SYMULACJA PROGRAMÓW KOMPUTEROWEGO WSPOMAGANIA BEZPIECZEŃSTWA TRANSPORTU MORSKIEGO

Podobne dokumenty
PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM

Automatyzacja i sterowanie statkiem

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.

Metody Sztucznej Inteligencji Methods of Artificial Intelligence. Elektrotechnika II stopień ogólno akademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy

ID1SII4. Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)

Transmisja danych nawigacyjnych w układzie komputerowego wspomagania decyzji manewrowej nawigatora w sytuacji kolizyjnej

Egzamin / zaliczenie na ocenę*

Podstawy Automatyzacji Okrętu

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej

Karta (sylabus) przedmiotu

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć

Wykład organizacyjny

Lista przedmiotów prowadzonych przez pracowników Zakładu Sieci i Systemów Elektroenergetycznych

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

T2A_W01 T2A_W01 T2A_W02 3 SI_W03 Posiada szeroką wiedzę w zakresie teorii grafów T2A_W01

PORÓWNANIE BEZPIECZNYCH TRAJEKTORII STATKU Z UWZGLĘDNIENIEM WARUNKÓW STEROWANIA OPTYMALNEGO I ROZGRYWAJĄCEGO

kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) nieobowiązkowy (obowiązkowy / nieobowiązkowy) polski drugi semestr letni (semestr zimowy / letni)

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Systemy wspomagania decyzji Kod przedmiotu

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

Nazwa przedmiotu: METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAGADNIENIACH EKONOMICZNYCH Artificial intelligence methods in economic issues Kierunek:

doc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Wykład Ćwiczenia Laboratoriu m ,5 1,5 WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI CELE PRZEDMIOTU

Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. inż. I stopnia, sem. IV, Transport. Luty Automatyzacja statku 1.

Efekty kształcenia dla makrokierunku: INFORMATYKA STOSOWANA Z KOMPUTEROWĄ NAUKĄ O MATERIAŁACH Wydział: MECHANICZNY TECHNOLOGICZNY

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza

1. POJĘCIA PODSTAWOWE I RODZAJE UKŁADÓW AUTOMATYKI

Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy (cz. I)

Symbol efektu kształcenia


Egzamin / zaliczenie na ocenę*

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

S Y L A B U S P R Z E D M I O T U

Modelowanie i symulacja II Modelling and Simulation II. Automatyka i Robotyka II stopień ogólno akademicki studia stacjonarne

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

PROGRAM STUDIÓW. Egzamin, kolokwium, projekt, aktywność na zajęciach.

Politechniki Warszawskiej Zakład Logistyki i Systemów Transportowych B. Ogólna charakterystyka przedmiotu

Marzec Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. inż. I stopnia, sem. IV, Oceanotechnika, ZiMwGM

Katowice GPW Zintegrowany system informatyczny do kompleksowego zarządzania siecią wodociągową. Jan Studziński

2.2.P.07: Komputerowe narzędzia inżynierii powierzchni

Uchwała Nr 34/2012/V Senatu Politechniki Lubelskiej z dnia 21 czerwca 2012 r.

Dodatkowo planowane jest przeprowadzenie oceny algorytmów w praktycznym wykorzystaniu przez kilku niezależnych użytkowników ukończonej aplikacji.

METODY KOMPUTEROWEGO WSPOMAGANIA DECYZJI MANEWROWEJ NAWIGATORA W SYTUACJACH KOLIZYJNYCH

Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Wielokryterialne wspomaganie decyzji Redakcja naukowa Tadeusz Trzaskalik

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Metody matematyczne w transporcie Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

S PECJALNO S C I NTELIGENTNE S YSTEMY D ECYZYJNE

UCHWAŁA NR 26/2016. SENATU AKADEMII MARYNARKI WOJENNEJ im. Bohaterów Westerplatte z dnia 02 czerwca 2016 roku

METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH

Narzędzia AI. Jakub Wróblewski Pokój SZTUCZNA INTELIGENCJA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

Spis treści. Przedmowa... 11

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy. obieralny polski semestr VII semestr zimowy. nie

Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych

E-E-A-1008-s5 Komputerowa Symulacja Układów Nazwa modułu. Dynamicznych. Elektrotechnika I stopień Ogólno akademicki. Przedmiot kierunkowy

