Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Человеко-машинные системы управления движением автомобиля 8
1.1 Аналитический обзор литературы. Обзор проблематики 8
1.1.2 Выводы аналитического обзора 12
1.2 Методы решения задач нечеткого управления в человеко-машинных системах 13
1.3 Профессиональное психологическое тестирование 19
1.3.1 Технические и методологические принципы психологического тестирования 21
1.3.2 Объектно-ориентированное тестирование 22
1.4 Постановка задачи исследования 25
1.4.1 Цели исследования 25
1.4.2 Среда исследования 25
1.4.3 Система управления 28
1.4.4. Объект управления 30
1.4.5. Имитационное моделирование 33
Глава 2. Исследование нечетких систем в задачах управления и принятия решения 35
2.1 Формализация задачи и параметров управления 35
2.2 Нечеткие модели САУД 37
2.3 Нечеткий регулятор, как средство реализации нечеткого управления 45
2.4 Выводы по главе 2 50
Глава 3. Исследование влияния характера поведения водителя на принятие решения в системах управления автомобилем 52
3.1 Водитель в системе управления 52
3.2 Выбор и обоснование критериев оценки характерных особенностей водителя 58
3.3 Проверка надежности разработанных тестов 72
3.4 Получение зависимости принятия решения водителей от их психофизических характеристик... 76
3.5 Исследование влияния зависимости принятия решения водителем от времени размышления 79
3.6. Выводы по главе 3 82
Глава 4. Оптимизационные правила работы водителя в решении задач тактического уровня системы управления автомобилем 85
4.1 Информационно-измерительная система 85
4.2 Формализация задачи системы управления тактического уровня 91
4.3 Алгоритм поиска оптимального пути на карте местности 95
4.4 Правила выбора оптимального пути из альтернативных вариантов 99
4.5 Выводы по главе 4 103
Глава 5. Система управления стратегического уровня . 105
5.1 Общая постановка задач функционирования С стратегического уровня 105
5.2 Формализация задачи системы управления стратегического уровня 107
5.3 Формирование основных стратегических условий 110
5.4 Стратегия поиска клиентов 113
5.5. Выбор скорости передвижения по маршруту 121
5.6. Результаты моделирования 125
5.7 Выводы по главе 5 129
6. Заключение 131
Список литературы
- Профессиональное психологическое тестирование
- Нечеткий регулятор, как средство реализации нечеткого управления
- Выбор и обоснование критериев оценки характерных особенностей водителя
- Алгоритм поиска оптимального пути на карте местности
Введение к работе
Актуальность вопроса оптимизации процессов управления автомобилем не подлежит сомнению и, подтверждается многочисленными исследованиями в этой области. Как правило, задачей подобных научных изысканий является разработка автоматических и автоматизированных систем управления автомобилем. При этом система автоматического управления движением (САУД) автомобиля должна обеспечивать определенную траекторию и интенсивность движения с заданной точностью и устойчивостью. Очевидно, что создание оптимальной САУД возможно лишь при учете свойств управляемого объекта и условий движения. При выборе параметров элементов системы управления и корректирующих звеньев необходимо учитывать динамические характеристики автомобиля, изменяющиеся в зависимости от скорости движения, состояния дорожного покрытия, рельефа местности и т. д. Адаптация САУД к режиму и условиям движения обеспечивается путем воздействия на органы управления с помощью определенных сил, нормируемых устройством^ управления. А учет динамических характеристик автомобиля позволяет вырабатывать управляющие воздействия, обеспечивающие оптимальное управление с учетом ограничений, накладываемых условиями движения.
Однако надо заметить что, достигнуть высокого уровня автоматизированного управления, можно лишь в том случае, когда полно и адекватно учитываются все свойства и характеристики человеко-машинных систем. В частности, время влияние характера лица принимающего решения в человеко-машинных системах просто не учитывают. Что, безусловно, снижает адекватность модели САУД и, соответственно, качество управления.
Таким образом, актуально, прежде всего, изучение взаимодействия человека-оператора с системой управления автомобилем, и синтез оптимальных САУД с учетом полного набора условий функционирования и большого числа внешних воздействий, имеющих как априорно известный, так и заранее неизвестный вид, носящий вероятностный характер. В тех случаях, когда невозможно описать внешние воздействия с требуемой точностью, целесообразно воспользоваться принципами нечеткой логики и, соответственно, логико-лингвистическими уравнениями.
