Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL) 2004: 5th International Conference, Exeter, UK. - 2004. - P. 247-252.

132 Lin, Y. H. The optimization of ship weather-routing algorithm based on the composite influence of multi-dynamic elements / Y. H. Lin, M.C. Fang, R.Yeung // Applied Ocean Research. - 2013. - Vol. 43. - P. 184-194.

133 Liu, D. Research on Dynamic Quaternion Ship Domain Model in Open Water Based on AIS Data and Navigator State / D. Liu, Z. Zheng, Z. Liu // Journal of Marine Science and Engineering. - 2024. - Vol.12. - No.3. - P.516.

134 Liu, K. A conflict cluster-based method for collision avoidance decisionmaking in multi-ship encounter situations / K. Liu, X. Wu, Y. Zhou, Z. Yuan, X. Yang, X. Xin, S. Zhuang // Ocean Engineering. - 2023. - Vol. 288. - P. 116038.

135 Liu, Y. H. A fuzzy-neural inference network for ship collision avoidance / Y. H. Liu, C. J. Shi // Proceedings of the 4th international conference on machine learning and cybernetics, Guangzhou, China. - 2005. - Vol. 8. - P. 4754-4759.

136 Lusic, Z. Models for Estimating the Potential Number of Ship Collisions / Z. Lusic, M. Coric // Journal of Navigation. - 2015. - V.68. - P. 735-749.

137 Maki, A. A new weather-routing system that accounts for ship stability based on a real-coded genetic algorithm / A. Maki et al.//Journal of marine science and technology. - 2011. - Т. 16. - P. 311-322.

138 MarineTraffic [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.marinetraffic.com (дата обращения: 10.07.2021).

139 Merz, A. W. Collision avoidance systems and optimal turn manoeuvres / A. W. Merz, J. S. Karmakar // Journal of Navigation. - 1976. - Vol. 29. - P. 160-174.

140 Mitrofanov, O. An anti-collision indicator / O. Mitrofanov // The Journal of Navigation. - 1968. - Vol. 21. - P. 163-170.

141 Morrel, JS. The Physics of Collision at Sea / JS. Morrel // Journal of Navigation. - 1961. - Vol. 14. - No. 2. - P. 163 - 184.

142 Naus, K. Drafting route plan templates for ships on the basis of AIS historical data / K. Naus // Journal of Navigation. - 2019. - Vol. 73. - Is. 3. - P. 726-745.

143 Pallotta, G. Vessel pattern knowledge discovery from AIS data: a framework for anomaly detection and route prediction / G. Pallotta, M. Vespe, K. Bryan // Entropy. - 2013. - Vol. 15. - P. 2218-2245.

144 Petersen, E. Simulator studies on a collision avoidance display that facilitates efficient and precise assessment of evasive manoeuvres in congested waterways / E. Petersen, K. Inoue, M. Tsugane // Journal of Navigation. - 2003. - Vol. 56. - P. 411-427.

145 Rawson, A. Practical application of domain analysis: port of London case study / A. Rawson, E. Rogers, D. Foster, D. Phillips // Journal of Navigation. - 2014. - Vol. 67.

- №2. - P. 193-209.

146 Shao, W. Development of a Novel Forward Dynamic Programming Method for Weather Routing/ W. Shao, P. Zhou, S. Thong // Journal of Marine Science and Technology. - 2012. - Vol. 17. - No. 2. - P. 239-251.

147 Shi, Y. Abnormal Ship Behavior Detection Based on AIS Data / Y. Shi, C. Long, X. Yang, M. Deng // Applied Sciences. - 2022. - Vol. 12. - No. 9. - P. 4635.

148 Shulenina, A. V. Estimation of marine traffic safety / A. V. Shulenina // The 6th annual student scientific conference in English : conference proceedings, Владивосток, 27-31 мая 2019 года. - Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2019. - P. 137-139.

149 Silveira, P. A. M. Use of AIS Data to Characterise Marine Traffic Patterns and Ship Collision Risk off the Coast of Portugal / P.A.M. Silveira, A.P. Teixeira, C. Guedes Soares // Journal of Navigation. - 2013. - Vol.66. - P. 879-898.

150 Smeaton, G. P. Developing an intelligent marine navigation system / G. P. Smeaton, F. P. Coenen // Computing & Control Engineering Journal. - 1990. - Vol. 1. -№2. - P. 95-103.

151 Smierzchalski, R. Evolutionary trajectory planning of ships in navigation traffic areas / R. Smierzchalski // Journal of Marine Science and Technology. - 1999. - Vol. 4.

- P. 1-6.

152 Sugisaki, A. A Consideration on the Meeting on the Marine Traffic Flow / A. Sugisaki, K. Otsu // J. Nav. Soc. Jap. - 1971. - No. 45. - P. 107-113.

153 Szlapcynski, R. A new method of ship routing on raster grids, with turn penalties and collision avoidance /R. Szlapcynski // Journal of Navigation. - 2006. - Vol. 59. - P. 27-42.

