Propozycja systemu auto-negocjacji manewrów statków korzystającego z metod optymalizacji wielokryterialnej oraz Matematycznej Teorii Ewidencji

SZŁAPCZYŃSKA Joanna 1 Propozycja systemu auto-negocjacji manewrów statków korzystającego z metod optymalizacji wielokryterialnej oraz Matematycznej Teorii Ewidencji WSTĘP Wspomaganie procesu wyznaczania manewrów w sytuacji spotkania z innymi jednostkami pływającymi jest zadaniem niezwykle istotnym, mającym wpływ na bezpieczeństwo pasażerów, załogi, przewożonych towarów oraz samych statków. Metody wspomagające proces wyznaczania manewrów antykolizyjnych w sytuacji spotkania opracowywane są w kraju i na świecie już od ponad pół wieku. W ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat, wraz z rozwojem techniki cyfrowej, komputeryzacji i informatyzacji, możliwe było opracowanie efektywnych systemów teleinformatycznych implementujących te metody. Wśród rozwiązań sprzętowych wyróżnić można, obecne dziś na większości statków, Automatic Identification System (AIS) oraz Automatic Radar Plotting Aid (ARPA), służące do oceny w czasie rzeczywistym (bądź zbliżonym do niego) m.in. obecności oraz parametrów ruchu innych jednostek pływających znajdujących się w pobliżu. Z kolei oprogramowanie wspierające nawigatorów w działaniach mających na celu unikania kolizji podzielić można na trzy grupy: A. Rozwiązania przeszukujące przestrzeń poszukiwań za pomocą metod heurystycznych (np. algorytmów ewolucyjnych) w celu znalezienia sub-optymalnej i bezpiecznej trajektorii statku lub zbioru trajektorii (dla grupy statków), B. Rozwiązania iteracyjne deterministyczne, wyznaczające optymalne i bezpieczne trajektorie lub zbiory trajektorii (np. za pomocą gier różniczkowych), C. Systemy decyzyjne/eksperckie, najczęściej umożliwiające wybór jednego z kilku dostępnych rozwiązań dla danej sytuacji kolizyjnej. Metody należące do pierwszej z ww. grup charakteryzują się szybką zbieżnością, a co za tym idzie krótkim czasem oczekiwania na wynik, oraz dużą elastycznością w zakresie modelowania dodatkowych ograniczeń optymalizacyjnych. Pewną niedogodnością metod tej grupy jest sub-optymalność rozwiązań, co oznacza najczęściej subtelne różnice w rozwiązaniach (trajektoriach lub zbiorach trajektorii) będących wynikami działania, uzyskanymi dla tych samych parametrów wejściowych podczas kolejnych uruchomień algorytmu. Metody deterministyczne, w odróżnieniu od heurystycznych, cechują się, o ile zadanie optymalizacyjne zostało określone niesprzecznie, możliwością wyznaczenia w pełni optymalnego rozwiązania. Niestety, odbywa się to najczęściej kosztem dużej złożoności obliczeniowej, znaczącego czasu oczekiwania na końcowy wynik oraz ograniczoną możliwością modelowania dodatkowych elementów optymalizacji np. ograniczeń dynamicznych. Systemy decyzyjne lub eksperckie mają natomiast za zadanie ułatwienie nawigatorowi podjęcia decyzji dotyczącej wyboru jednej z dostępnych opcji rozwiązania sytuacji kolizyjnej. W istocie, stanowią one zatem wygodny interfejs oferujący dostęp do danych historycznych dotyczących manewrów antykolizyjnych, dostępnych bezpośrednio lub po przetworzeniu, bądź też wyników działania innych metod, najczęściej należących do dwóch wcześniejszych grup. Wszystkie wymienione grupy metod opracowane zostały przy założeniu, że miejscem uruchomienia metody jest pewien hipotetyczny punkt centralny (dla wód ograniczonych np. centrum kontroli ruchu tj. stacja VTS - VesselTraffic Service). Zatem decyzja o tym jak przebiegać mają 1 Akademia Morska w Gdyni, Wydział Nawigacyjny, ZD Podstaw Informatyki i Sieci Komputerowych, e-mail: asiasz@am.gdynia.pl 10375

docelowe manewry statków biorących udział w spotkaniu podejmowana jest arbitralnie, w scentralizowany sposób. W ostatnich latach zaczęły pojawiać się pierwsze opracowania naukowe idące w przeciwnym kierunku - odrzucające założenie o centralnym sterowaniu procesem ustalania manewrów. Zakładają one, że statki kontaktują się miedzy sobą bezpośrednio i ustalają swoje dalsze działania na zasadach negocjacji. Przy założeniu, że cały proces wymiany informacji oraz ustalania manewrów zachodzi bez (przynajmniej bezpośredniego) udziału człowieka, taki proces nazywany jest auto-negocjacją. Metody wykorzystujące auto-negocjację manewrów w części obliczeniowej silnie bazują na wcześniej przedstawionych klasycznych metodach rozwiązywania sytuacji kolizyjnych, z tą jednak różnicą, że oprócz wprowadzenia mechanizmów negocjacyjnych posiadają one znacznie bardziej rozbudowane elementy dotyczące inicjalizacji, akwizycji danych oraz dystrybucji wyników. Rozwiązania wykorzystujące auto-negocjację mogą okazać się szczególnie przydatne dla spotkań statków na wodach otwartych, gdzie scentralizowany sposób rozwiązywania sytuacji zbliżeniowej byłby wysoce niepraktyczny (z