Целью диссертационной работы являлась разработка методов и средств оптимального выбора стратегии и тактики управления автомобилем в условиях
неопределенности среды и с учетом влияния характера водителя. Задачу необходимо было решить с использованием правил нечеткой логики, позволяющей эффективно оценить реакцию водителя на внешние возмущения и характер выбора им соответствующих стратегий и тактик в зависимости от текущих условий и выбранных параметров.
При этом решались следующие задачи:
формализация неопределенностей среды функционирования;
формализация психофизических особенностей поведения водителя;
разработка специальных методик тестирования, позволяющих выявлять необходимые параметры и характерные особенности водителя;
разработка алгоритмов, обеспечивающих решение оптимизационных задач тактического уровня;
разработка управления в зависимости от выбранной стратегии и характерных свойств лица принимающего решения;
исследование и учет влияния поведения водителя на функционирование системы управления движением автомобиля;
разработка программных средств реализации правил управлении АТС с отображением динамического процесса в режиме реального времени на экране и с возможностью контроля и управления его параметрами и характеристиками.
Методы исследования. В процессе выполнения работы применялись методы теории вероятности, теории оптимальных систем, теории нечеткой логики, теории психологического тестирования, математической обработки психологической информации, компьютерное моделирование.
Научная новизна работы состоит в следующем:
- разработаны методы и средства оптимального выбора стратегии и тактики управления
автомобилем, в которых впервые учтено поведение водителей;
разработана и исследована методика тестирования водителей и система его формализации, позволяющие оценить характерные особенности поведения водителя в процессе принятия тех, или иных решений;
разработана методика формализации условий и неопределенностей среды функционирования с целью формирования информационно-измерительной базы данных для человеко-машинной системы управления автомобилем;
- предложена методика исследования зависимости принятия решения водителем от его
психофизической предрасположенности и имеющихся навыков, а также от
климатических условий, дорожной обстановки и стратегических предпочтений.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
На основе предложенной специальной методики тестирования водителя, позволяющей выявлять его необходимые параметры и характерные особенности; разработаны три психологических теста, реализованные программно. Апробация тестов показала их допустимый уровень надежности
Построена идентификационная система для формирования информационно-измерительной базы данных;
Проведено исследование характерных особенностей водителей и их непосредственное влияние на принятие решения в ситуационной задаче. В том числе, был изучен характер влияния поведения водителя на функционирование системы управления движением автомобиля;
- Разработан алгоритм выбора пути следования автомобиля-такси на основе
экспертного нечеткого регулятора управления, с учетом изменения параметров
окружающей среды;
Разработана методика выработки правил управления человеко-машинных систем в условиях неполной определенности при решении стратегических задач;
Разработана имитационная компьютерная модель системы управления и среды функционирования, позволившая провести апробацию разработанных алгоритмов;
- Все разработанные тесты и алгоритмы показали свою работоспособность и
эффективность при получении результатов и выявлении необходимых данных, в
установленных стратегических рамках в динамически изменяемой среде. Высокая
степень эффективности достигалась удобством ввода исходных данных, контролем
параметров задачи управления и наглядностью представления динамики процесса
функционирования.
Результаты работы использованы в учебном процессе СПб ГУАП при подготовке студентов по специальности "Управление и информатика в технических системах" по дисциплине "Интеллектуальные системы управления".
Положения, выносимые на защиту: 1. Методика формализации условий и неопределенностей в человеко-машинной системе.
Методики психологического тестирования водителей, как лиц, принимающих решения.
Оптимизатор пути следования автомобиля-такси на основе экспертного нечеткого регулятора, позволяющий учесть большое число параметров окружающей обстановки.
Методика стратегического управления движением автомобиля в зависимости от свойств характера водителя и показателей управляющего процесса, полученных в результате работы обработчика информации, позволяющие реализовать эффективный контроль за действиями водителя, а также вырабатывать оптимальные управляющие решения в зависимости от характерных параметров и предпочтений водителя.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и
обсуждались на следующих научно-технических конференциях: Третьей международной
конференции "Логико-лингвистическое управление динамическими объектами"
(Санкт-Петербург, 18-20 июня 2001 г.); Пятой международной конференции "Логико-лингвистическое управление динамическими объектами" (Санкт-Петербург, 18-22 июня 2003 г.); Пятой международной школе-семинаре: "БИКАМП» (Санкт-Петербург. 25-29 июня 2003 г.); Аспирантской сессии ГУАП 2004. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ, в том числе параграф в коллективной монографии.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, и списка литературы. Объем работы составляет 134 страницы, включая 36 рисунков и 25 таблиц. Список использованных источников включает 41 наименование.
