ВЕСТНИК ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА МОРСКОГО И РЕЧНОГО ФЛОТА ИМ. АДМИРАЛА С. О. МАКАРОВА

В данной статье проанализирована эффективность использования нейронной сети для определения маневров расхождения двух судов. Дано краткое описание алгоритма и скрипта MATLAB, позволяющего находить изменения курсов для предотвращения столкновений пар судов. Описывается процесс создания обучающей выборки с помощью ранее разработанного скрипта, включающий предварительную обработку данных для устранения нереалистичных сценариев сближения пар судов, а также ситуаций, в которых отсутствует опасность столкновения. Обучение нейронных сетей выполнялось с помощью алгоритмов оптимизации Левенберга - Марквардта и Adam. В ходе исследования было обучено одиннадцать нейронных сетей с различными параметрами, из которых выбрана сеть, позволяющая прогнозировать изменения курсов для расхождения на безопасной дистанции для пар судов с точностью 94,8 % (точность прогнозов нейронной сети в данном исследовании определена как количество пар изначально опасно сближающихся судов, дистанция кратчайшего сближения которых после обработки нейронной сетью находилась в пределах 0,8-1,2 мили, поделенной на общее количество пар судов). В исследовании выполнено сравнение времени, затраченного на вычисление маневров расхождения с использованием алгоритма и нейронной сети. Исследование показало, что при увеличении количества опасно сближающихся судов до четырех и выше нейронная сеть затрачивает на прогнозирование маневра расхождения в пять раз меньше времени, чем алгоритм. С увеличением числа опасно сближающихся судов разрыв во времени обработки данных между нейронной сетью и алгоритмом увеличивается, что подтверждает целесообразность применения нейронных сетей в обработке больших массивов данных с парами опасно сближающихся судов. В дальнейших исследованиях планируется создать алгоритм для решения задачи безопасного расхождения группы судов, осуществляемого на основе попарного анализа опасности столкновений.

Темой исследования является технология блокчейн, которая начиная с 2008 г. привлекла к себе значительное внимание из-за ее больших потенциальных возможностей в различных отраслях, особенно в сфере управления цепочками поставок, где она может применяться для повышения прозрачности, отслеживаемости и эффективности. Приведены доказательства того, что в настоящее время не существует инструментов анализа стратегий внедрения технологии блокчейн в практику работы морских перевозок. Для устранения этого недостатка предложена теоретико-игровая модель, в рамках которой выполняется моделирование взаимодействия участников рынка морской перевозки. Для создания подобной модели приведено описание основных участников морской перевозки, а также выполнен анализ основных схем их взаимодействия. Представлены структурированные схемы взаимодействия участников в процессе организации перевозки по традиционной форме и при организации перевозки с использованием блокчейн-технологии. Приведена структура базовой теоретико-игровой модели взаимодействия участников морской перевозки, а также схема выполнения операций с применением технологии блокчейн. В целях возможности проведения анализа с помощью предложенной модели рассмотрено четыре сценария работы модели: традиционная схема взаимодействия участников, полное взаимодействие участников через блокчейн, изменение отношения участников к технологии блокчейн в зависимости от экономической эффективности, постепенное внедрение блокчейн-технологии. Приведенные результаты показывают характер изменений экономической эффективности работы участников рынка при различных условиях. Результатами исследования подтверждено, что внедрение блокчейн-технологии позволяет ускорить оборачиваемость денежных средство компании, что существенно упрощает ведение бизнеса. Отмечается, что разработанная модель требует дополнения в части уточнения условий работы некоторых участников перевозки, а также мотивов их поведения.

Темой исследования является оценка и прогнозирование динамики заносимости судоходных каналов - важная составляющая обеспечения круглогодичной навигации крупнотоннажных судов в акватории Северного морского пути, поскольку арктические моря и соединяющие их проливы, особенно в восточном секторе, мелководны, что требует выполнения дноуглубительных работ для поддержания гарантированных безопасных глубин.

Статья посвящена описанию разработанного метода оценки и прогнозирования динамики заносимости судоходных каналов в акватории Северного морского пути.

Рассмотрены основные особенности условий выполнения дноуглубительных работ в арктических морях, к которым относятся наличие льда в течение 8-9 месяцев в году, когда проведение дноуглубительных работ является невозможным, короткий (3-4 месяца) период чистой воды, когда выполнение дноуглубительных работ становится возможным, при этом плавание транспортных судов и ледоколов по каналам осуществляется круглый год.

Отмечается, что наряду с традиционными факторами, влияющими на процессы заносимости морских каналов, такими как ветро-волновые явления и течения, существенное влияние оказывают движители крупнотоннажных транспортных судов и мощных ледоколов ввиду значительной осадки судов и мелководья каналов.

Приведено теоретическое обоснование модели заносимости на основе экспериментальных данных, полученных по результатам съемки рельефа дна с применением многолучевых эхолотов.

Детально показаны этапы обработки натурных данных для их подготовки и применения в математической модели заносимости. Приведены результаты прогноза расчетных величин объемов заносимости и соответствующие им доверительные интервалы.