Разработка информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками в Арктике и Субарктике России на базе искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.19, кандидат наук Соболевская Евгения Юрьевна

• Соболевская Евгения Юрьевна
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Соболевская Евгения Юрьевна

Введение

1 Анализ проблематики разработки информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России

1.1. Современное состояние информационных систем морской логистики

1.2. Обоснование необходимости разработки информационной аналитической системы для морской логистики на базе искусственного интеллекта

1.3. Архитектура информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками на базе искусственного интеллекта

1.4. Выводы по главе

2 Математическая постановка задачи разработки информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России

2.1 Обоснование применения нечёткой логики в построении модели для расчета стоимости морских грузоперевозок

2.2 Определение основных классификационных факторов и их весовых коэффициентов для построения модели расчета стоимости морских грузоперевозок

2.3 Разработка информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками на основе систем нечеткого вывода

2.4 Выводы по главе

3 Разработка математической модели информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками

3.1 Разработка алгоритма расчета оптимального маршрута морских грузоперевозок

3.2 Разработка метода расчета длительности маршрута между двумя портами с учетом ледовой обстановки

3.3 Разработка метода расчета стоимости морских грузоперевозок на базе нечёткой логики с применением модели Мамдани

3.4 Разработка метода определения оптимального маршрута судна с применением генетического алгоритма организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и

Субарктике

3.5 Выводы по главе

4 Экспериментальная апробация информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России

4.1 Регрессионный анализ модуля расчета стоимости морских грузоперевозок в арктических и субарктических условиях плавания

4.2 Верификация адекватности модуля расчета стоимости морских грузоперевозок в арктических и субарктических условиях плавания

4.3 Выводы по главе

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Приложение Д

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками в Арктике и Субарктике России на базе искусственного интеллекта»

Введение

Актуальность темы исследования. В настоящее время Арктика позиционируется как ключевой стратегический регион и является зоной интересов не только арктических государств - России, Дании (Гренландии), США, Канады и Норвегии, но и Европейского союза [53], и стран Юго-Восточной Азии. В связи с этим Правительство РФ поставило задачу объединения Северного морского пути (СМП) с мировой транспортной системой и создания автономного Европейско-Азиатского транспортного коридора.

В принятой Транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 года определены цели развития СМП [43]. Государственная политика в отношении СМП основывается на следующих принципиальных положениях:

- государство поддерживает приоритетные отрасли арктической экономики, способные в короткие сроки увеличить грузопотоки;

- создает благоприятные условия для деятельности российских коммерческих предприятий и иностранных инвестиций в этих отраслях;

- развивает федеральную транспортную инфраструктуру в Арктике.

В Арктике, Субарктике и на Дальнем Востоке России проходят перспективные транспортные, в том числе транзитные, коридоры, которые при условии эффективно выстроенной системы управления и современной модернизации инфраструктуры в ближайшее время станут ключевым звеном в обеспечении устойчивого и геополитически независимого развития страны.

В настоящее время происходит цифровизация морской отрасли и развитие интеллектуальных систем и технологий для массового применения в этой сфере. Формализация знаний позволит автоматизировать сложные задачи в морской логистике и во всем судоходстве.

Климатические изменения в Арктической зоне России и субарктическом поясе Дальнего Востока России создали возможность увеличения морских грузоперевозок в данном регионе. Многократное увеличение морских грузоперевозок выдвинуло на передний план проблему повышения

эффективности их организации в арктических условиях.

Анализ существующих программных средств и информационных ресурсов в сфере организации морских грузоперевозок в данном регионе показал необходимость разработки информационной аналитической транспортно-логистической системы управления, способной оптимизировать логистические операции [65].

Анализ потребностей транспортной отрасли [43, 47] позволяет утверждать, что в настоящее время существует потребность в решении задач интеграции и гармонизации существующих методов организации перевозок, управления на водном транспорте, навигации, технических средств судовождения. Вопрос качественного информационного обеспечения, способного повысить экономическую эффективность заданных грузопотоков в сложных условиях плавания, в частности во льдах, — один из наиболее важных и перспективных.

Развитие информационных технологий позволит решить задачи ситуационного управления, поддержки принятия управленческих решений в данной сфере. Развитие информационных технологий существенно расширит функциональные возможности обработки изображений, речевой информации, результатов научных измерений и массового мониторинга и многое другое.

Развитие информационных аналитических систем для инфраструктуры СМП в первую очередь будет способствовать освоению арктического шельфа за счет увеличения грузоперевозок по данному направлению, а следовательно, и экономическому развитию страны. Информационные системы, учитывающие особенности плавания во льдах, позволят привлечь иностранные инвестиции в арктическую экономику России в целом [102].

Разработка информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками (ИАС ОУМГ) с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России даст возможность обеспечивать руководство судоходной компании прогнозной аналитикой, осуществлять поддержку принятия решения, проводить схемы расчетов эффективного использования ледоколов, производить расчет оптимального пути доставки,

минимизировать стоимость доставки груза, время задержки в пути, риски по сохранности груза.

Степень разработанности темы исследования. Отечественная и зарубежная научная литература по теме диссертационного исследования обширна и многопланова. Проблемам развития транспортно-логистической системы Арктики посвящены исследования А.А. Луговца, А.И. Фисенко, A.-S. Milakovic, N. D. Mulherin, H. Piehl, T. O. Proshutinsky, O. P. Smith. В трудах С. В. Глушкова, Н.Г. Левченко достаточно полно обоснована необходимость применения информационных систем в сложных условиях плавания. Особый интерес представляют исследования В.М. Гриняка, И.Б. Гарцеева, В.М. Лохина, М.В. Кадочникова, И.М. Макарова, С.В. Манько, М.П. Романова, М.С. Ситникова, связанные с разработками информационных систем на базе искусственного интеллекта.

Однако, на наш взгляд, проблемам поиска оптимального маршрута в Арктических условиях уделено недостаточное внимание. Вне поля зрения остались вопросы расчета стоимости оптимального маршрута морских грузоперевозок в сложных условиях плавания в Арктике и Субарктике России, обработки и использования накопленных статистических данных, а также знания экспертов - специалистов в сфере судовождения и морских грузоперевозок в Арктике и Субарктике России.

Таким образом, результаты анализа отечественной и зарубежной литературы подтверждают актуальность темы диссертационного исследования, важность, своевременность и настоятельную необходимость разработки ИАС ОУМГ с учетом сложных условий плавания в арктической зоне и субарктическом поясе России.

Цели и задачи исследования. Цель исследования - разработка информационной аналитической системы (ИАС) определения оптимального маршрута морских грузоперевозок с применением аппарата нечёткой логики, позволяющей повысить эффективность организации и управления морскими грузоперевозками в сложных условиях плавания в Арктике и Субарктике России.

Учитывая сложные условия плавания в Арктике и Субарктике России, для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. провести анализ современного состояния существующих информационных систем для морской логистики и возможности применения в них интеллектуальных систем;

2. разработать алгоритм работы информационной аналитический системы организации и управления морскими грузоперевозками на основе нечеткого моделирования;

3. построить нечеткую модель информационной аналитической системы для расчета оптимального маршрута морских грузоперевозок;

4. обучить разработанную нечеткую модель информационной аналитической системы на базе натурных данных морских грузоперевозок;

5. разработать математический метод определения оптимального маршрута грузоперевозок в выбранном регионе;

6. выполнить верификацию адекватности модели информационной аналитической системы.

Цель и задачи исследования соответствуют паспорту специальности 05.22.19 «Эксплуатация водного транспорта», а именно объекту данной специальности 1 и областям исследования 2, 8 и 10.

Объектом исследования являются технология, организация и управление морскими грузоперевозками.