ZASTOSOWANIE ROBOTÓW MOBILNYCH W SYMULACYJNYM BADANIU CZASU EWAKUACJI

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia I stopnia (inżynierskie)

WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU

Opinia o pracy doktorskiej pt. On active disturbance rejection in robotic motion control autorstwa mgr inż. Rafała Madońskiego

1. Tabela odniesień efektów kierunkowych do efektów obszarowych z komentarzami

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

zakładane efekty kształcenia

Inżynieria Ruchu Morskiego wykład 01. Dr inż. Maciej Gucma Pok. 343 Tel //wykłady tu//

Inżynieria danych I stopień Praktyczny Studia stacjonarne Wszystkie specjalności Katedra Inżynierii Produkcji Dr Małgorzata Lucińska

Zakład Sterowania Systemów

LISTA KURSÓW PLANOWANYCH DO URUCHOMIENIA W SEMESTRZE ZIMOWYM 2015/2016

Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy. obieralny polski semestr VIII semestr letni. nie. Laborat. 16 g.

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Zintegrowane Systemy Informatyczne analiza, projektowanie, wdrażanie

Badania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017

Tabela odniesień efektów kierunkowych do efektów obszarowych

Elektrotechnika I stopień Ogólno akademicki. Przedmiot kierunkowy. Obowiązkowy Polski VI semestr zimowy

O WYKŁADZIE TEORIA PODEJMOWANIA DECYZJI. Ignacy Kaliszewski i Dmitry Podkopaev

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Teoria Maszyn i Mechanizmów

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

Procesy i systemy dynamiczne Nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne

SYSTEM WSPOMAGANIA DECYZJI PODCZAS AKCJI RATOWNICZEJ CZŁOWIEK ZA BURTĄ Z ZASTOSOWANIEM SIECI BAYESOWSKICH

Elektrotechnika II stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Z-LOG-120I Badania Operacyjne Operations Research

CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

Porównanie algorytmu mrówkowego oraz programowania dynamicznego do wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku

I rok. semestr 1 semestr 2 15 tyg. 15 tyg. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer. wykł. I rok. w tym. Razem ECTS. laborat. semin. ECTS. konwer.

Transkrypt:

Józef Lisowski Akademia Morska w Gdyni SYMULACJA PROGRAMÓW KOMPUTEROWEGO WSPOMAGANIA BEZPIECZEŃSTWA TRANSPORTU MORSKIEGO Wstęp Do klasycznych zagadnień teorii procesów decyzyjnych w transporcie morskim należy bezpieczne sterowanie statkiem. Problem bezkolizyjnych strategii w sterowaniu na morzu pojawia się już u R. Isaacsa [4] zwanego ojcem gier różniczkowych i rozwijany był przez wielu autorów zarówno w aspekcie teorii gier, jak i sterowania w warunkach niepewności. Chociaż sformułowanie problemu uniknięcia kolizji wydaje się całkiem oczywiste, to oprócz niepewności informacji, jaka wynikać może zarówno z czynników zewnętrznych określanych przez warunki atmosferyczne i stan morza, jak i niekompletnej wiedzy o innych obiektach oraz z subiektywności nawigatora w podejmowaniu decyzji manewrowej, nieprecyzyjny charakter mają również zalecenia Międzynarodowych Przepisów Prawa Drogi Morskiej MPDM. Tematyka wyznaczania bezpiecznych strategii jest nadal aktualna ze względu na ciągle rosnący ruch statków na poszczególnych akwenach, a także z jednej strony na zwiększające się wymagania bezpieczeństwa żeglugi i ochrony środowiska, a z drugiej na rosnące możliwości komputerowego wspomagania pracy nawigatorów [7]. Podstawą komputerowego wspomagania bezpieczeństwa transportu morskiego są systemy wspomagania decyzji DSS (Decision Support Systems). Problem decyzyjny polega na: istnieniu celu lub celów sterowania, występowaniu alternatywnych sposobów osiągnięcia tych celów jako wariantów decyzyjnych, wyborze najlepszego sposobu osiągnięcia celów, który nie jest trywialny. Warianty decyzyjne jako zbiór alternatywnych sposobów rozwiązania problemu decyzyjnego mogą przyjmować postać: zbioru skończonego w postaci listy, zbioru nieskończonego w postaci wyrażenia algebraicznego i logicznego, zbioru rzeczywistego lub fikcyjnego oraz koncepcji globalnej lub cząstkowej [2,3,6].