Публикации. По материалам и результатам диссертации опубликованы 5 печатных работ, в том числе параграф в коллективной монографии:
S Особенности проектирования человеко-машинных систем» / Андреев СВ. в книге: «Управление в условиях неопределенности» под. ред. Городецкого А.Е., СПбГТУ,2002,с.132-141. / «Алгоритм оптимального управления движением в условиях неполной определенности среды» / Андреев СВ. в журнале "Информационно-управляющие системы" 2003, №4, с. 2 - 5. В рубрике «Обработка информации и управление».
S «Система оптимизационного управления движением автомобиля» / Андреев
СВ. на пятом международном семинаре: "БИКАМП"(Санкт-Петербург. 25-29
июня 2003 г.). S "Ситуационное тестирование водителя, как лица, принимающего решения"
Андреев СВ. на аспирантской сессии ГУАП - 2004. S "Алгоритм поиска оптимального пути следования в условиях
неопределенности" / Андреев СВ. на аспирантской сессии ГУАП - 2004.
Профессиональное психологическое тестирование
В человеко-машинных системах одним из основных показателей адекватности модели управления является оценка правильности сбора, идентификации и использования данных о водителе, как лице, принимающим решения. В этом может помочь психологическое тестирование способностей и предпочтений водителя.
Традиционно назначение психологических тестов состояло в том, чтобы измерять различия между людьми или между реакциями одного и того же человека в разных условиях. На сегодняшний день тестирование продолжает развиваться, оказывая эффективное влияние на решение все более широкого круга вопросов в различных сферах повседневной жизни. Однако его развитие сопровождалось нереалистичными ожиданиями и неправильным применением некоторых тестов. Пользователям нужно знать, как оценить тот или иной тест. Насколько подходит этот тест для той конкретной цели, ради достижения которой он используется? Какую информацию он может дать о человеке, который его вьшолняет? Как результаты этого теста можно включить в цепочку данных, приводящую к выбору линии действия?
Разумеется, эффективное применение тестов в большинстве ситуаций, особенно касающихся высококвалифицированной работы, возможно лишь тогда, когда в тестах используют специальные методики для правильной интерпретации тестовых показателей конкретного кандидата. Также надо отметить усиливающуюся тенденцию к использованию тестов для улучшения самоконтроля и личностного роста. В рамках такого применения тестов их показатели составляют часть информации, на основе которой человек принимает решения относительно себя самого в той или иной ситуации.
Совершенно очевидно, что психологические тесты в настоящее время применяют при решении широкого круга практических проблем. Однако не следует забывать и о том, что тесты — важное средство фундаментальных исследований. В качестве иллюстраций можно указать на исследования природы, характера и степени индивидуальных различий, структуры психологических черт, измерение групповых различий и выявление биологических и культурных факторов, связанных с различиями в поведении. Во всех таких областях исследования, как, впрочем, и во многих других, достоверное измерение индивидуальных различий, ставшее возможным благодаря правильно построенным тестам, является необходимым условием работы.
Разнообразные по своему назначению виды тестов можно классифицировать по наиболее важным характеристикам. Прежде всего, они могут разделяться по способу проведения тестирования: индивидуальному- (проводимому квалифицированным специалистом), групповому или компьютерному. Далее, тесты могут различаться по тем аспектам поведения, для измерения которых они предназначены. Некоторые из них нацелены на оценку когнитивных особенностей, или способностей, которые могут варьировать от общих способностей, до высоко специфичных сенсомоторных умений, необходимых для выполнения каких либо операций. Другие тесты обеспечивают измерение личности, включая эмоциональные и мотивационные характеристики, межличностное поведение, интересы и ценности.
Хотя тесты интеллекта изначально задумывались как инструменты, позволяющие брать пробы широкого множества функций для того, чтобы оценить общий интеллектуальный уровень индивидуума, вскоре стало очевидным, что они обладают весьма ограниченной зоной охвата, в которую не попал ряд важных функций, характеризующих человека, как оператора, т.е. элемента человеко-машинной системы. Фактически, большинство тестов интеллекта в основном измеряло вербальную способность и, в несколько меньшей степени, способность оперировать числовыми и другими абстрактными и символическими отношениями [19]. Постепенно исследователи пришли к признанию того, что термин «тест интеллекта» искажает истинное положение вещей, поскольку такие тесты измеряли только некоторые аспекты интеллекта [15]. Стало ясно, что было бы предпочтительнее подыскать для этих тестов более точные названия, исходя из типа той информации, которую они могут давать.