Предмет исследования - информационные аналитические системы в организации и управлении морскими грузоперевозками в Арктике и Субарктике России.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:

- предложен метод применения аппарата нечёткой логики в построении модели для расчета стоимости морских грузоперевозок в арктических и субарктических условиях;

- разработана архитектура информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками, учитывающая сложные условия плавания в Арктике и Субарктике России;

- определены основные классификационные факторы и их весовые коэффициенты в нечёткой модели для расчета стоимости морских грузоперевозок в арктических и субарктических условиях;

- на базе математического аппарата нечёткой логики (НЛ) разработана модель расчета стоимости морских грузоперевозок с учетом ледовой обстановки в арктических и субарктических условиях плавания;

- разработана методика определения оптимального маршрута судна с применением генетического алгоритма для морских грузоперевозок между несколькими портами в арктических и субарктических условиях.

Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в решении актуальной научно-технической задачи разработки информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками в условиях Арктики и Субарктики. Полученные результаты могут быть использованы для расчета стоимости оптимального маршрута морских грузоперевозок с применением аппарата нечёткой логики.

Модель ИАС для расчета стоимости оптимального маршрута морских грузоперевозок на основе нечеткого моделирования предоставляет для анализа адекватную картину процесса и информацию, достаточную для принятия решений, прогнозирования результатов и выработки схемы наиболее эффективного использования флота.

Особым достоинством ИАС на основе аппарата нечёткой логики является способность накапливать знания экспертов в данной области, что позволяет судоходной копании рационально выбирать оптимальный маршрут морских грузоперевозок, учитывая специфические факторы плавания в Арктике и Субарктике России.

Методология и методы исследования. В диссертации использованы положения методов системного анализа, теории систем, теории нечётких

множеств и методы эмпирического исследования. Работа выполнена с применением математического и компьютерного моделирования.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Доказательство необходимости разработки информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками на базе НЛ с применением модели Мамдани при их организации в арктических и субарктических условиях плавания;

2. Метод формирования базы правил нечётких продукций (БПНП) для ИАС расчета оптимального маршрута морских грузоперевозок на основе НЛ с учетом арктических и субарктических условий плавания.

3. Метод определения оптимального маршрута судна с применением генетического алгоритма для расчета эффективности организации морских грузоперевозок в арктических и субарктических условиях плавания.

4. Проверка адекватности разработанной информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками сложным условиям плавания в Арктике и Субарктике.

Степень достоверности и апробация результатов.

Экспериментальная верификация доказала работоспособность разработанной информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками в арктических и субарктических условиях. Основные результаты диссертационного исследования изложены на научно-практических конференциях:

- Проблемы транспорта Дальнего Востока: материалы двенадцатой научно-практической конференции FEBRAT-17 (Владивосток, 2017).

- Молодежь. Наука. Инновации. (Владивосток, 2018, 2019).

- Современные тенденции и перспективы развития водного транспорта России: материалы IX межвузовской научно-практической конференции аспирантов, студентов и курсантов (СПб.: ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова, 2018).

- Третья всероссийская научно-практическая конференция «Морские исследования на Дальнем Востоке» (Владивосток, 2019).

- Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке (Хабаровск, 2019).

- Логистика: современные тенденции развития: материалы XVIII Международной научно-практической конференции. (СПб.: ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова, 2019).

- VIII International Scientific Conference Transport of Siberia (Novosibirsk, 2020).

Публикации. По результатам диссертационных исследований опубликовано 12 работ, 7 из них - в рецензируемых изданиях, вошедших в Перечень ВАК РФ. Две работы индексированы в международной базе Web of Science и 3 работы индексированы в Международной базе Scopus.

Разработаны программные средства «Оптимальный маршрут судна с применением генетического алгоритма», «Визуализация нечеткого вывода типа Мамдани для расчета стоимости морских грузоперевозок в арктических условиях плавания», «Расчет длительности маршрута между двумя портами с учетом ледовой обстановки» и зарегистрированы под номерами 2019619664, 2019618997, 2020617556 в реестре Федеральной службы по интеллектуальной собственности, государственная регистрация программ для ЭВМ.

1 Анализ проблематики разработки информационной аналитической системы организации и управления морскими грузоперевозками с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России

1.1.Современное состояние информационных систем морской логистики

Организация и управление морскими грузоперевозками — сложная, многопараметрическая и многофункциональная задача с точки зрения применения информационных технологий. Качественное информационное обеспечение может значительно оптимизировать процесс организации и управления деятельностью в данной сфере. На сегодняшний день для России в целом и для Дальнего Востока, в частности, проблема морских грузоперевозок с учетом специфики плавания во льдах весьма актуальна. Организация морских грузоперевозок в сложных арктических условиях плавания, как ни в одном другом районе, нуждается в комплексном внедрении информационных технологий с использованием интеллектуальных систем. Прежде всего это связано с организацией взаимодействия большого количества служб и обменом огромными потоками данных.

Для понимания общей картины состояния информационных технологий в данной сфере был проведен анализ существующих программных средств [8, 10, 64, 65]. Рассмотрев информационные ресурсы компаний, выбрали и проанализировали следующее программное обеспечение (ПО):

- «Каботаж» — программа для учета морских перевозок каботажных контейнеров и грузов, используется для учёта каботажных морских грузов, отправляемых на север России [56];

- «Морской рейс — контейнеры» — программа для учета морских перевозок контейнеров и грузов на море и с моря (экспорт/импорт) [37].

- «MuШMix» — программа для упаковки грузов в ящики, поддоны и другие тары; выполняет расчёт загрузки поддонов в транспортное средство [105].

- «Packer3d» — программа рассчитывает оптимальную схему размещения грузов, создает базы данных грузов, формирует 3D план заполнения транспортного средства грузом [57];

- «Magaya Cargo» — программа обеспечения логистики, предназначенная для международных грузовых экспедиторов [100];

- «CargoWiz» — программа для планирования погрузки [93].

Для анализа качества ПО и формулирования критериев оценивания за основу был взят ГОСТ 2880-90 «Качество программных средств. Термины и определения» [16]. В соответствии с этим ГОСТ критериями являются:

- функциональность — совокупность свойств программного средства, определяемая наличием и конкретными особенностями набора функций, способных удовлетворять заданные или подразумеваемые потребности [16];

- надежность — совокупность свойств, характеризующая способность программного средства сохранять заданный уровень пригодности в заданных условиях в течение заданного интервала времени [16];

- удобство использования — совокупность свойств программного средства, характеризующая усилия, необходимые для его использования, и индивидуальную оценку результатов его использования заданным или подразумеваемым кругом пользователей программного средства [16];

- эффективность — совокупность свойств программного средства, характеризующая те аспекты его уровня пригодности, которые связаны с характером и временем использования ресурсов, необходимых для заданных условий функционирования [16];

- сопровождаемость — совокупность свойств программного средства, характеризующая усилия, которые необходимы для его модификации [16];

- мобильность — совокупность свойств программного средства, характеризующая приспособленность для переноса из одной среды функционирования в другие [16].

Представленное ПО оценивается по пятибалльной шкале: 5 — полностью

соответствует критерию; 4 — достаточно соответствует критерию; 3 — частично соответствует критерию; 2 — соответствует критерию; 1 — не соответствует критерию.

Результаты сравнительного анализа указанных выше ПО представлены в таблице 1 [65].

Таблица 1 - Анализ программного обеспечения, используемого в организации и

управлении морскими перевозками

Название программы Функциональность Надежность Удобство использования Эффективность Сопровождаемость Мобильность

Каботаж 3 3 3 3 4 4

Морской рейс - контейнеры 3 3 3 3 4 4

MultiMix 3 4 2 2 1 1

Packer3d 3 4 3 3 4 4

CargoWiz 4 3 2 2 1 1

Magaya Cargo 4 3 2 3 1 1

Проведен сравнительный анализ ПО из таблицы 1 и сформулированы критерии для потребителя и логистической компании. Результаты представлены в таблице 2. Оценивание ПО выполнялось по двум показателям: «+» -присутствует, «-» — отсутствует. Оценки в таблице 1 получены на основе экспертного заключения методом «Делфи».