uwagi na brak potencjalnych punktów centralnych). Podejście zdecentralizowane i oparte na negocjacji jest dodatkowo zbliżone do aktualnych procedur na statkach. Kapitanowie bądź nawigatorzy w sytuacji zbliżania się do statku (lub grupy statków) zazwyczaj kontaktują się za pośrednictwem radia ze sobą (bądź ew. na wodach ograniczonych ze stacją VTS)i bezpośrednio uzgadniają sposób realizacji manewrów. W większości przypadków ustalane manewry pozostają w zgodzie z Międzynarodowymi Przepisami o Zapobieganiu Zderzeniom na Morzu (MPZZM, ang. COLREGS) [3]. Znane są, niestety, sytuacje, w których uzgodnienie manewrów naruszających prawidła MPZZM spowodowało tragiczne w skutkach konsekwencje (np. katastrofa mv Baltic Ace w grudniu 2012 r. na Morzu Północnym). Niniejszy artykuł podejmuje tematykę auto-negocjacji manewrów antykolizyjnych, prezentując propozycję przyszłego rozwiązania. Uwzględnia ona następujące aspekty, niepodejmowane w innych tego typu pracach: wielokryterialność problemu optymalizacyjnego: poza klasycznym kryterium straty drogi (czy też analogicznego kryterium czasu przejścia) podejście wielokryterialne umożliwia np. jednoczesne zapewnienie pożądanego stopnia bezpieczeństwa na trasie, niepewność danych wejściowych: do kwantyfikacji i obsługi tej niepewności proponowane jest zastosowanie Matematycznej Teorii Ewidencji (MTE). Dalsza część artykułu zorganizowana jest następująco. Rozdział pierwszy prezentuje przegląd literatury dotyczącej zarówno klasycznych metod rozwiązywania sytuacji kolizyjnych jak również dotychczas opracowanych metod z auto-negocjacją manewrów. W kolejnym rozdziale przedstawiono wizję proponowanego rozwiązania z uwzględnieniem m.in. sposobu obróbki danych wejściowych, procedur negocjacyjnych oraz jądra optymalizacyjno-obliczeniowego. W rozdziale trzecim zarysowano możliwe dalsze kierunki rozwoju prezentowanego projektu. 1 PRZEGLĄD LITERATURYPROBLEMU Scentralizowane metody unikania kolizji stanowią fundament metod z auto-negocjacją manewrów, zatem przedstawienie literatury źródłowej metod scentralizowanych jest kluczowe dla uzyskania pełnego przeglądu literatury. Zgodnie z nakreślonym wcześniej podziałem, metody unikania kolizji (dla zakładanego scentralizowanego punktu obliczeń) podzielić można na (A) metody heurystyczne (niedeterministyczne), (B) metody deterministyczne iteracyjne oraz (C) systemy decyzyjne lub eksperckie. Szeroki przegląd tychże metod, dostępnych do 2009 r., przedstawiono w pracy [14]. Spośród metod heurystycznych wykorzystywanych do unikania kolizji statków największą popularnością cieszą się bez wątpienia algorytmy genetyczne, oraz ich następcy algorytmy ewolucyjne. Prekursorem tego kierunku badań była praca [15], w której przedstawiono algorytm ewolucyjny znajdujący trajektorię statku własnego przy założeniu niezmiennych parametrów ruchu pozostałych jednostek. Prace nad tym rozwiązaniem kontynuowane są do dziś, m.in. w pracy [9] przedstawiono nowe rozwiązania dla funkcji skalującej. Prace innych badaczy, wykorzystujących analogiczne podejście ewolucyjne, to [23] oraz [19], w których ewolucyjnie poszukiwana jest 10376

optymalna trasa przejścia statku oraz [8] i [20], w których algorytm genetyczny (chromosom kodowany binarnie) służy do optymalizacji manewrów unikania kolizji.z kolei rozszerzenie przedstawionego wcześniej podejścia ewolucyjnego zaprezentowano w pracach [17] oraz [18], w których to ewolucji podlega cały zbiór trajektorii statków znajdujących się w sytuacji zbliżeniowej, w przeciwieństwie do, stosowanej w pozostałych pracach, ewolucji wyłącznie trajektorii statku własnego. Metody unikania kolizji wykorzystujące heurystyki inne niż algorytmy genetyczne/ewolucyjne przedstawiono w [2] (genetyczne wyżarzanie) oraz [20]. Klasyczne rozwiązanie wśród metod deterministycznego unikania kolizji zakłada wykorzystanie gier różniczkowych w poszukiwaniu optymalnych trajektorii statków, jak przedstawiono w [12]. W metodzie tej zbiór statków jest monitorowany i poddawany procesowi sterowania w czasie działania głównego algorytmu. Algorytm ten działa w oparciu o model gry - brane są tu pod uwagę strategie innych obiektów pływających jako myślących graczy. Elementy różniczkowe modelu odpowiadają za modelowanie dynamiki ruchu statków. Wprowadzenie do metody wektorowego kryterium optymalizacji oraz ulepszonego modelu dynamiki statku zostało zaproponowane w pracy [24]. Innym deterministycznym rozwiązaniem dla sytuacji spotkaniowej statków są Obszary Zagrożenia Kolizyjnego (OZK) zaproponowane w [11].Metoda OZK umożliwia nawigatorowi wybór manewru poprzez jednoczesną zmianę kursu oraz prędkości. Scentralizowane systemy decyzyjne oraz eksperckie stanowią z kolei skuteczne wsparcie nawigatorów w sytuacji oczekiwanego spotkania z innymi jednostkami. W ramach tych rozwiązań