Психологический тест, в сущности, представляет собой объективное и стандартизованное измерение образцов поведения. Психологические тесты, подобно наблюдениям или тестам в любых других науках, проводятся на малой выборке тщательно отобранных образцов поведения индивидуума. Насколько адекватен тест изучаемому аспекту поведения, зависит, от количества и характера заданий, образующих набор (или выборку) заданий данного теста.
Диагностическая, или предсказательная, ценность психологического теста зависит от того, насколько он может служить индикатором относительно широкой и важной области поведения. Используемый в этой связи термин «прогноз» ассоциируется с оцениванием во временной перспективе, — например, будущее выполнение индивидом какой-либо деятельности предсказывается исходя из результатов выполнения им теста в настоящее время. В логическом отношении проще рассматривать все тесты как выборочное измерение поведения, на основе которого можно предсказать поведение в других случаях.
Только в том смысле, если выборка образцов настоящего поведения может быть использована как индикатор другого, будущего поведения, мы вправе говорить об измерении «способности» данным тестом. Ни один психологический тест не может измерить ничего, кроме поведения. Будет ли такое поведение эффективным показателем другого поведения, определяется только эмпирическим путем.
Если мы хотим, чтобы показатели, полученные разными людьми, были сравнимыми, условия тестирования должны быть одинаковыми для всех. Такое требование — всего лишь конкретное применение принципа контроля условий любого научного наблюдения. Чтобы обеспечить единообразие условий тестирования, необходимо дать подробные указания по проведению каждого вновь разработанного теста. Формулирование таких указаний — важная часть стандартизации нового теста. Она включает точные указания относительно используемого материала, временных ограничений, устных инструкций испытуемому, пробных образцов заданий, допустимых ответов на вопросы обследуемого и других тонкостей проведения теста.
Нечеткий регулятор, как средство реализации нечеткого управления
Появление систем, основанных на знаниях, привело к необходимости разработки математического аппарата, позволяющего формально описывать нестрогие и нечеткие понятия, которые эти знания содержат и через которые знания выражаются экспертами. Существенное продвижение в этом направлении обеспечило использование исследователями подхода, основанного на понятии нечеткого множества, введенном Л.Заде в 1965г. Этот подход позволил дать строгое математическое описание расплывчатых суждений и понятий естественного языка, формализовать неопределенности в лингвистических оценках и утверждениях.
Теория нечетких множеств основана на обобщении идей многозначной логики, допускающей произвольное число значений истинности, и теории вероятностей, аккумулирующей всевозможные способы обработки экспериментальных данных и формализации неопределенностей. Нечеткое множество образуется путем расширения толкования четкого множества введением обобщенного понятия принадлежности [33].
Согласно теории нечетких множеств, элемент может принадлежать множеству не только полностью, но и частично. Для количественной оценки принадлежности элемента и множеству А в теории нечетких множеств используется функция принадлежности \хА(и), значения которой и определяют степень уверенности лица, принимающего решения (ЛПР), т.е. исследователя, эксперта и т.д., в принадлежности данного элемента нечеткому множеству А. Функция принадлежности у.А(и) определяется в пределах от нуля до единицы, то есть 0 UA(U) 1.
Функции принадлежности для каждого нечеткого множества определяются, вообще говоря, субъективно и для одного и того же множества могут быть различными при определении их как разными людьми, так и одним человеком, в зависимости от решаемой задачи и методики построения.
В теории нечетких множеств допускается следующая форма записи конечного числа и элементов: А = щ / щ + ц2 / и2 + ... + Цп / u„ = J] JU;/ U , где знак суммирования обозначает операцию не арифметического сложения, а объединение элементов uj (і = 1, n) в одно множество U. где ЦІ,- значение функции принадлежности ц.л(иі) (число в диапазоне от 0 до. 1), характеризующее степень принадлежности элемента U; (UjeU, i=l, п) нечеткому подмножеству А универсального множества U;
Выбор вида функции принадлежности и их параметров определяется в большей степени опытом, интуицией и другими субъективными факторами ЛПР (лица, принимающего решение). Именно здесь возникают новые неопределенности, связанные с неоднозначностью и различного рода нечеткостями, которые носят субъективный характер. Для исследования выберем функции принадлежности треугольного вида для каждой группы критериев. Проиллюстрируем используемую форму функции принадлежности на примере одного из ряда параметров системы управления. Так, например, группа «свойства характера» будет иметь функции принадлежности, изображенные на рис. 2.2, на примере свойства «опыт»:
В теории нечетких множеств вводится ряд операций над множествами, которые должны соответствовать комбинациям нечетких терминов и их смысловым нагрузкам при решении прикладных задач. При решении конкретных задач каждый исследователь использует свои знания об объекте исследования и роли каждой операции.