Таблица 2 - Анализ программного обеспечения по критериям для пользователей

Название программы Интуитивно понятный интерфейс Поддержка ГОСТ Онлайн доступ Аналитическая составляющая Отслеживание груза в режиме реального времени Онлайн расчет затрат Мультиязычность

Каботаж + + - - - - -

Морской рейс - контейнеры + + - - - - -

Название программы Интуитивно понятный интерфейс Поддержка ГОСТ Онлайн доступ Аналитическая составляющая Отслеживание груза в режиме реального времени Онлайн расчет затрат Мультиязычность

МиШМ1х - - - - - - -

РаекегЭё + + - - - - -

- - - - - - -

Ма§ауа Саг§о - - + - - - -

В значительной степени все рассмотренные программы — это электронный документооборот, так как в основном происходит учет грузов, заполнение накладных и других необходимых документов для обеспечения работы в организации морских перевозок.

На сегодняшний день нет ни одного ПО в России, ориентированного на Арктику и Субарктику России и учитывающего сложные — ледовые — условия плавания.

Программа «Каботаж» упоминает, что применяется для учета каботажных морских грузов, отправляемых на север России. На сайтах некоторых компаний присутствуют формы для онлайн расчета стоимости грузоперевозок по СМП и расчета стоимости использования ледоколов, но они весьма тривиальны, в них не учтены многие факторы, а Субарктика России и вовсе осталась вне поля зрения.

Следует отметить и то, что в существующем ПО отсутствуют:

- системы поддержки принятия решения;

- мониторинг груза в режиме реального времени;

- схемы расчетов эффективного использования ледоколов;

- расчет оптимального пути доставки;

- мультиязычность интерфейса пользователя.

В итоге анализа состояния программных средств в данной сфере стала очевидной необходимость разработки ИС для морских грузоперевозок в Арктике и Субарктике России в целом, так как ни одно из выше перечисленных программных средств не позволяет генерировать прогнозную аналитику и даже

производить расчеты стоимости морских грузоперевозок с учетом различных ледовых факторов.

1.2. Обоснование необходимости разработки информационной аналитической системы для морской логистики на базе искусственного интеллекта

Морские грузоперевозки в арктических районах в последнее время вызывают определенный интерес, но при этом большое внимание уделяется поиску/выбору оптимального маршрута с учетом времени в пути и/или расхода топлива, безопасности.

Зарубежные ученые-исследователи H. Piehl, A.-S. Milakovic, S. Ehlers рассматривают проблему поиска оптимального маршрута при плавании во льдах и предлагают подход к разработке инструмента, который заключается в формулировании транспортной задачи в виде потенциальной проблемы, решения уравнения методом конечных элементов и применения линейной интеграции и оптимизации для определения наилучшего маршрута [106].

Другой подход к оценке времени и стоимости транзита по СМП рассматривается в статьях Mulherin, D. T. Eppler и др. и заключается в применении метода Монте-Карло. Ученые разработали числовую модель для оценки времени, необходимого для прохождения судов различных типов по СМП России. В этой модели распределение вероятностей для различных видов льда, океана и атмосферы осуществляется с помощью алгоритма Монте-Карло для создания комбинаций условий. Для расчета относительных общих расходов на перевозку различных грузов по маршруту они применяли суточные ставки судов и российские сборы за проезд [96, 103, 104].

Рассматривая процесс морских грузоперевозок с учетом сложных условий плавания, удалось выделить один из главных факторов — ледовую обстановку. Процесс морских грузоперевозок с учетом плавания во льдах слабо формализован, так как вектор параметров ледовой обстановки включает множество факторов, связь между которыми неочевидна.

Отметим, что ни один из рассмотренных методов, разработанных зарубежными и отечественными учеными для поиска оптимального маршрута в ледовых условиях, не накапливает опыт прошлых лет, знания экспертов в данной области, а потому и не обеспечен прогнозной аналитикой с учетом накопленных знаний.

Сложность планирования и организации морских грузоперевозок в арктических условиях можно разрешить путем моделирования с применением таких технологий искусственного интеллекта, как нечеткие нейронные сети, аппарат нечёткой логики, генетический алгоритм [98].

Левченко Н.Г отмечает, что обеспечение доставки груза в полярных условиях зависит от многих трудноразрешимых обстоятельств: суровые климатические условия, наличие льдов, опасность загрязнения морской среды, которое может нарушить экологическое равновесие, отсутствие развитой инфраструктуры, обеспечивающей процессы грузоперевозок [29]. Разработка ИАС ОУМГ является частью инфраструктуры обеспечения процесса грузоперевозки.

Основной целью интеллектуализации процесса организации грузоперевозок морским транспортом является повышение эффективности логистической инфраструктуры, качества работы портов, системы транспортировки грузов [34].

Для обеспечения безопасного плавания в Арктике и Субарктике России необходимо учитывать не просто сложные условия плавания, а изменения ледовой обстановки во времени. В связи с этим новый смысл приобретает и обработка информации: речь идет об обработке и использовании накопленных знаний экспертов - специалистов в сфере судовождения и морских грузоперевозок в Арктике и Субарктике России.

Таким образом, очевидно, что сформировалась потребность в разработке: - экспертных систем — класса программных систем, аккумулирующих знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующих эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей [52]. В научный оборот введена категория «онтология знаний», которая стала

важным компонентом этих экспертных систем, — база знаний, обладающая такими определениями, как полнота и непротиворечивость представленных в ней знаний для получения качественных управленческих решений;

- систем поддержки принятия решений — интерактивных автоматизированных информационно-аналитических систем, которые помогают лицу, принимающему решения, использовать слабо формализованные данные и модели для решения его профессиональных задач [52];

- самообучающихся систем, основанных на методах автоматической классификации примеров реальных ситуаций практики [52];

- интеллектуальных систем — автоматизированных систем, базирующихся на знаниях, или комплекса программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи — осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке [52].

Глушков С.В. и Левченко Н.Г. выделяют два основополагающих требования к разработке ИС управления: ситуационное управление, т.е. управление на основе анализа внутренних и внешних ситуаций или событий, и использование современных информационных технологий обработки знаний [14]. Так, интеллектуальная технология — нейронная сеть, натренированная на ограниченном множестве обучающих выборок, обобщает накопленную информацию и вырабатывает необходимое решение применительно к новым данным, обеспечивая таким образом выработку соответствующего управления в реальном времени.

Разработка и внедрение ИАС ОУМГ с учетом сложных условий плавания в Арктике и Субарктике России позволит формализовать знания и автоматизировать процесс принятия решения. Управлению судоходной компании это даст возможность:

- онлайн рассчитывать стоимость грузоперевозки и сроки доставки с учетом особенностей груза;

- отслеживать груз в режиме реального времени по пути следования в интерактивных картах с эффективной визуализацией;

- заполнять онлайн необходимые документы для отправки груза;

- использовать мультиязыковой интерфейс сервиса;

- заказывать и рассчитывать стоимость сопровождения ледокола для самостоятельных перевозок по территории Арктики и Субарктики.

А судоходной компании внедрение ИАС ОУМГ обеспечит:

- разработку новых проводок для работы во льдах;

- расчет стоимости сопровождения ледоколов;

- расчет и анализ эффективности новых маршрутов перевозки;

- расчет и выбор безопасного и более короткого маршрута в зависимости от периода (времени года).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Соболевская Евгения Юрьевна, 2021 год

Список литературы

1. Автоматизация синтеза и обучение интеллектуальных систем автоматического управления / под ред. И. М. Макаров, В. М. Лохин. - М.: Наука, 2009. - 227 с.