154 Szlapcynski, R. A unified measure of collision risk derived from the concept of a ship domain /R. Szlapcynski // Journal of Navigation. - 2006. - Vol. 59. - P. 477-490.

155 Szlapczynska, J. Adopted isochrone method improving ship safety in weather routing with evolutionary approach / J. Szlapczynska, R. Smierzchalski //International

Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering. - 2007. - Vol. 14. - No. 06. - P. 635-645.

156 Szlapczynski, R. A Target Information Display for Visualising Collision Avoidance Manoeuvres in Various Visibility Conditions / R. Szlapczynski, J. Szlapczynska // Journal of Navigation. - 2015. - Vol.68. - P. 1041-1055.

157 Tang, H. Detection of abnormal vessel behaviour based on probabilistic directed graph model / H. Tang, L. Wei, Y. Yin, H. Shen, Y. Qi // Journal of Navigation. - 2019. - Vol. 73. - Is. 5. - P. 1014-1035.

158 Weng, J. Ship Collision Frequency Estimation in Port Fairways: A Case Study / J. Weng, S. Xue // Journal of Navigation. - 2015. - Vol.68. - P. 602-618.

159 Wilson, P. A. Line of sign counteraction navigation algorithm for ship encounter collision avoidance / P. A. Wilson, C. J. Harris, X. A. Hong // Journal of Navigation. - 2003. - Vol. 56. - No.1. - P. 111-121.

160 Wu, L. Mapping Global Shipping Density from AIS Data / L. Wu, Y. Xu, Qi Wang, F. Wang, Z. Xu // Journal of Navigation. - 2017. - Vol.70. - P. 67-81.

161 Wylie, F. J. Mathematics and the collision regulations / F. J. Wylie //The Journal of Navigation. - 1962. - Vol. 15. - No. 1. - P. 104-112.

162 Yager, R. Essentials of fuzzy modeling and control / R. Yager, D. Filev. — New York: John Wiley & Sons, 1994. — 408 p.

163 Zeng, X. Evolution of the safe path for ship navigation / X. Zeng // Applied artificial intelligence. - 2003. - Vol. 17. - No.2. - P. 87-104

164 Zhao, L. Maritime anomaly detection using density-based clustering and recurrent neural network / L. Zhao, G. Shi // Journal of Navigation. - 2019. - Vol. 72. -Is. 4. - P. 894-916.

165 Zhen, R. Maritime anomaly detection within coastal waters based on vessel trajectory clustering and nave Bayes classier / R. Zhen, Y. Jin, Q. Hu., Zh. Shao, N. Niktakos // Journal of Navigation. - 2017. - Vol. 70. - Is. 3. - P. 648-670.

166 Zhu, X. Domain and its model based on neural networks / X. Zhu, H Xu., J. Lin // Journal of Navigation. - 2001. - Vol. 54. - P. 97-103.

Приложение А. Акты об использовании результатов работы

АКТ

об использовании результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ШУЛЕНИНОЙ АЛЁНЫ ВИКТОРОВНЫ

Настоящий акт составлен о том. что научные результаты диссертационной работы Шу Лениной Алёны Викторовны «Оценка опасности и планирование безопасного движения на морских акваториях», представляемой на соискание ученой степени кандидата технических наук, используются в научно-исследовательской работе Федерального государственного бюджгтнето учреждения науки Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения российской академии наук (ИАПУ ДВО РАН). Авторский программный продукт «Программа для имитационного моделирования движения судов на морских акваториях» используется при проведении исследований особенностей коллективного движения судов, целью которых является обеспечение безопасности в условиях трафика высокой интенсивности. Программа позволяет получать обучающие выборки для задач судовождения, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, обеспечивать проведение вычислительных экспсримешюв.

Заведующий сектооом управления и навигации лаборатории прецизионных оптических методов измерений, главный научный сотрудник.

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет» (ДВФУ)

ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

(ШКОЛА)

г. Владивосток, о. Русский, п. Аякс. 10. 6<>ОЧ22 Тел. [phone]. факс [phone] ОКНО 02067442. О! РН 1022501297785 ИНН 'КПП 2536014538 253601001

СПРАВКА

О внедрении программы для имитационного моделирования движения судов на морских акваториях в учебный процесс и научно-исследовательскую работу Департамента программной инженерии и иску сственного интеллекта Институ та математики и компьютерных технологий ДВФУ

Авторский программный продукт для имитационного моделирования движения судов на морских акваториях, разработанный A.B. Шуленпной используется при подготовке курсовых работ, выпускных квалификационных работ бакалавров и магистерских диссертаций студентов, обучающихся по направлениям 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем». 04.03.04. 09.04.04 - «Программная инженерия», а также в научно-исследовательской работе Департамента программной инженерии и искусственного интеллекта. Программный продукт служит для изучения особенностей коллективного движения судов при обеспечении безопасного трафика и получения обучающих выборок атя задач судовождения, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом.

Заместитель директора по науке Института математики и компьютерных технологий 09.06.2025