jądro obliczeniowe najczęściej wykorzystuje, wcześniej opisane, niedeterministyczne lub deterministyczne metody unikania kolizji. Nowym elementem jest tu zazwyczaj automatyczny lub pół-automatyczny (wspierany przez użytkownika) wybór ostatecznego rozwiązania z grupy realizowalnych, sub-optymalnych rozwiązań. W tej grupie metod szczególnie wyróżnić można system decyzyjny wskazujący trasy zgodne z MPZZM, wykorzystujący heurystyczne metody sztucznej inteligencji, przedstawiony w [13]. Wykorzystanie logiki rozmytej do wyboru optymalnego manewru antykolizyjnego zaproponowano w [1]. Z kolei, na bazie algorytmu mrówkowego (metoda heurystyczna), w pracy [10] zaproponowano system decyzyjny umożliwiający rozwiązanie sytuacji kolizyjnej dla stosunkowo dużej liczby statków. Pierwsze prace podejmujące tematykę auto-negocjacji manewrów antykolizyjnych, odrzucające dogmat centralnego oraz arbitralnego podejmowania decyzji, zaczęły pojawiać się dopiero w ostatnich latach. Rozwiązania wykorzystujące auto-negocjację bazują, w zakresie głównego jądra optymalizacyjnego, na wcześniej przedstawionych metodach scentralizowanych. Natomiast w odróżnieniu od nich wprowadzają nowe rozwiązania w zakresie pozyskiwania (akwizycji) danych, negocjacji ustaleń oraz dystrybucji końcowych wyników. W pracach [5] oraz [6] zaprezentowano propozycję systemu rozproszonego z automatyczną negocjacją manewrów. Algorytm optymalizacyjny autorzy planują oprzeć na metodzie ewolucji zbiorów trajektorii[17]. W rozwiązaniu tym przyjęto rozróżnienie pomiędzy statkami aktywnie uczestniczącymi w procesie negocjacji oraz jednostkami pasywnymi. Ich ruch ma wpływ na istniejącą sytuację kolizyjną, lecz z różnych powodów nie biorą one udziału w procesie ustalania ani późniejszej realizacji manewrów antykolizyjnych. Natomiast w pracy [7]przedstawiono system CANFO służący do auto-negocjacji manewrów pary statków. Silną stroną tego systemu jest opracowanie systemu negocjacji opartego na pre-definowanych zestawach preferencji oraz protokołach wymiany informacji. CANFO wykorzystuje natomiast nieskomplikowane obliczeniowo algorytmy deterministyczne do rozwiązywania sytuacji kolizyjnej. Przyjęcie takich algorytmów możliwe było tu z dwóch powodów: po pierwsze sytuacja spotkaniowa ograniczona została do dwóch jednostek, obu uczestniczących w negocjacji. Ponadto autorzy założyli, że istotą ich systemu są sytuacje, w których typowe rozwiązanie wskazywane przez prawidła MPZZM wiązałoby się z wysokim kosztem realizacji (COLREGS-cost-high) np. wysoką łączną stratą drogi. Zatem proponowane przez nich rozwiązania sytuacji kolizyjnych w części przypadków mogą naruszać prawidła MPZZM, w imię niższych kosztów realizacji manewrów. Takie rozwiązania w praktyce nie mogą być zaakceptowane. Niniejszy artykuł prezentuje wizję systemu auto-negocjacji manewrów statków, czerpiącą z zalet opisywanych rozwiązań i starającą się poprawić ich wady. Dodatkowo w proponowanym rozwiązaniu 10377

wprowadzone są elementy Matematycznej Teorii Ewidencji (MTE), znajdującej doskonałe praktyczne zastosowanie w sytuacjach konieczności akwizycji danych wejściowych obarczonych pewnym stopniem niepewności. Zastosowanie MTE w ustalaniu pozycji nawigacyjnej przedstawiono wcześniej m.in. w pracy [4]. Ponadto proponowane tu rozwiązanie zakłada wykorzystanie mechanizmów optymalizacji wielokryterialnej, umożliwiającej poszukiwanie rozwiązań optymalnych jednocześnie w ramach kilku kryteriów (np. straty drogi oraz bezpieczeństwa). Zastosowanie tego typu optymalizacji w procesie unikania kolizji przedstawiono w [21], natomiast dla innych problemów nawigacyjnych przedstawiono wcześniej m.in. w pracy [16]. 2 PROPOZYCJAWIELOKRYTERIALNEGO SYSTEMU AUTO-NEGOCJACJI MANEWRÓW Główną ideą proponowanego systemu auto-negocjacji manewrów jest, niezależna od elementów zewnętrznych (np. stacji VTS), bezpośrednia możliwość kooperacji pomiędzy statkami uczestniczącymi w spotkaniu w celu ustalenia swoich dalszych trajektorii w taki sposób, aby uniknąć kolizji oraz sytuacji nadmiernego zbliżenia (naruszenia domeny). Oznacza to możliwość ustalania wzajemnych manewrów zarówno na wodach ograniczonych jak również na wodach otwartych (na których trudno byłoby oczekiwać istnienia odpowiednika brzegowej stacji VTS, mogącej służyć jako centrum sterowania). Przykładowy, uogólniony scenariusz działania takiego rozwiązania mógłby wyglądać następująco: statki zbliżywszy się do siebie na odległość około 8-10 Mm wymieniają swoje dane podstawowe (kurs, prędkość, punkt docelowy) oraz ustalają preferencje i wzajemne możliwości manewrowe. Następnie na podstawie tych danych ustalają dalsze trajektorie dla każdej z jednostek uczestniczących w spotkaniu. Informacje o przebiegu zalecanych trajektorii trafiają do akceptacji do nawigatorów tychże jednostek, a