2. Алексеев, Г.М. Особые случаи морской практики / Г.М. Алексеев. -М.: изд-во Морской транспорт, 1959. - 339 с.

3. Ахметов, Б.С. Нечеткие системы и сети: учебное пособие /Б.С. Ахметов, В.И. Горбаченко, О.Ю. Кузнецова - Алматы: ТОО «Издательство LEM», 2014. - 104 с.

4. Балинова, В.С. Статистика в вопросах и ответах: учебное пособие / В.С.Балинова - М.: ТК Велби, изд-во Проспект, 2004. - 344 с.

5. Баранюк, В.В. Разработка архитектуры интеллектуальной системы информационной поддержки создания и развития перспективных бионических технологий / В.В. Баранюк, О.С.Смирнова, А.М.Володина,

A.В. Богорадникова // International Journal of Open Information Technologies.

- 2016. - Т. 4. № 11. - С. 34-38.

6. Бобылев, Л.П. Спутниковый радиолокационный мониторинг морских льдов на трассе северного морского пути / Л.П. Бобылев,

B.Ю. Александров, О.М. Йоханнессен, С. Сандвен // Региональная экология.

- 2010. - № 3 (29) - С. 90-97.

7. Болсуновская, Ю.А. Оценка перспектив развития северного морского пути как международной транзитной магистрали / Ю.А. Болсуновская, Г.Ю. Боярко // European Social Science Journal. - 2014. -№ 4-1 (43) - С. 531-535.

8. Борисова, Л.Ф. Анализ проблем информационного обеспечения морских транспортных процессов / Л.Ф. Борисова, Д.А. Скороходов, А.С. Поляков // Научно-аналитический журнал Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России. - 2012. - № 3 - С. 19-26.

9. Бушуев, А.В. Атлас ледовых образований / А.В. Бушуев, Н.А. Волков, В.С. Лощилов; под ред. Ю.П. Бреховских // гл. упр. гидрометеорологической. службы при Совете Министров СССР. Арктики и Антарктики науч.-исслед. Ин-т. - Ленинград: Гидрометеоиздат, 1974. - 139 с.

10. Васильев, С. Н. Исследование программных средств оптимальной укладки грузов в транспортное средство / С. Н. Васильев, А. А. Рыбанов // NovaInfo.Ru. - 2015. - Т. 2. № 32. - С. 14-18.

11. Верюжский, Н.А. Мореходная астрономия. Основы сферической астрономии. Координаты небесных светил. Видимое суточное движение светил: учебно-методическое пособие / Н.А. Верюжский - М.: изд-во РКонсульт, 2006. - 164 с.

12. Волков, Н.А. Номенклатура морских льдов условные обозначения для ледовых карт /Н.А. Волков, А.В. Бушуев - Ленинград: Гидрометеоиздат, 1974. - 63 с.

13. Вуколов, Э. А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: учебное пособие / Э. А. Вуколов - М.: Форум, 2008. - 464 с.

14. Глушков, С.В. Аспекты применения интеллектуальных информационных технологий в управлении на морском транспорте / С.В. Глушков, Н.Г. Левченко // Морские интеллектуальные технологии. -2016. - Т. 1. № 3 (33). - С. 310-317.

15. Глушков, С.В. Формирование обучающей выборки для информационной интеллектуальной системы организации и управления арктическими морскими грузоперевозками / Е.Ю. Соболевская, С.В. Глушков, Н.Г. Левченко // Морские интеллектуальные технологии. -2020. - № 1-2 (47) - С. 230-235.

16. ГОСТ 28806-90 Качество программных средств. Термины и определения [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200009077 (дата обращения: 24.11.2017).

17. Гриняк, В.М. Экспертное оценивание состояния безопасности морской акватории с помощью нейро-нечёткой сети / В.М. Гриняк, А.С. Девятисильный // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2015. - № 12. - С. 3-11.

18. Давыдов, Ю.В. Интеграция искусственных нейронных сетей и приближённых множеств для построения перспективных архитектур интеллектуальных информационных систем / Ю.В. Давыдов, А.В. Чернов, М.А. Бутакова, С.В. Чубейко // Информатизация и связь. - 2018. -№ 6. - С. 12-18.

19. Думанская, И.О. Типовые ледовые условия на основных судоходных трассах морей европейской части России для зим различной суровости/ И.О. Думанская // Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. - 2013. - № 350. - С. 142-166.

20. Ежгуров, В. Н. Математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизированного управления мультимодальными грузоперевозками в рамках международных транспортных коридоров: дис. канд. техн. наук: 05.13.06 / Ежгуров Василий Николаевич. - СПб.: Государственный университет морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова, 2013. -158 л.

21. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. А. Заде - Математика. Новое в зарубежной науке. Редакторы серии: А.Н. Колмогоров, С.П. Новиков: пер. с англ. Н.И. Ринго. под ред. Н.Н. Моисеева и С.А. Орловского. -Издательство «Мир», Москва, 1976. - 167 с.

22. Ильичева, В.В. Генетические алгоритмы оптимального управления перевозками в неклассической задаче коммивояжера / В.В. Ильичева // X

международная конференция Математика. Экономика. Образование. -Ростов-на-Дону.: изд-во СИВ, 2002. - С. 180-181.

23. Касаткин, Р.Г. Формирование транспортно-логистической системы экспорта природного газа из арктических месторождений / Р.Г. Касаткин // Эксплуатация морского транспорта. - 2007. - № 1 (47) - С. 13-16.

24. Кодекс торгового мореплавания Российской Федерации [Электронный ресурс]: приказ РФ от 30.04.1999 № 81-ФЗ (ред. от 31.01.2019). - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 15.10.2018).

25. Кононович, Э.В. Общий курс астрономии: учебное пособие / Э.В. Кононович, В.И. Мороз; под ред. В.В. Иванова // изд. 2-е, испр. - М.: Едиториал УРСС, 2004. - 544 с.

26. Левченко, Н.Г. Аспекты построения информационной системы предприятия водного транспорта / Н.Г. Левченко, Д.Ю. Сясин // Эксплуатация морского транспорта. - 2010, - № 3(61) - С. 3-8

27. Левченко, Н.Г. Моделирование информационной системы управления транспортно-логистическим процессом с применением нечётких нейросетевых технологий / Н.Г. Левченко // Морские интеллектуальные технологии. - 2015. - № 1-3 (29). - С. 154-162.

28. Левченко, Н.Г. Предпосылки внедрения автоматизированной информационной системы управления транспортно-логистическими процессами в Арктике с применением нечётких нейросетевых технологий / Н.Г. Левченко, В.Ф. Рычкова, С.М. Смирнов // Транспортное дело России. -2016. - №6. - С. 153-155.

29. Лентарев, А.А. Перспективы использования интеллектуальных систем в управлении Северным морским путем / А.А. Лентарев, Н.Г. Левченко // Морские интеллектуальные технологии. - 2016. - Т. 1. № 3 (33). - С. 355-359.

30. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH / А.В. Леоненков - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

31. Лоция Берингова моря. Часть 1. Адм.№1408, 1981. 586 с.

32. Лоция Охотского моря. Выпуск 1. Южная часть моря Адм.№1406, 1984. 332 с.

33. Лю, Б Теория и практика неопределенного программирования / Б. Лю, пер. с англ. под ред. Ю. В. Тюменцева. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. - 416 с.

34. Малыгин, И.Г. Интеллектуальные технологии на водном транспорте / И.Г. Малыгин, В.И. Комашинский, М.А. Асаул // Морские интеллектуальные технологии. - 2017. - Т. 2. № 2 (36) - С. 55-65.