Pojęcie systemu wspomagania decyzji DSS, jako systemu dostarczającego informacji i wiedzy przy podejmowaniu decyzji, pierwszy raz opisał w swojej pracy doktorskiej M.S. Scott Morton w 1971 roku. System wspomagania decyzji został szerzej przedstawiony przez P.G. Keen i M.S. Scott Morton w 1978 roku. M. Klein i L.B. Methlie sformułowali w 1992 roku system wspomagania decyzji jako system informatyczny, który dostarcza informacje w danej dziedzinie przy wykorzystaniu analitycznych modeli decyzyjnych z dostępem do baz danych, w celu wspomagania decydentów w skutecznym działaniu w kompleksowym i źle ustrukturalizowanym środowisku (Rys. 1). Rys. 1. Uogólniona struktura systemu wspomagania decyzji. Obecnie rozwijają się systemy wspomagania decyzji wykorzystujące metody sztucznej inteligencji, zwane inteligentnymi systemami wspomagania decyzji IDSS (Intelligent Decision Support Systems), które umożliwiają: - wspomaganie analizy procesu decyzyjnego, - projektowanie doskonalszych narzędzi uczenia się podejmowania decyzji, - rozwój łatwego dialogu, - wspomaganie doboru elementów systemu do kreowania rozwiązań, - gromadzenie i rozszerzanie wiedzy. Mianem sztucznej inteligencji AI (Artificial Intelligence) można określić dziedzinę wiedzy zajmującą się formalnym sformułowaniem, rozwiązywaniem i implementacją maszynową trudnych problemów, czyli takich które ludzie rozwiązują mniej lub bardziej wysilając swój intelekt, ale których dokładnego i ogólnego algorytmu rozwiązania nie potrafią podać. Określenie sztucznej inteligencji zaproponował po raz pierwszy John McCarthy w 1956 roku. Sztuczna inteligencja pozwala na projektowanie systemów wspomagania decyzji uwzględniających: doświadczenie człowieka - w postaci systemów ekspertowych, nieokreśloność zjawisk - w postaci systemów rozmytych, proces uczenia - w postaci sztucznych sieci neuronowych oraz zasadę ewolucji - w postaci algorytmów ewolucyjnych [1,10,12].

Programy komputerowego wspomagania decyzji manewrowej nawigatora W praktyce zdarzają się sytuacje nieprzewidywalne, których rozwiązanie wymaga wyboru najodpowiedniejszych rozwiązań w krótkim czasie. Ponad 80% wypadków na morzu spowodowane jest przez tak zwany czynnik ludzki ang. human factor, podczas subiektywnej oceny sytuacji nawigacyjnej i podejmowania decyzji manewrowej. Zakłada się, że około połowę tych strat można uniknąć stosując lepsze metody komputerowo wspomaganego bezpiecznego sterowania ruchem statku, wykorzystujące elementy teorii gier, optymalizacji i sztucznej inteligencji [9,11]. Do wyboru optymalnego manewru antykolizyjnego służy układ komputerowego wspomagania decyzji manewrowej nawigatora przedstawiony na rysunku 2. Rys. 2. Układ komputerowego wspomagania decyzji manewrowej nawigatora w sytuacji kolizyjnej na morzu. Idea działania układu polega na pobieraniu z systemu ARPA danych potrzebnych do obliczeń antykolizyjnych, następnie wprowadzanie tych danych do programu realizującego wybrany algorytm sterowania i wyświetlanie wyników obliczeń w postaci zobrazowania wyznaczonej bezpiecznej trajektorii statku własnego wraz z wartością odchylenia od zadanego kursu. Uwzględniając dużą złożoność ogólnego modelu gry różniczkowej procesu sterowania statkiem w sytuacjach kolizyjnych, do praktycznej syntezy algorytmów sterowania formułuje się modele uproszczone, z jednoczesnym zastosowaniem wybranych metod sztucznej inteligencji [5,8]. W tabeli 1 poszczególnym modelom procesu przyporządkowano odpowiednie algorytmy bezpiecznego sterowania statkiem w sytuacjach kolizyjnych.