po ich potwierdzeniu nawigatorzy zajmują się realizacją zaplanowanych manewrów. Przebieg proponowanego, pełnego procesu negocjacji manewrów statków prezentuje Rysunek 1. W procesie tym wyróżniono następujące etapy: 1. Rejestracja na etapie tym jednostki zgłaszają chęć uczestnictwa w negocjacji manewrów, 2. Akwizycja danych tu następuje wzajemna wymiana danych dotyczących podstawowych parametrów ruchu (kurs, prędkość, punkt docelowy) oraz preferencji i możliwości manewrowych; mechanizmem służącym do obsługi niepewności związanej z danymi wejściowymi jest Matematyczna Teoria Ewidencji (MTE), 3. Negocjacja manewrów na tym etapie następuje automatyczna wymiana ustaleń (pomiędzy jednostkami biorącymi udział w spotkaniu) dotycząca ewentualnych możliwości ustąpienia drogi, wykonania dodatkowych manewrów (np. cyrkulacji), itp. 4. Wyznaczenie trajektorii na etapie tym następuje proces poszukiwania optymalnych planowanych trajektorii statków z uwzględnieniem danych wejściowych (wynikających z pierwotnych planów), preferencji jednostek oraz wzajemnych uzgodnień dot. manewrowania; mechanizmy optymalizacyjne wykorzystują podejście wielokryterialne, dzięki temu możliwe jest poszukiwanie tras jednocześnie optymalizujących np. stratę drogi oraz zdefiniowany współczynnik bezpieczeństwa, 5. Dystrybucja wyników ostatni etap procesu, zakładający rozpowszechnienie wynikowych (optymalnych) trajektorii pomiędzy statkami oraz weryfikację akceptacji tych wyników przez nawigatorów kierujących jednostkami biorącymi udział w spotkaniu. Rys. 1.Pełen proces auto-negocjacji manewrów statków W kolejnych podpunktach opisano zagadnienia dotyczące poszczególnych elementów systemu. 10378

2.1 Scentralizowany system agentowy Realizacja przyjętego rozwiązania, a głównie etapu wyznaczania trajektorii, teoretycznie możliwa byłaby za pomocą poniższych rozwiązań: a) centralny punkt obliczeń realizowany przez podmiot zewnętrzny wobec grupy negocjujących statków, b) zdecentralizowany system, w którym cząstkowe obliczenia realizowane są równolegle przez negocjujące statki (system agentowy), c) scentralizowany system agentowy, w którym istnieje co prawda centralny punkt obliczeń, jest on jednak realizowany przez jeden z negocjujących statków. Spośród przedstawionych możliwości rozwiązanie z centralnym, zewnętrznym punktem obliczeń nie jest możliwe do przyjęcia w sytuacji, gdy proces negocjacji miałby odbywać się również na wodach otwartych. Z kolei klasyczny system agentowy, rekomendowany do realizacji procesu autonegocjacji manewrów w [6], cechuje się dużym narzutem logistycznym oraz komunikacyjnym (wynikającym z konieczności podziału zadań na podzadania i późniejszej syntezy rozwiązań końcowych). Z tych powodów najlepszym rozwiązaniem będzie scentralizowany system agentowy, w którym jeden ze statków (tzw. statek główny) odpowiada kompleksowo za proces wyznaczania trajektorii, a pozostałe statki (tzw. statki-uczestnicy) kontaktują się z nim w celu przesłania danych oraz odbioru wynikowych trajektorii. 2.2 Rejestracja w systemie Proponowanym kanałem komunikacyjnym służącym do rejestracji w systemie będzie AIS (wiadomości typu ASM rozsyłane w trybie rozgłoszeniowym), analogicznie do postulatów prezentowanych w pozostałych pracach dotyczących tego typu rozwiązań[6] oraz [7]. Procedura rejestracji przebiegać będzie następująco. Każdy ze statków, niebędący aktualnie w sytuacji kolizyjnej, wysyła, zgodnie z trybem rozgłoszeniowym AIS, raz na konfigurowalny kwant czasu, informację o gotowości podjęcia negocjacji jako statek główny. Jeżeli na ustalonym obszarze, np. arenie o średnicy 10 Mm, spotka się kilka takich jednostek, to pierwsza z nich zyskuje status statku głównego. Każdy statek chętny do podjęcia negocjacji w momencie gdy odbierze od innej jednostki (a więc statku głównego) zgłoszenie, automatycznie przyjmuje rolę statku-uczestnika. Przykład rejestracji w systemie obrazuje Rysunek 2. Pierwszy ze statków, który znalazł się w arenie (Statek 1) uzyskał status statku głównego, pozostałe zaś (Statek 2 i Statek 3) uzyskały status statkówuczestników. Szczegółowa procedura wymiany informacji na tym etapie powinna zostać udokumentowana w postaci Protokołu wymiany informacji dla rejestracji statków, co stanowić powinno kolejny krok opracowywania systemu. Rys. 2. Rejestracja w systemie (przykład: trzy statki znajdujące się w arenie 10 Mm) 10379