35. Международный кодекс для судов, эксплуатирующихся в полярных водах (Полярный кодекс). International code for ship operating in polar waters (Polar code). - СПб.: АО «ЦНИИМФ», 2016. - 232 с.

36. Морское судовождение / Г.Г. Ермолаев [и др.]; под ред. Г.Г. Ермолаева. - М.: Изд-во «Транспорт», 1970. - 375 с.

37. Морской рейс [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ozhikharev.wixsite.com/projects (дата обращения: 05.10.2017).

38. Муксимова, Р.Р. Применение генетических алгоритмов при моделировании транспортных задач (на примере задачи коммивояжера) / Р.Р. Муксимова, А.В. Кострицкая // Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS'2016) Proceedings of the 4th International Conference. - 2016. - С. 79-83.

39. Нильсон Н. Искусственный интеллект: методы поиска решений / Пер. с англ. В. Л. Стефанюка; под ред. С. В. Фомина.—М.: Мир, 1973.— С.70 — 80.

40. О внесении изменений в государственную программу Российской Федерации «Социально-экономическое развитие Дальнего Востока и Байкальского региона» [Электронный ресурс]: постановление Правительства РФ от 30.03.2017 г. № 365 - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2017).

41. О внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ в части государственного регулирования торгового мореплавания в акватории Северного морского пути [Электронный ресурс]: федеральный закон от 28.07.2012 г. № 132-Ф3. - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2017).

42. О внутренних морских водах, территориальном море и прилежащей зоне Российской Федерации [Электронный ресурс]: федеральный закон от 31.06.1998 г. № 155-ФЗ - Режим доступа: http://www.consultant.ru] - (дата обращения: 14.10.2017).

43. О Транспортной стратегии Российской Федерации [Электронный ресурс]: распоряжение Правительства РФ от 22.11.2008 № 1734-р (ред. от 12.05.2018) - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 24.12.2018).

44. О федеральной целевой программе «Развитие гражданской морской техники на 2009—2016 годы» [Электронный ресурс]: постановление Правительства Российской Федерации от 21.02.2008 г. № 103

- Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2017).

45. Об установлении тарифов на услуги ледокольного флота на трассах Северного морского пути [Электронный ресурс]: приказ ФСТ России от 7.07.2011 г. №122-т/1 - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 10.10.2019).

46. Об утверждении государственной программы «Социально-экономическое развитие Арктической зоны Российской Федерации [Электронный ресурс]: постановление Правительства Российской Федерации от 21.04.2014 г. № 366 - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2017).

47. Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие транспортной системы» [Электронный ресурс]: постановление Правительства РФ от 20.12.2017 № 1596 (ред. от 29.03.2019)

- Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 10.10.2019).

48. Об утверждении Положения об управлении реализацией федеральной целевой программы «Развитие транспортной системы России (2010 - 2020 годы)» [Электронный ресурс] : приказ Минтранса России от 20.06.2014 г. № 162, утвержденный постановлением Правительства Российской Федерации от 5 декабря 2001 г. № 848 (Зарегистрировано в Минюсте России 28.07.2014 № 33310) - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2017).

49. Об утверждении Правил плавания в акватории Северного морского пути [Электронный ресурс]: приказ Минтранса России от 17.01.2013 г. № 7 - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 12.10.2018).

50. Об утверждении Правил применения тарифов на ледокольную проводку судов в акватории Северного морского пути [Электронный ресурс]: приказ ФСТ России от 04.03.2014 № 46-т/2 (Зарегистрировано в Минюсте России 16.04.2014 № 31983) - Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 12.10.2018).

51. Об утверждении тарифов на ледокольную проводку судов, оказываемую ФГУП «Атомфлот» в акватории Северного морского пути [Электронный ресурс]: приказ ФСТ России от 4.03.2014 г. № 45-т/1 -Режим доступа: http://www.consultant.ru (дата обращения: 12.10.2018).

52. Остроух, А.В., Интеллектуальные системы: учебное пособие / А.В. Остроух. - Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. - 110 с.

53. Пересыпкин, В. Развитие Северного морского пути [Электронный ресурс] / В. Пересыпкин//Морской флот. - 2011. - №1-3: - Режим доступа: http://www.morvesti.ru/tems/detail.php?ID=28072 (дата обращения: 12.12.2017).

54. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Д.А. Поспелов. - М.: Энергоиздат, 1981 - 232 с., ил.

55. Правила классификации и постройки морских судов, часть I «Классификация» [Электронный ресурс]: от № 2-020101-114. - Санкт-

Петербург 2019 - Режим доступа: https://lk.rs-class.org (дата обращения: 22.09.2019).

56. Программы для перевозок [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http:// zhikharev.weebly.com/ progs.html. (дата обращения: 22.09.2019).

57. Packer3d [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.packer3d.ru/.(дата обращения: 12.11.2017).

58. Российский морской регистр судоходства [Электронный ресурс]: https://rs-class.org/ - Режим доступа: (дата обращения: 14.11.2019).

59. Сборник задач по мореходной астрономии / Л.Ф. Черниев [и др.]; под ред. Л.Ф. Черниев. - М.: изд-во Транспорт, 1969. - 352 с.

60. Сливаев, Б.Г. Подготовка судна к плаванию во льдах: учебное пособие / Б.Г. Сливаев - Владивосток: Морской гос. Ун-т, 2017. - 67 с.

61. Соболевская Е.Ю. Определение оптимального маршрута судна в ледовых условиях с применением технологий искусственного интеллекта / Е.Ю. Соболевская., Левченко Н.Г.// Молодежь. Наука. Инновации. 67-ая международная молодежная научно-техническая конференция -Владивосток, 2019. - С. 139-145.

62. Соболевская Е.Ю. Разработка интеллектуального модуля эффективной организации арктических морских грузоперевозок / Е.Ю. Соболевская // Молодежь. Наука. Инновации. 66-ая международная молодежная научно-техническая конференция - Владивосток, 2018. - С. 255-260.

63. Соболевская Е.Ю. Этапы разработки интеллектуальной транспортно-логистической информационной системы управления с учетом суровых климатических условий плавания / Е.Ю. Соболевская // Третья всероссийская научно-практическая конференция «Морские исследования на Дальнем Востоке» - Владивосток, 2019. - С. 42-47.

64. Соболевская, Е.Ю. Анализ информационных систем для морской логистики / С.В. Глушков, Н. Г. Левченко, О.В. Карпец, В.Ф. Рычкова // Транспортное дело России. - 2017. - № 6. - С. 99-100.

65. Соболевская, Е.Ю. Архитектура интеллектуальной системы организации арктических морских грузоперевозок / С.В. Глушков, Н.Г. Левченко // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2017. - № 4 (19). - С. 27 - 38.

66. Соболевская, Е.Ю. Верификация разрабатываемой информационной интеллектуальной системы организации и управления морскими грузоперевозками в арктических условиях / Е.Ю. Соболевская // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2019. - № 3 - С. 16-24.

67. Соболевская, Е.Ю. Информационная интеллектуальная система организации и управления арктическими морскими грузоперевозками -модуль расчета маршрута между двумя портами с учетом ледовой обстановки / Е.Ю. Соболевская, Н.Г. Левченко, С.В. Глушков // Транспортное дело России. - 2020. - № 3 - С. 117-119.

68. Соболевская, Е.Ю. Метод оценки эффективности арктических морских грузоперевозок с использованием нечётких нейросетевых технологий / Е.Ю. Соболевская, С.В. Глушков, Н.Г. Левченко // Морские интеллектуальные технологии. - 2018. - № 5-4 (42) - С. 176-182.

