Software Control of Object Search in Conditions of Restrictions on the Number of Processing Lines in Independent Channels of the Search Engine

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

Рассмотрена задача поиска объектов наблюдения, математическая модель появления которых удовлетворяет закономерностям пуассоновского потока. Ее решение получено для случая, когда количество линий обработки в каналах многоканальной поисковой системы ограничено. В условиях высокой интенсивности появления объектов из потока это может привести к появлению очередей на их обработку. В качестве модели, используемой для определения закона поиска, рассмотрен набор систем массового обслуживания с независимыми входящими потоками, для которых системы дифференциальных уравнений Колмогорова описывают динамику изменения вероятностных характеристик их состояний в условиях ограничения на количество линий обработки в поисковых каналах. Рассмотрены две разновидности формулировки оптимизационной задачи – для вероятностного и временного критериев качества. Синтезирована итерационная процедура для формирования законов распределения интенсивностей поисковых усилий в каналах поисковой системы. Приведены примеры.

About the authors

V. V Khutortsev

Email: hvv.56@mail.ru

References

  1. Хельман О. Введение в теорию оптимального поиска. М.: Наука, 1985.
  2. Аловесе Р., Весснер И. Задачи поиска. М.: Мир, 1985.
  3. Абчук В.А., Суздаль В.Г. Поиск объектов. М.: Сов. радио, 1977.
  4. Архин В.И. Задача оптимального распределения поисковых усилий // Теория вероятностей и ее применения. 1964. Т. 9. № 1. С. 179–180.
  5. Болдырихин Н.В., Хуторцев В.В. Управление наблюдениями за потоками случайных процессов // АиТ. 2006. № 12. С. 43–55.
  6. Хуторцев В.В., Баранов И.В. Оптимизация управления наблюдениями в задаче дискретного поиска для пуассоновской модели потока объектов наблюдения // Радиотехника. 2010. № 3. С. 20–24.
  7. Баранов И.В., Хуторцев В.В. Текущая оптимизация поиска объектов для модели распределенного пуассоновского потока их появления // Изв. РАН. ТиСУ. 2011. № 6. С. 3–13.
  8. Хуторцев В.В. Оптимизация последовательно-параллельного поиска объектов для модели распределенного пуассоновского потока их появления // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 1. С. 31–41.
  9. Хуторцев В.В. Управление поиском объектов из пространственно-временного пуассоновского потока при неоднородной области обзора информационно-измерительной системы // АиТ. 2021. № 9. С. 133–149.
  10. Хуторцев В.В. Управление поиском объектов наблюдения из пространственно-временного пуассоновского потока в многоканальной поисковой системе // АиТ. 2023. № 1. С. 84–97.
  11. Попович В.В., Коносмака В.Н., Гребцов Г.Н. Теория обнаружения и поиска подвижных объектов. СПб.: Наука, 2016.
  12. Snayd A., Stevenson M. Modelling stopping criteria for search results using Poisson processes // arXiv:1909.06239v1 [cs.IR] 13 sep 2019.
  13. Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б., Тихонов В.Ю. Планирование операций в задачах пространственного поиска объектов // Изв. ЮФУ. Технические науки. 2017. № 1–2. С. 185–197.
  14. Черноусов Ф.Л., Коммансовский В.Б. Оптимальное управление при случайных возмущениях. М.: Наука, 1980.
  15. Малышов В.В., Красильщиков М.Н., Карлов В.И. Оптимизация наблюдения и управления летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1989.
  16. Григорьев Ф.Н., Кузнецов Н.А., Серебровский А.П. Управление наблюдениями в автоматических системах. М.: Наука, 1986.
  17. Миллер Б.М. Обобщенная оптимизация в задачах управления наблюдениями // АиТ. 1991. № 10. С. 83–92.
  18. Асманов В.С., Пироженко А.В., Волшебников О.Л., Кислов А.В., Ящук А.В. Определение времени выживания космической тросовой системы // Изв. Самар. Науч. центра РАН. 2010. Т. 12. № 4. С. 138–143.
  19. Масликов Д.В., Семенишин К.В. Управление параметрами одноканальной системы массового обслуживания при наличии ограничений // Изв. РАН. ТиСУ. 2016. № 1. С. 66–85.
  20. Курткин С.З., Онуфрей А.Ю., Разумов А.В. Исследование вариантов построения информационно управляющих систем на основе сетевых моделей систем массового обслуживания // Информация и автоматизация. 2024. Т. 6. Вып. 23. С. 1609–1642.
  21. Лихтлиндер Б.Я., Моисеев В.И. Групповые пуассоновские и гиперпуассоновские модели пакетного трафика // i-Methods. 2022. Т. 14. № 3. С. 1–14.
  22. Лихтлиндер Б.Я., Привалов А.Ю. Обобщение формул для моментов очереди при неординарном пуассоновском потоке для очередей пакетов в системах телекоммуникаций // Проблемы передачи информации. 2023. Т. 59. Вып. 4. С. 32–37.
  23. Бутов А.А., Галимов Л.А. Оптимальное управление интенсивностью входящего потока многоканальной СМО с роутером при эпизодически наблюдаемой длине очереди на приборах // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2. С. 758–759.
  24. Сатуртанова А.М. Оптимизация работы электросетевого предприятия на основе систем массового обслуживания // Вестник науки. 2024. Т. 1. № 2(71). С. 97–99.
  25. Василеев А.П., Бандурин И.И. Математические модели оптимальной структуры оперативного обслуживания электрических сетей // Вестник ИГЭУ. 2010. Вып. 2. С. 1–7.
  26. Миллер Б.М., Миллер Г.Б., Семенштин К.В. Методы синтеза оптимального управления марковским процессом с конечным множеством состояний при наличии ограничений // АиТ. 2011. № 2. С. 111–130.
  27. Кингман Док. Пуассоновские процессы. М.: МЦНМО, 2007, 136 с.
  28. Daley D.J., Vere-Jones D. An Introduction to the Theory of Point Processes. New York: Springer, 2013. 702 p.
  29. Хуторцев В.В. Плотность интенсивности пространственно-временного пуассоновского потока с нулевой вероятностью наступления событий на стохастических подмножествах его пространственной области определения // Математика и математическое моделирование. 2020. № 3. С. 15–28.
  30. Химчин А.Я. Математические методы теории массового обслуживания // Тр. МИАН СССР. 1955. Т. 49. С. 3–122.
  31. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 1. М.: Мир, 1984.
  32. Колмогоров А.Н. Проблема ожидания / Теория вероятностей и математическая статистика: Сб. статей. М.: Наука, 1986. С. 106–111.
  33. Orsingher T., Cesari R., Mosco V. An introduction to Poisson Processes and their generalizations. IVASS. Instituto Per la Vigilanza Sulle Assicurazioni, 2022.
  34. Rang G., Shen Z., Zuo H. Hitting probabilities of weighted Poisson processes with different intensities and their subordinations // Acta Math. Sci. 2021. V. 41. No. B(1). P. 67–84.
  35. Feller W. On Boundaries and Lateral Conditions for the Kolmogorov Differential Equations // Ann. Math. 1957. V. 65. No. 3. P. 527–570.
  36. Королюк В.С., Портенко Н.И., Скорософ А.В., Турбин А.Ф. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука, 1985.
  37. Вентигель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1991.
  38. Крылов И.А., Черноусоко Ф.Л. О методе последовательных приближений для решения задач оптимального управления // ЖВМ и МФ. 1962. Т. 2. № 6. С. 142–153.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 The Russian Academy of Sciences