2.3 Źródła oraz przetwarzanie danych wejściowych z wykorzystaniem MTE Podstawowym kanałem służącym do gromadzenia danych wejściowych, a więc m.in. bieżącej pozycji i prędkości, kursów oraz punktów docelowych dla wszystkich statków znajdujących się w zasięgu widzialności systemu, jest wymiana komunikatów AIS, jak przedstawiono to w pracach [5], [6] oraz [7]. Ponieważ taki sposób komunikacji nie gwarantuje wystarczającego bezpieczeństwa przesyłanych danych, autorka proponuje zastąpić go przez sieci bezprzewodowe Wifi on sea działające w trybie peer-to-peer. Sieci tego typu ([22], [25]), wykorzystujące zazwyczaj technologie z rodziny Wi-MAX, oferują szereg rozwiązań typowych dla sieci TCP-IP, obejmujących m.in. mechanizmy szyfrowanej transmisji danych. Zasięg sieci tego typu [22] powinien być wystarczający dla realizacji zadań w przewidzianym obszarze działania systemu (arena o średnicy 10Mm). Ponieważ dane wejściowe w systemie obarczone mogą być różnym stopniem niepewności, wynikającym m.in. z nieprecyzyjnego pomiaru lub estymacji bieżącej lub prognozowanej pozycji statku, należy zatem uwzględnić tę niepewność w dalszych obliczeniach. Narzędziem umożliwiającym to zadanie jest Matematyczna Teoria Ewidencji (MTE), zwana również teorią Dempstera-Shafera (DS). Stanowi ona uogólnienie teorii probabilistycznej Bayesa i zastępuje klasyczne prawdopodobieństwa głównie poprzez wartości funkcji przekonania (belieffunction bel) oraz funkcji domniemania (plausibilityfunction- pl). Pierwsza z nich odzwierciedla poziom wiary, na podstawie istniejących przesłanek przemawiających za hipotezą, w prawdziwość tejże hipotezy. Natomiast funkcja domniemania określa możliwe wsparcie dla badanej hipotezy, nie wykluczone przez żadną z dostępnych przesłanek przeciwko niej. Zatem poziom niepewności związany z pewnym zdarzeniem A opisany jest przez przedział wartości [bel(a) ; pl(a)].w procesie wnioskowania typowym dla MTE wykorzystuje się składanie (kombinację) ewidencji, realizowaną w ramach jednego z dostępnych schematów (m.in. reguły składania Dempstera lub Yagera; główna różnica polega tu na innym sposobie uwzględniania konfliktu pomiędzy dostępnymi ewidencjami). Możliwe jest wykorzystanie rachunku MTE dla zdarzeń opisanych przez wartości ostre (crisp) lub rozmyte (fuzzy). W ramach przetwarzania danych wejściowych w opisywanym projekcie auto-negocjacji manewrów zastosowane zostanie podejście, analogiczne do prezentowanego w pracy [4], rozmytego opisu zdarzeń. 2.4 Uczestnicy procedur negocjacyjnych Część jednostek znajdujących się w rejonie działania (arenie) systemu może nie reagować na sygnały zachęcające do rejestracji w nim. Powodem mogą być zarówno nieprzystosowanie do systemu (na poziomie sprzętu i/lub oprogramowania), jak również z niechęć do brania udziału w zautomatyzowanych procedurach negocjacyjnych. Jednakże ruch takich jednostek w rejonie działania systemu nie pozostaje bez wpływu ma rozwiązania sytuacji kolizyjnej i, jako taki, powinien być wzięty pod uwagę podczas jego wyznaczania. W pracach [5] oraz [6] problem ten został już zasygnalizowany, zaproponowano w nich podział statków na aktywne (biorące udział w komunikacji) oraz pasywne (nie komunikujące się z systemem w żaden sposób), a ruch statków pasywnych miałby być uwzględniany za pomocą danych historycznych pochodzących z systemu AIS. Niestety w praktyce trudno oczekiwać, że tego typu dane rzeczywiście byłyby dostępne. Dlatego też proponowane jest rozwiązanie polegające na krótkoterminowej obserwacji ruchu statków pasywnych (realizowane przez statek główny) i predykcja ich dalszych trajektorii na podstawie tych danych. Prognozowane pozycje statków pasywnych staną się dodatkowym elementem ograniczającym przestrzeń poszukiwań zbioru wynikowych trajektorii przez jądro optymalizacyjno-obliczeniowe. Wszystkie jednostki aktywne (statek główny oraz statki-uczestnicy) w ramach danej sytuacji spotkaniowej będą uczestniczyć w negocjacjach polegających na automatycznej wymianie informacji dotyczących możliwości ustąpienia drogi, wykonania dodatkowych manewrów, itp. Punktem centralnym, sterującym tym procesem będzie statek główny. Jednym z kolejnych kroków opracowania systemu będzie sformalizowanie i udokumentowanie procedur negocjacyjnych. 10380

2.5 Jądro optymalizacyjno-obliczeniowe Podstawowe funkcje jądra optymalizacyjno-obliczeniowego realizować będzie statek główny na etapie wyznaczania trajektorii. Z uwagi na konieczność rozwiązywania różnorodnych sytuacji spotkaniowych, a nie jedynie spotkania pary statków [7], nie jest możliwe zastosowanie tu prostych algorytmów deterministycznych. Zamiast tego proponowane jest wykorzystanie ewolucyjnej metody heurystycznej, która umożliwia znajdowanie rozwiązań niemalże niezależnie od stopnia skomplikowania rozważanej sytuacji. Bazując na doświadczeniach autorki w tym zakresie proponowane jest wykorzystanie metody Ewolucyjnych Zbiorów Bezpiecznych Trajektorii Statków (EZBTS), prezentowanej m.in. w pracach [17] oraz [18]. Dodatkowo propozycja obejmuje wykorzystanie wielokryterialnej funkcji celu, co pozwoli na rozszerzenie procesu poszukiwań o osobniki optymalne w ramach więcej niż jednego kryterium (np. trasy oferujące minimalną łączną stratę drogi oraz maksymalizujące współczynnik bezpieczeństwa). W tym celu podmienić należy standardowy, jednokryterialny algorytm ewolucyjny EZBTS poprzez algorytm wielokryterialny np. Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) [16]. Taka zmiana wiązać się będzie z gruntowną przebudową EZBTS, m.in. w zakresie struktury chromosomu, operatorów specjalizowanych, itd. 2.6 Dystrybucja wyników w systemie Trajektorie statków należące do wynikowego zbioru rozwiązań rozsyłane będą do poszczególnych zainteresowanych statków za pomocą kanału komunikacyjnego (jako tzw. wyniki sugerowane) ustalonego na etapie akwizycji danych. Nawigatorzy statków po odebraniu sugerowanej trajektorii powinni to rozwiązanie zaakceptować i przesłać stosowną informację do statku głównego. Dopiero, gdy statek główny odbierze komplet potwierdzeń, trajektorie wynikowe uzyskają status zatwierdzone. W przypadku braku choćby pojedynczego potwierdzenia status sugerowane nie ulegnie zmianie. W ramach kolejnego kroku opracowania systemu szczegółowa wymiana informacji na tym etapie powinna zostać udokumentowana jako Protokół dystrybucji wyników. 3 WARUNKI KONIECZNE DO WDROŻENIA SYSTEMU Już dziś przed profesjonalnie zaprojektowanym oraz zrealizowanym systemem auto-negocjacji manewrów dla jednostek pływających rysująsię możliwości wdrożenia do praktycznych zastosowań. Być może nawet tego typu rozwiązanie docelowo mogłoby stać się obligatoryjnym narzędziem unikania kolizji wskazanym przez IMO. Aby móc osiągnąć tak dalekosiężne cele, już na etapie projektowania systemu auto-negocjacji manewrów należy wziąć pod uwagę pewne aspekty proponowanego rozwiązania, takie jak odpowiedni poziom niezawodności czy też zapewnienie bezpieczeństwa użytkownikom. Podstawowym wymogiem wobec rozwiązania, które miałoby być wdrożone w praktyce, jest jego zgodność z odpowiednimi regulacjami i normami prawnymi. W przypadku systemów unikania kolizji na morzu podstawowy zbiór zasad formułują przepisy MPZZM. A zatem zgodność opracowywanego rozwiązania z prawidłami MPZZM, w szczególności właściwe uwzględnianie prawa drogi, jest kluczowym wymogiem stawianym tego typu rozwiązaniom. Należy również uwzględnić, o czym od jakiegoś czasu mówi się w różnych gremiach skupiających środowiska nawigatorów, możliwą, w perspektywie kilku lat, korektę treści przepisów MPZZM lub wręcz zdefiniowanie ich od nowa. Zatem systemy tworzone zgodnie z tymi przepisami powinny być zaprojektowane w sposób elastyczny ewentualne zmiany zasad (tu MPZZM) powinny skutkować wprowadzeniem jedynie pewnych modyfikacji do systemu, a nie doprowadzać do jego śmierci moralnej. Bezpieczeństwo rozważanego systemu można rozpatrywać na dwóch różnych płaszczyznach. Po pierwsze należy zadbać o zapewnienie wysokiego poziomu bezpieczeństwa podczas wymiany danych między statkami w ramach auto-negocjacji. W szczególności sytuacja, w której inna jednostka, spoza zestawu rozważanych statków, celowo bądź też nie, włączyłaby się do wymiany danych i np. modyfikowałaby dane dotyczące jednego ze statków, mogłaby doprowadzić do tragicznej w skutkach kolizji. Z drugiej zaś strony pamiętać należy, że wynikowe trajektorie statków zwracane przez system powinny gwarantować bezpieczeństwo wykonywanych manewrów. Podstawowy poziom 10381

bezpieczeństwa zapewniać będzie, wspomniana wcześniej, zgodność z prawidłami MPZZM. Dodatkowe zwiększenie poziomu bezpieczeństwa w tym zakresie możliwe jest przez uwzględnianie, nienaruszalnych przez manewry, domen statków o kształcie i parametrach zależnych od bieżącej sytuacji spotkaniowej. Niezawodność jest elementem równie istotnym jak bezpieczeństwo proponowanego systemu. W celu jej zapewnienia należy przede wszystkim zadbać o marginalizację potencjalnych usterek bądź problemów, w szczególności na poziomach: akwizycji danych, pracy głównego jądra optymalizacyjnego oraz dystrybucji wyników. Kolejnym istotnym elementem jest zapewnienie właściwego praktycznego poziomu rozwiązania, umożliwiającego jego wdrożenie. Jednym z istotnych aspektów jest tu szybkie działanie systemu. Statki w sytuacji kolizyjnej mają ograniczony czas na podjęcie działań zmierzających do uniknięcia kolizji, a precyzyjne ustalenie tego czasu zależy m.in. od liczby napotykanych jednostek, ich wzajemnego położenia oraz kursów i prędkości. Ważne jest zatem aby proponowane rozwiązanie umożliwiało przeprowadzenie pełnego cyklu pracy (tj. rejestracji, akwizycji danych, negocjacji, optymalizacji oraz dystrybucji danych) w możliwie krótkim czasie. Niezależnie od typu i konfiguracji sytuacji kolizyjnej, 3-4 min wydaje się być rozsądną granicą czasu potrzebnego na przeprowadzenie takiego cyklu. Należy uwzględnić również, że w praktyce sytuacje spotkaniowe często mogą dotyczyć spotkań kilku jednostek, a nie jedynie pary statków, jak często zakłada