69. Соболевская, Е.Ю. Определение термов для формирования базы знаний с учетом ледовых условий плавания для интеллектуальной транспортно-логистической информационной системы управления / Е.Ю. Соболевская // Логистика: современные тенденции развития: материалы XVШ Международной научно-практической конференции. -СПб.: изд-во ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова, 2019. - С. 110-116.

70. Соболевская, Е.Ю. Разработка архитектуры модуля интеллектуальной информационной системы для расчета стоимости морских грузоперевозок в арктических условиях / Е.Ю. Соболевская,

С.В. Глушков, Н.Г. Левченко // Проблемы транспорта Дальнего Востока: материалы двенадцатой научно-практической конференции FEBRAT-17. -Владивосток, 2017. -№ 2 (2) - С.518-522.

71. Соболевская, Е.Ю. Разработка интеллектуальной системы морских грузоперевозок в арктических условиях - формирование базы правил нечётких продукций на базе системы нечёткого вывода типа Мамдани / Е.Ю. Соболевская, С.В. Глушков, Н.Г. Левченко // Транспортное дело России. - 2019. - № 2 - С. 154-158.

72. Соболевская, Е.Ю. Разработка информационной интеллектуальной системы для организации и управления морскими грузоперевозками в арктических условиях - настройка нечёткого вывода типа Мамдани / Е.Ю. Соболевская, С.В. Глушков, Н.Г. Левченко // Эксплуатация морского транспорта. - 2019. - № 2 (91) - С. 68-73.

73. Соболевская, Е.Ю. Разработка модуля расчета эффективности организации арктических морских грузоперевозок с применением нейросетевых технологий / Е.Ю. Соболевская // Современные тенденции и перспективы развития водного транспорта России: материалы IX межвузовской научно-практической конференции аспирантов, студентов и курсантов. - СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова, 2018. - С. 550553.

74. Соболевская, Е.Ю. Составление таблиц основных термов для разработки интеллектуальной транспортно-логистической информационной системы управления / Е.Ю. Соболевская, С.В. Глушков // Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке -Хабаровск, 2019. -Т. 1. С. 71-76.

75. Соболевская, Е.Ю. Формирование параметров базы знаний характеристик ледовых условий плавания с использованием аппарата нечёткой логики / Е.Ю. Соболевская, Н.Г. Левченко, А.М. Коваленко, С.В. Глушков // Морской вестник. - 2019. - № 2 (70) - С. 117-119.

76. Справочник по управлению кораблем / А. А. Александров [и др.]; под ред. А. А. Александрова. - М.: Воениздат, 1967. - 140 с.

77. Таблицы морских расстояний. Том III. М., ЦРИА «Морфлот», 1981. 132 с. Лоция

78. Восточно-Сибирского моря. Адм. №1119. 1998. 352 с.

79. Технико-экономические характеристики судов морского флота. / Л.А. Коневская [и др.]; под ред. А.Я. Сейранова. - М.: изд-во В/О Мортехинформреклама, 1992. - 232 с.

80. Транспортно-логистическая компания «Кредо Транс» [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www. credotrans. ru/ru/shipping/fraht._stoimo st_morskih_perevozok (дата обращения: 25.03.2019)

81. Усков, А.А. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечёткой логики: монография / А.А. Усков и др. - Смоленск, 2003. - 177 с.

82. ФГБУ «Администрация Северного морского пути». [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.nsra.ru (дата обращения: 15.05.2019).

83. ФГУП «Росморпорт» [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.rosmorport.ru (дата обращения: 15.05.2019).

84. Федеральное агентство морского и речного транспорта [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.morflot.ru/ (дата обращения: 15.05.2019).

85. Федеральное государственное бюджетное учреждение Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.aari.ru/ (дата обращения: 15.05.2019).

86. Цой, Л.Г. Исследование проблемных вопросов проектирования и обоснования основных параметров и ледовых качеств ледоколов и ледокольно-транспортных судов: автореф. дис. д-ра техн. наук: 05.08.03 /

Л.Г. Цой; С.-Петербург. Центр. Научно-исслед, и проектно-конструкторский ин-т морского флота. - СПб., 1997. - 75 с.

87. Цой, Л.Г. Критерии безопасности [Электронный ресурс] / Л.Г. Цой//Морские вести России. - 2016. - №14: - Режим доступа: http://www.morvesti.ru/tems/detaiï.php?ID=63482 (дата обращения: 15.07.2018).

88. Шишкова, Н.А. Применение генетического алгоритма для решения задачи коммивояжера / Н.А. Шишкова // Наука, образование и культура. -2017. - № 4 (19) - С. 79-83.

89. Штовба С.Д. Введение в теорию нечётких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1, (дата обращения: 18.03.2019).

90. Штовба, С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью нечеткого логического вывода в системе MATLAB / С.Д. Штовба // Exponenta Pro: Математика в приложениях. — 2003. — № 2. — С. 9-15.

91. Штовба, С.Д. Проектирование нечётких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба - М.: Горячая линия-Телеком, 2007. - 288 с.

92. Шумский, А. А. Основы системного анализа: учебное пособие / А.А. Шумский, А. А. Шелупанов. - Томск: В-Спектр, 2007. - 218 с.

93. Cargo Wiz [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.softtmck.com (дата обращения: 15.11.2017).

94. Dosyn, D.G. Architecture of intelligent system of internet information search / D.G. Dosyn, V.M. Kovalevych // Искусственный интеллект. - 2012. -№3. - P. 241-252.

95. Equasis [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.equasis.org/ (дата обращения: 15.05.2019).

96. Fernando, M. Fuzzy Modeling and Control: Theory and Applications/ M. Fernando, G. Nicolás Marichal, J. Emilio. - Atlantis Press, 2014. - 288 p.

97. Genetic algorithms and the Traveling Salesman Problem [Электронный ресурс]: - Режим доступа:

https: //web.cs.elte. hu/blobs/diplomamunkak/bsc_alkmat/2017/keresztury_bence.p df (дата обращения: 25.06.2018).

98. Levchenko, N.G. Application of fuzzy neural network technologies in management of transport and logistics processes in Arctic / N.G. Levchenko, S.V. Glushkov, E.Yu. Sobolevskaya, A.P. Orlov // Journal of Physics: Conference Series. - 2018. -Т. 1015. - P. 032085.

99. Levchenko, N.G. Development of intellectual system for managing the arctic and sub-arctic sea freight /N.G. Levchenko, E.Yu. Sobolevskaya, S.V. Glushkov // Asia-Pacific Journal of Marine Science & Education. - 2018. - Т. 8. № 1 - С. 10-22.

100. Magaya Cargo System [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://siconcrm.com/ magaya-cargo-system (дата обращения: 15.11.2017).

101. Mamdani, E.H. An experiment in linguistic synthesis with fuzzy logic controller/ E.H. Mamdani, S. Assilian // Int.J. Man-Machine Studies. — 1975. — 7, № 1. — P. 1-13.

102. Milakovic, A.-S. Current status and future operational models for transit shipping along the Northern Sea Route /A.-S. Milakovic, B. Gunnarsson, S. Balmasov, S. Hong, K. Kim, P. Schütz, S. Ehlers. // Marine Policy. - 2018. -Т. 94. - P. 53-60.

103. Mulherin, N. D. Development and Results of a Northern Sea Route Transit Model / N. D. N. D. Mulherin, D. T. Eppler, T. O. Proshutinsky, L. D. Farmer, O. P. Smith // Cold Regions Research and Engineering Lab., Hanover, NH - 1996. - 144 p.