Tab. 1. Metody bezpiecznego sterowania statkiem w sytuacjach kolizyjnych. Model procesu Gra wieloetapowa pozycyjna Gra wielokrokowa macierzowa Dynamiczny Metoda sterowania Programowanie liniowe dualne Programowanie liniowe dualne Programowanie dynamiczne Sztuczna sieć neuronowa Algorytm wspomagania komputerowego TRAJROZP TRAJROZM TRAJDYN Rodzaj decyzji manewrowej Trajektoria rozgrywająca Trajektoria rozgrywająca Trajektoria dynamiczna Kinematyczny TRAJKIN Trajektoria kinematyczna Na rysunku 3 pokazano trajektorie własnego statku w sytuacji nawigacyjnej w Cieśninie Kattegat podczas mijania j=19 spotkanych statków w odległości bezpiecznej Db=3,0 Mm. 1

2 3

4 5 Rys. 3. Symulacje komputerowe algorytmów wyznaczania bezpiecznej trajektorii własnego statku w sytuacji mijania 19 spotkanych statków w Cieśninie Kattegat: 1- zobrazowanie sytuacji w postaci 6-ścio minutowych wektorów prędkości statków, 2 algorytm TRAJROZP gry pozycyjnej, 3 - algorytm TRAJROZM gry macierzowej, 4 algorytm TRAJDYN trajektorii dynamicznej, 5 algorytm TRAJKIN trajektorii kinematycznej.

Porównanie trajektorii bezpiecznych w sytuacji nawigacyjnej w Cieśninie Kattegat dla j=19 i Db=3,0 Mm przedstawia rysunek 4. Rys. 4. Porównanie bezpiecznych trajektorii statku dla różnych algorytmów wspomagania komputerowego. Wnioski Rozpatrywane algorytmy sterowania są w pewnym sensie formalnymi modelami procesów decyzyjnych oficera nawigatora prowadzącego statek i mogą być zastosowane w systemie komputerowego wspomagania nawigatora przy podejmowaniu decyzji manewrowej w sytuacjach kolizyjnych. Opracowane programy komputerowe uwzględniają reguły prawa drogi morskiej MPDM i czas wyprzedzenia manewru aproksymujący własności dynamiczne statku oraz oceniają odchylenie końcowe trajektorii rzeczywistej od zadanej.

Literatura 1. Chromiec J., Strzemieczna E., Sztuczna inteligencja - metody konstrukcji i analizy systemów eksperckich, Wyd. AOW PLJ, 1995 Warszawa. 2. Guenin B., Konemann J., Tuncel L., A gentle introduction to optimization, Cambridge University Press, 2014 Cambridge. 3. Gutenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, Omnitech Press, 1992 Warszawa. 4. Isaacs R., Differential games, John Wiley & Sons, 1965 New York. 5. Kaliszewski I., Wielokryterialne podejmowanie decyzji, WNT, 2008 Warszawa. 6. Kwiatkowska A.M., Systemy wspomagania decyzji, MIKOM, 2007 Warszawa. 7. Lisowski J., Podstawy automatyki, Wyd. Akademii Morskiej w Gdyni, 2015 Gdynia. 8. Michalski A., Elementy wspomagania decyzji w zintegrowanych systemach kierowania produkcją, Wyd. Politechniki Śląskiej, 2000 Gliwice. 9. Osborne M.J., An introduction to game theory, Oxford University Press, 2004 Oxford. 10. Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wyd. Naukowe PWN, 2012 Warszawa. 11. Wells D., Games and mathematics, Cambridge University Press, 2013 Cambridge. 12. Wojciechowski K., System z niepewnością ograniczoną. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, 1998 Warszawa. Streszczenie W artykule opisano strukturę systemu wspomagania decyzji, a następnie dokonano przeglądu literatury w zakresie ich rozwoju. Przedstawiono cztery rodzaje programów wspomagania decyzji manewrowej nawigatora w sytuacjach kolizyjnych na morzu oraz ich komputerowe symulacje na przykładzie rzeczywistej sytuacji nawigacyjnej w Cieśninie Kattegat. Abstract Simulation of computer support programs of maritime transport safety The paper describes the structure of decision support system, and then a review of the literature in terms of their development. It shows four types of decision support programs of navigator manoeuvring decision in collision situations at sea and their computer simulations on the example of actual situation of navigation in the Kattegat Strait.