się w opracowaniach (np. [7]).Ważnym aspektem jest także możliwość fizycznej realizacji trajektorii zwróconych jako wyniki działania proponowanego systemu. Oznacza to nie tylko modelowanie dynamiki manewrów dobrze odwzorowującej rzeczywistość manewrową statków, lecz również dbałość o to, by trajektorie te były zgodne z ogólno przyjętymi zasadami nawigacyjnymi. Wyobrazić można sobie trajektorię przebiegającą blisko brzegu, co prawda zgodną z ogólnymi prawidłami MPZZM, lecz wymagającą zdecydowanych manewrów w kierunku brzegu. Taka trajektoria z dużym prawdopodobieństwem nie byłaby zaakceptowana przez nawigatorów do realizacji. Ostatnim, jednak nie najmniej znaczącym elementem, jest potrzeba współpracy z przemysłem. Mając w perspektywie wdrożenie systemu taka współpraca jest wskazana już na etapie wstępnych prac projektowych. Dzięki temu łatwiej byłoby osiągnąć konsensus pomiędzy teoretycznymi założeniami projektu, a docelowymi celami biznesowymi. Ułatwieniem w nawiązaniu i prowadzeniu takiej współpracy mogą być programy wsparcia finansowego prac B&R np. w ramach projektów UE Horyzont 2020. PODSUMOWANIE Niewątpliwie jednym z powodów pojawiania się w ostatnich latach kolejnych propozycji systemów z auto-negocjacją manewrów statków jest chęć usprawnienia procedur nawigacyjnych dotyczących uzgadniania manewrów jednostek zagrożonych kolizją bądź naruszeniem bezpiecznej odległości (domeny statku). Gwałtowny rozwój technologii telekomunikacyjnych oraz teleinformatycznych w ciągu ostatniej dekady stał się dodatkowym czynnikiem stymulującym dla powstawania tego typu propozycji. Dzięki zastosowaniu nowoczesnych technologii wspartych przez innowacyjne rozwiązania w zakresie negocjacji manewrów możliwa jest eliminacja potencjalnego błędu ludzkiego, związanego z niewłaściwym zrozumieniem ustaleń dotyczących manewrów antykolizyjnych (obecnie ustalenia takie najczęściej dokonywane są za pośrednictwem połączenia radiowego, a ustalający, zwłaszcza w przypadku wód międzynarodowych, posługują się językiem angielskim, który bardzo często nie jest ich językiem ojczystym). Automatyzacja tego procesu daje zatem szansę na podniesienie poziomu bezpieczeństwa, oferując jednocześnie ułatwienia w dotychczasowej pracy. Oczywistym elementem niezbędnym na drodze do pełni sukcesu systemów tej klasy jest dbałość o należyty poziom niezawodności oraz bezpieczeństwa tychże systemów. Zgodność oferowanych rozwiązań z przepisami reprezentowanymi przez prawidła MPZZM stanowi warunek konieczny dla wdrażania takich rozwiązań. Niniejszy artykuł prezentuje jedynie ogólny zarys rozwiązania przedstawionego problemu, dotyczącego auto-negocjacji manewrów statków, nie odbiegając znacząco stopniem uszczegółowienia problemu od innych publikacji poświęconych tejże tematyce. Dalsze prace autorki będą zmierzały ku 10382

rozwiązaniu szczegółowych problemów, a więc m.in. opracowaniu protokołów wymiany danych na poszczególnych etapach procesu auto-negocjacji. Streszczenie W artykule przedstawiono ogólną propozycję systemu auto-negocjacji manewrów statków, tj. systemu, w którym statki negocjują działania niezbędne do zażegnania sytuacji kolizyjnej, bez udziału zewnętrznych elementów systemu np. stacji VTS. Proponowany system wykorzystuje ewolucyjną metodę poszukiwania zbiorów bezpiecznych trajektorii wyposażoną w wielokryterialną funkcję celu. Umożliwia to poszukiwanie trajektorii, które równocześnie optymalizują kilka kryteriów, np. minimalizują łączną stratę drogi i maksymalizują współczynnik bezpieczeństwa. Dodatkowo rozwiązanie korzysta z Matematycznej Teorii Ewidencji (MTE) w celu kwantyfikacji niepewności danych wejściowych. Opisywane rozwiązanie rozbito na elementy składowe (rejestracja, akwizycja danych, negocjacja, wyznaczanie trajektorii oraz dystrybucja wyników), przedstawiono kluczowe aspekty z nim związane oraz zarysowano problematykę docelowego wdrożenia. Opis systemu uzupełniony został przez szczegółowy przegląd literatury problemu. Proposal of a maneuver auto-negotiation system utilising multi-objective optimisation methods and Mathematical Theory of Evidence Abstract The paper presents a general proposal of manoeuvre auto-negotiation system i.e. system in which ships set the actions required to avoid collision situation without impact of any external system elements, such e.g. as a VTS station. The proposed system utilizes a method of evolutionary safe trajectory sets equipped with a multiobjective goal function. It allows to perform a multi-goal search where a few goals can be achieved the same time e.g. minimised total way loss and maximised safety index. Furthermore, the system exploits the Mathematical Theory of Evidence to quantify uncertainty related to the input data. The solution being described was split into basic components (registration, data acquisition, negotiation, trajectory search and result distribution). Its key elements have been presented, together with future development issues. The description has been supplemented by a detailed review of problem s literature. BIBLIOGRAFIA 1. Brcko T., Svetak J., Fuzzy Reasoning as a Base for Collision Avoidance Decision Support System. Promet Traffic&Transportation, Vol. 25, No. 6, str. 555-564, 2013. 