При переходе от одной системы координат к другой величина функций степени принадлежности Цд(и) для элементов UGU нечеткого множества не изменяется. Поэтому решение конкретных задач можно выполнить в некотором выбранном заранее множестве с более удобными для работы значениями элементов, а результат перевести в область фактических величин изменения параметров, как это было сделано при определении нечетких множеств, соответствующих значениям лингвистической переменной.
Значения лингвистической переменной для принятая решения На рисунке 2.3 отражен характер дефаззификации нечетких данных, полученных в результате функционирования оптимизационных правил. В зависимости от вида стратегической задачи значения возможных вариантов решения могут варьироваться. Правила оптимизации и вывода окончательного решения подробно описаны в главе 5, посвященной стратегическому уровню САУД.
Реализовать такой математический аппарат при управлении возможно посредством создания нечеткого регулятора. Основным компонентом любого нечеткого регулятора является совокупность лингвистических правил, созданных опытным оператором и связанных концепциями нечеткой импликации и композиционного вывода [34]. Таким образом, нечеткий регулятор в отличие от обычных использует знания эксперта и результаты измерений параметров состояния (или регулируемой переменной) объекта. Их отношение задаются в качественных терминах. В общем случае нечеткий логический регулятор состоит из фаззификатора, нечеткой базы знаний и базы данных, машины нечеткого вывода и дефаззификатора. В частности, при проведении исследования для системы правления тактического ровня был разработан нечеткий регулятор с более сложной структурой. Его функциональная схема представлена на рисунке 2.4.
Выбор и обоснование критериев оценки характерных особенностей водителя
Очевидно, что эффективность действий водителя зависит не только от объема и вида доводимой до него информации, а также от правильно собранной полной информации о нем. В ходе исследования было выявлено пять параметрических групп, описывающих характер водителя, его предпочтения и принципы принятия решений. Задача состояла в подборе наилучшей методики определения каждого выбранного параметра с
Тестируемый водитель 1-й уровень 2-й уровень 3-й уровень 4-й уровень 5-й уровень Тестирование на знание правил дорожного движения Тестирование на интуитивность Тестирование на характер размышления целью использования его в задаче управления. Для решения задачи при исследовании предусмотрено пять уровней сбора информации. По результатам Тестирование на психо-физическую предрасположенность Тестирование профессиональных качеств Характерны и портрет водителя, отражающий его стратегическое и тактическое мышление прохождения всех уровней на тестируемого водителя формировался характерный портрет, который и использовался на этапах оптимизации управления. Уровни сбора информации структурно представлены на рисунке 3.3
Итак, водитель, как лицо, принимающее решение, имеет ряд важных характеристик, которые в той или иной мере влияют на его поведение и мышление за рулем автомобиля. Целесообразно разбить все характеристики по пяти различным группам. Этим будет достигаться более детальная проработка каждого параметра и, следовательно, будет получена более объективная модель водителя. При этом существование и важность взаимосвязи между уровнями не подлежит сомнению и, так же учитывались в процессе исследования и разработки соответствующих тестов.
Рассмотрим теперь каждую группу характеристик, выбранных для формирования правил оптимального управления, отдельно. Отметим, что третий уровень тестирования, отвечающий за характер размышления, здесь рассматриваться не будет, т.к. он был подробно описан в предыдущем разделе.
Однако прежде, чем перейти к детальному рассмотрению разработанных методик тестирования и выявленных с их помощью показателей, необходимо сказать несколько слов о, так называемых, ситуационных тестах. Ведь очевидно, что в профессиональном психологическом тестировании важнейшую роль отводят достижению максимальной адекватности ответов тестируемого. Это достигается процессом моделирования реальной ситуации, при котором тестируемый помещается в моделируемую ситуацию, похожую на реальную. Таким образом, эти тесты обнаруживают некоторое принципиальное сходство с методиками конструирования тестов профессиональных навыков, и с методиками оценки достижений на основе анализа реальной деятельности. Однако, критериальное поведение, выборочные замеры которого производятся в ситуационных тестах, обычно бывает более изменчивым и сложным [19].