104. Mulherin, N. D. Monte Carlo Simulation to Estimate Northern Sea Route Transit Time and Cost / N.D. Mulherin, O.P. Smith, D.T. Eppler, T.O. Proshutinsky // International conference; 13th, Port and ocean engineering under Arctic conditions: POAC '95; 1995; Murmansk; Russia - 1995. - Т. 1. - P. 200-201

105. MultiMix [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.multiscience.de/. 521 (дата обращения: 15.11.2017).

106. Piehl, H. A Finite Element Method-Based Potential Theory Approach for Optimal Ice Routing / H. Piehl, A.-S. Milakovic, S. Ehlers. // Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering. - 2017. - Т. 94. - P. 061502/1-061502/7

107. Quick Vessel Search [Электронный ресурс]: https://fleetphoto.ru -Режим доступа: (дата обращения: 25.04.2019).

108. Sobolevskaya, E. Yu. Information intelligent system of organization and management of arctic sea cargo transportation / E.Y. Sobolevskaya, N.G. Levchenko, S.V. Glushkov// IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 918, VIII International Scientific Conference Transport of Siberia - 2020 22-27 May 2020, Novosibirsk, Russia.

109. Sobolevskaya, E.Y. Development of efficiency module of organization of Arctic sea cargo transportation with application of neural network technologies / E.Y. Sobolevskaya, S.V. Glushkov, N.G. Levchenko, A.P. Orlov // Journal of Physics: Conference Series. - 2018. -Т. 1015. - P. 042057.

110. Zadeh, L.A. Is there a need for fuzzy logic? / L.A. Zadeh // Information Sciences. - 2008. - Т. 178. № 13. P. 2751-2779.

111. Zadeh, L.A. The role of fuzzy logic in modeling, identification and control / L.A. Zadeh, A. Lotfi // University of California at Berkeley. - 1994. -Vol 15, № 3 - P. 191-203.

Приложение А

Таблица А.1 - Ледовые классы судов и скорость плавания

Название/Номер проекта Характеристики

Категория ледового усиление/Ледовый класс скорость, уз*

Ролкеры

Капитан Смирнов/1609 Ice2 25

Анатолий Васильев/Р-108Д Ice2 22

Магнитогорск/Р- 108Д Ice2 2l,7

Пётр Машеров/В-481-111 Ice3 20,5

Скульптор Коненков/В-481 Ice3 l8,8

Сергей Киров/16071 Arc4 l7,6

Шестидесятилетие СССР/16073 Ice3 l6

Инженер Мачульский/4207 Ice3 l6,8

Инженер Нечипоренко/4207 Ice3 l6,6

Иван Скуридин/1607 Ice3 l6,9

Академик Туполев/3801-С Ice3 l7,l

Композитор Кара Караев/161 Ice2 l6,4

Хейнланд/235 Arc4 ll,8

Лихтеровозы

Алексей Косыгин/17502 Arc4 l7,5

Севморпуть/10081 Arc5 l9,83

Юлиус Фучик/602 Ice2 l9,0

Борис Полевой/305 Ice2 l2,5

Анатолий Железняков/7350/В Ice2 l2,5

Рефрижераторные суда

Кристалл II/ФЭБ Матиас Тезен Arc4 l7,4

Академик Вавилов Ice3 20,3

Курск/В-365 Ice3 2l,8

Николай Коперник/В-437 Ice3 20/2l,4

Чапаев/ 949/В Ice2 l8

Александра Коллонтай/ В-443 Ice3 l9,l

Посьет/1161 Arc4 l7

Босфор восточный Arc4 l7,4

Бухта русская Arc4 l5,7

Фрио агатес Arc4 l7,3

Baltic autumn Icel 2l

Baltic lord Icel 2l

Кристал антарктида Icel 2l,0

Кристал азия Icel 2l,0

Фрост олимпос Icel l5,0

Висмар Icel 9,8

Георгий Агафонов/М-050С Ice2 ll,2

Новый свет Ice2 l7,0

Baltic summer Ice2 2l,0

Baltic hollyhock Ice2 20,2

Канариан рифер Ice3 l5,7

Ос Рифер Ice3 l2,0

Название/Номер проекта Характеристики

Категория ледового усиление/Ледовый класс скорость, уз*

Петр Ильичёв 1се3 17,1

Полтава 1се3 16,0

Торнадо 1се3 16,0

Радужный/1350 1се3 11,3

Сухогрузные суда универсального назначения грузоподъёмностью более 5 тыс. тонн

Парижская коммуна/567 1се2 19,2

Капитан Кушнаренко/1568 1се2 19,0

Дубровник/134Е 1се2 18

Дмитрий Гулиа/(СФРЮ) 1се2 18

Герои Панфиловцы/1585 1се2 18,2

Славянск/1563 1се2 16

Балашиха/595 1се2 15,5

Иркутск/СЭВ-17 1се2 17

Коммунист/В-40 1се2 16,5

Новомиргород/Р-1476 1се2 17

Новгород/Р-1476 1се2 17

Краснокамск/Р-1476 1се2 15,8

Красноград/Р-1476 1се2 15,8

Муром/В-44 1се2 17,2

Выборг/431 1се2 15,8

Варнемюнде/331 1се3 18,54

Пятидесятилетие комсомола/1562 1се2 16

Николай Жуков/1586 1се3 16,4

Ленинская гвардия/В-46 1се2 15,34

Сухогрузные суда универсального назначения грузоподъёмностью менее 5 тыс. тонн и для