2. Cheng, X., Liu, Z., Trajectory Optimization for Ship Navigation Safety Using Genetic Annealing Algorithm. ICNC 2007. Third International Conference on NaturalComputation. vol. 4, str. 385 392, 2007 3. COLREGS, Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea. International Maritime Organization, 1972 [z poprawkami z grudnia 2009]. 4. Filipowicz W., Fuzzy Evidence Reasoning and Navigational Position Fixing. Recent Advances in Knowledge-based Paradigms and Applications, Advances in Intelligent Systems and Computing Volume 234, str. 87-102, Springer 2014. 5. Hornauer S., Decentralised Collision Avoidance in a Semi-collaborative Multi-agent System. Multiagent System Technologies, Lecture Notes in Computer Science, Volume 8076, str. 412-415, Springer, 2013. 6. Hornauer S., Hahn A., Towards Marine Collision Avoidance Based on Automatic Route Exchange. Control Applications in Marine Systems, Volume 9, Part 1, str. 103-107, 2013. 7. Hu Q., Yang C., Chen H., Xiao B., Planned Route Based Negotiation for Collision Avoidance Between Vessels. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 2, No. 4, str. 363-368, AkademiaMorska w Gdyni,2008. 8. Ito, M., Feifei Z., Yoshida, N., Collision avoidance control of ship with genetic algorithm. Proceedings of the 1999 IEEE International Conference on Control Applications, vol. 2, str. 1791 1796, 1999. 9. Kolendo P., Śmierzchalski R., Jaworski B., Experimental Research on Evolutionary Path Planning Algorithm with Fitness Function Scaling for Collision Scenarios. TransNav, the 10383

International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 5, No. 4, str. 489-495, AkademiaMorska w Gdyni, 2011. 10. Lazarowska A., Decision support system for collision avoidance at sea. PolishMaritimeResearch. Volume 19, Issue Special, str. 19 24, De Gruyter, 2012. 11. Lenart A., Wybrane problemy analizy i syntezy okrętowych systemów antykolizyjnych. Zeszyty Naukowe Politechniki Gdańskiej, nr 403, Budownictwo Okrętowe 44, 1986. 12. Lisowski J., Okrętowe systemy antykolizyjne, Wydawnictwo Morskie Gdańsk, 1981.. 13. Pietrzykowski, Z. Magaj, J. Chomski, J., A navigational decision support system for sea-going ships. Pomiary, Automatyka, Kontrola, R. 55, nr 10, str. 860-863, Wydawnictwo PAK, 2009. 14. Statheros T., Howells G., McDonald Maier K., Autonomous Ship Collision Avoidance Navigation Concepts, Technologies and Techniques. The Journal of Navigation, 61(01), str. 129-142, Cambridge University Press, 2008. 15. Smierzchalski, R., Evolutionary trajectory planning of ships in navigation traffic areas. Journal of Marine Science and Technology, vol. 4, Issue 1, str. 1 6, Springer, 1999. 16. Szłapczyńska J., Multiobjective Approach to Weather Routing. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 1, No. 3, str. 273-278, AkademiaMorska w Gdyni, 2007. 17. Szłapczyński R., Solving Multi-Ship Encounter Situations by Evolutionary Sets of Cooperating Trajectories. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 4, No. 2, str. 185-190, AkademiaMorska w Gdyni, 2010. 18. Szlapczynski R., Szlapczynska J., On Evolutionary Computing in Multi-Ship Trajectory Planning. Applied Intelligence, Volume 37, Issue 2, str. 155-174, Springer, 2012. 19. Tam, C., Bucknall, R., Path-planning algorithm for ships in close-range encounters. Journal of Marine Science and Technology, vol. 15, Issue 4, str.395-407, Springer, 2010. 20. Tsou, M. C., Hsueh, C. K. The study of ship collision avoidance route planning by ant colony algorithm. Journal of Marine Science and Technology, 18(5), 746 756, Springer, 2010. 21. Xu Q., Zhang C., Wang N., Multiobjective Optimization Based Vessel Collision Avoidance Strategy Optimization. Mathematical Problems in Engineering, vol. 2014, Article ID 914689, str. 1-9, Hindawi Publishing Corporation, 2014. 22. Zaidi K.S., Jeoti V.,Awang, A., Wireless backhaul for broadband communication over Sea. 2013 IEEE Malaysia International Conference oncommunications (MICC), str. 298 303, IEEE, 2013. 23. Zeng X., Evolution of the safe path for ship navigation. Applied Artificial Intelligence. 17, str. 87 104, Taylor & Francis, 2003. 24. Żak B., Wybrane problemy syntezy antykolizyjnego systemu sterowania ruchem okrętu. Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej, Gdynia, 2001. 25. https://www.winncom.com/images/solutions/cambium_networks_ptp-rdb_federal_br.pdf 10384