перевозки тяжеловесных грузов

Стахановец Котов/0217 Агс4 14,2

Росток/341 1се3 16,1

Пионер/301 Агс4 13,8

Повенец Агс4 13,5

Новый Донбасс/351/3 1се2 12,6

Юный партизан/740/2В 1се3 12,84

Вавчуга/1878 1се2 10,4

Тарту/1849 1се2 10,7

Сухогрузные суда ог раниченного района плавания

Василий Шукшин/1588 1се3 13

Виталий Дьяконов/15881 Агс4 11,5

Кишинев/1575 1се2 11,7

Советская Якутия/1576 Агс4 11,2

Юрий Клементьев/Л-304 Агс4 12,2

Вознесенск/1557 1се1 10,7

Буният Сардаров/488 АМ/4 1се2 10,99

Волга/19610 1се2 10,7

Многоцелевые сухогрузные суда с комбинированной грузообработкой

Астрахань-1/121 1се3 16,7

Астрахань-11/121 1се3 17,8

Известия/16076 1се2 15,4

Название/Номер проекта Характеристики

Категория ледового усиление/Ледовый класс скорость, уз*

Ледокольно-транспортные сухогрузные суда

Норильск/БЛ-15 Агс7 17

Анатолий Колесниченко/ БЛ-15 Лгс7 17

Витуе Беринг/10600 Лгс7 15,9

Иван Папанин/10621 Лгс7 16,7

Амгуема/550 Лгс7 15

Лесовозы и щеповозы

Николай Новиков/В-436 Лгс4 15,5

Влас Ничков/В-540/1 Лгс4 15,4

Игорь Ильинский Лгс5 15

Павлин Виноградов/В-352 Лгс5 14,9

Капитан Гончаров/В-352 Лгс5 14,9

Пионер Москвы/1590П Лгс5 15,6

Космонавт Павел Беляев/596 Лгс4 15

Петрозаводск/596М Лгс4 15

Волголес/В514-РТ Лгс4 14,8

Беломорсклес/В45-1 Лгс4 16

Игорь Грабарь/021Е2 Лгс5 13,2

Сибирьлес/4505 Лгс4 13,5

Крымск/4505 Лгс4 13,5

Игаркалес Лгс4 13,6

Котласлес Лгс4 13,6

Ладогалес Лгс4 13,6

Мирный Лгс4 13,6

Александр Довженко/А357 Лгс4 13,7

Советский воин/1574 Лгс4 13,1

Сосновец/403/2А Лгс4 12,2

Спартак/232 Лгс4 12,45

Балхаш/1575 Лгс4 11,5

Григорий Алексеев/16700/23500 1се3 14

Суда для перевозки навалочных грузов

Харитон Греку/15941 1се2 14,2

Зоя Космодемьянская/1594 1се2 14,3

Николай Вознесенский/1573 1се2 15,2

Миха Цхакая/В-447/11 1се2 15

Советский художник/584Е 1се2 15,8

Художник Моор/584/1 1се2 15,5

Серго Закариадзе/584/1 1се2 15,5

Звенигород/В-470-PW 1се2 15,5

Грумант Лгс4 15,2

Новая земля Лгс4 13,0

Дмитрий Донской/иЬ-ББС Лгс5 15,2

Михаил Стрекаловский/ ИЬ-ББС Лгс5 15,2

Капитан Панфилов/1592 Лгс4 14

Суда для перевозки сырой нефти и нефтепродуктов

Морис Бишоп(Людвик Свобода)/2226А 1се3 15,6

Иосип Броз Тито/505Е 1се3 14,6

Название/Номер проекта Характеристики

Категория ледового усиление/Ледовый класс скорость, уз*

Керчь(Великий Октябрь)/1559 Л4 16,6

Дмитрий Медведев/15965 1се2 15,1

Командарм Федько/1596 1се2 15,5

Григорий Нестеренко/15966 1се2 15,1

Николоз Бараташвили 1се2 17

Самотлор/П-1706 Агс5 15,7

Победа/12990 1се2 15,82

Пабло Неруда/2062 1се3 16

Сухуми/229С 1се2 16,8

Никополь (Баскунчак)/1545 Агс4 13,2

Джорат(Инженер Пустошкин)/566 1се2 11

Алексеевск (Аксай)/6404 1се2 14,2

Ленинское знамя(Интернационал)/В-72 1се2 16,2

Григорий Ачканов (Сплит)/- 1се2 17,1

Сергей Кирова 1598 1се2 12,5

Вентспилс Агс5 15,2

Партизанск/712 Агс5 13,5

Актюбинск(Алтай) 1се2 13,2

Василий Динков Агс6 15,7

Капитан Готский Агс6 15,7

Кирилл Лавров Агс6 16,0

Михаил Ульянов Агс6 16

Тимофей Гуженко Агс6 15,7

Судно обеспечения

СКФ Эндевор Агс6 15,0

СКФ Эндуранс Агс6 15,0

СКФ Энтерпрайз Агс6 15

Дрогобыч/720М 1се2 13,1

Олег Кошевой/1677М 1се2 12,3

Навалочники-танкеры

Маршал Гречко/В-525 1се2 14

Борис Бутома/1593 1се2 14,4

Маршал Буденный/В-524 1се2 14,8

Суда для перевозки пищевых продуктов и химических грузов

Алиот 1се2 14

Илья Эренбург 1се3 15,2

Академик Векуа 1се2 15,1

Суда для перевозки сжиженных нефтяных газов

Моссовет 1се3 17,25

Смольный 1се3 16,5

Юрмала 1се3 16,3

Ледоколы

Арктика/10520 1сеЬгеакег8 21

Россия/10521 1сеЬгеакег9 21

Таймыр/10580 1сеЬгеакег8 18,5

Ермак/Р-1039 1сеЬгеакег6 19,5

Капитан Драницын/1101 1сеЬгеакег7 19,5

Название/Номер проекта Характеристики

Категория ледового усиление/Ледовый класс скорость, уз*

Капитан Николаев/1101 Icebreaker7 19,2

Диксон Icebreaker6 16,5

Мудьюг Icebreaker6 16,1

Василий Прончищев/97А Icebreaker6 14,5

Капитан Измайлов/1108 Icebreaker6 13

Ямал(Октябрьская революция)/10521 Icebreaker9 21

Советский Союз/10521 Icebreaker9 20,8

Вайгач/10580 Icebreaker8 18,5

Капитан Сорокин/1101 Icebreaker7 19

Юрий Топчев Icebreaker6 15,0

Фёдор Ушаков Icebreaker6 16,0

Степан Макаров Icebreaker6 16,0

Скф Сахалин Icebreaker6 15,0

Мурман Icebreaker6 15,0

Евгений Примаков Icebreaker6 16,0

Геннадий Невельской Icebreaker6 16,0

Владислав Стрижов Icebreaker6 15

Витус Беринг Icebreaker6 16

Берингов пролив Icebreaker6 15

Балтика Icebreaker6 14

Алексей Чириков Icebreaker6 15

Александр Санников Icebreaker8 16

Андрей Вилькицкий Icebreaker8 16

Магадан/1144 Icebreaker6 16,5

Диксон/1144 Icebreaker6 16,5

Варандей Icebreaker7 15

Юрий Топчев Icebreaker6 15

Капитан Хлебников/1101 Icebreaker7 18

Капитан М. Измайлов/1108 Icebreaker6 13

Капитан Косолапов/1108 Icebreaker6 13,2

Москва/21900 Icebreaker6 16

Санкт-Петербург/21900 Icebreaker6 16

Владивосток/21900М Icebreaker6 17

Новороссийск/21900М Icebreaker6 17

Мурманск/21900М Icebreaker6 17

Тор Icebreaker6 15

Дудинка Icebreaker6 16

Юрий Лисянский/97А Icebreaker6 14

Иван Крузенштерн/97А Icebreaker6 14

Красин/Р-1039 Icebreaker8 20,3

50 лет Победы(Урал)/10521 Icebreaker9 21

Суда атомного технологического обслуживания

ПТБ Имандра/1948 Arc5 l5,4

ПТБ Лепсе/325 Ice2 ll

ПТБ Володарский/326 Ice2 6,5

Спецтанкер Серебрянка/1591 Arc4 ll,5

Грузо-пассажирские суда

Название/Номер проекта Характеристики

Категория ледового усиление/Ледовый класс скорость, уз*

Иван Франко 1се2 20,4

Михаил Калинин/101 Агс4 17,4

Киргизстан/592 1се2 16,5

Белоруссия/П-1756 1се3 19

Дмитрий Шостакович/Б-492 1се3 20

Мария Ермолова/1454 Агс4 17,2

Юшар Агс4 12,5

Ильич 1се3 18

Сыпрус/722 1се3 11

Техумарди/1876 1се3 13

Вохилайд/10380 1се3 12,5

Приложение Б

175°в. д. 18и°з. д. 175°з. д. 170°з. д. 165°з. д.

Рисунок Б.1 - Карта-схема ледовой обстановки 05.03.2006 - Берингово море

Рисунок Б.2 - Карта-схема ледовой обстановки 02.05.2017 - ВосточноСибирское море

Рисунок Б.3 - Карта-схема ледовой обстановки 03.05.2019 - Охотское море

Приложение В

Таблица В.1 - Ледовая обстановка по маршрутам следования (фрагмент)

№ маршрута Период/год Ледовые условия

Возраст льда, см Разрушенность, баллы Торосистость, баллы Сплоченность льда, баллы Форма льда, м Сжатие, баллы Заснеженность, баллы

1 Зимне-весенний/2004 г. 70 10 500 2

2 Зимне-весенний/2004 г. 120 7 20000 2

3 Зимне-весенний/2004 г. 120 10 20000 2

4 Зимне-весенний/2004 г. 280 3 6 20000 2 2

5 Зимне-весенний/2004 г. 120 7 500

6 Зимне-весенний/2004 г. 120 10 20000

7 Зимне-весенний/2004 г. 280 3 6 20000 2

8 Зимне-весенний/2004 г. 120 2 10 20000

9 Зимне-весенний/2004 г. 280 3 6 20000

10 Зимне-весенний/2004 г. 280 3 6 20000 2

1 Летне-осенний/2004 г. 0

2 Летне-осенний/2004 г. 0