Теория принятия решений позволяет оценить тесты по их эффективности в конкретной ситуации. Такая оценка учитывает не только предсказание определенного критерия, но и ряд других параметров, включая базисную норму и коэффициент отбора. Важным параметром является относительная полезность ожидаемых результатов, определенным образом оцененная благоприятность или не благоприятность каждого из них. Отсутствие адекватных методов для приписывания значений результатам с точки зрения единой шкалы полезности служило главным препятствием на пути применения теории принятия решений. Решения при индивидуальном тестировании принимаются с учетом предпочтений и системы ценностей конкретного человека. Ведь системы ценностей всегда входили составной частью в принимаемые решения, хотя и не сознавались так ясно, да и не согласовывались так систематично, как это имеет место при использовании теории принятия решений [37].
Иллюстрацией достижений в развитии методов приписывания ценности альтернативам в моделях принятия решений служит исследование производительности, вьшолненное Шмидтом, Хантером и их коллегами [38]. Разработанные ими методы можно использовать с любой произвольной числовой шкалой, при условии, что эта шкала явно определена и последовательно применяется ко всем результатам. Следует отметить, что требуемые в моделях принятия решений оценки имеют отношение не к абсолютной, а лишь к относительной ценности различных результатов. При выборе стратегии решения цель заключается в максимизации ожидаемой полезности на всем множестве результатов. В некоторых ситуациях эффективность теста можно повысить, применяя более сложные стратегии принятия решений, учитывающие большее число параметров. Например, тесты могут использоваться не только в качестве основания для окончательного решения, но и для последовательного принятия решений. Примеры стратегий принятия решения, в которых показаны все этапы вычислений, и более полное обсуждение следствий теории можно найти в работе Виггинса [39]
Следует также отметить, что в действительности многие решения принимаются в соответствии с последовательной стратегией, хотя это и не всегда осознается. Ошибки прогноза могут дорого обходиться с точки зрения той или иной системы ценностей. Но все-таки они часто сопряжены с меньшими издержками, чем окончательное ошибочное решение. Тем не менее, какими бы полезными или популярными ни оказались используемые методы, они будут, без всякого сомнения, существовать не вместо, а вместе с подходами, подчеркивающими важность неповторимых особенностей конкретных людей и их поведения. При психологической оценке людей всегда нужно помнить об опасностях материализации типов либо их упрощенческого или негибкого использования в качестве объяснительных понятий.
Алгоритм поиска оптимального пути на карте местности
Тогда алгоритм работы оптимизатора будет состоять из следующей последовательности действий: 1). Первоначально задаются точки старта и точки цели. В нашем случае они определены, как и пятая - улица старта и двенадцатая - улица цели. 2). Далее задаются ограничения по сумме пройденных квадратов (эквивалентно километражу) и по результирующему весу по скорости. Первый аспект контролирует количество бензина, которое имеется в данный момент. Это число переводиться в квадраты, и пути, превышающие это число, будут автоматически признаны неприемлемыми. Второй - это ограничение по времени. Если суммарный весовой коэффициент задан, то подбираемый путь будет сопостовляться с временной границей. Предположим, что в данном случае задано только ограничение по весу, а бензина достаточное количество. Зададим верхний предел величины веса равным 50 единиц. 3). Начало работы алгоритма. Определяются соседние улицы для улицы старта. В нашем случае, это улицы седьмая и девятая. 4). Соседние улицы сравниваются со списком уже пройденных улиц в буфере. В нашем случае ни седьмая, ни девятая улицы еще не пройдены. 5). Тогда создается новый уровень в буфере и ему присваивается номер, например 1. При этом все улицы, которые являются соседними и не пройдены ранее, создают отсортированный список. Предположим, мы сортируем по алфавиту. Значит, заносим в буфер: Для ячейки №1 - девятая, седьмая. 6). Далее выбирается первая улица по списку. Оперируем с ней. 7). Итак, выбрана девятая улица. Делаем ее приоритетной для предыдущего уровня. Поэтому из улицы девятой нельзя будет попасть обратно на пятую. 8). Сравниваем девятую улицу с улицей цели (с двенадцатой). Не совпадает. Значит, в буфере строиться промежуточный путь: «пятая-девятая...» 9). Считается текущее значение. Допустим от точки старта до точки пересечения с девятой улицей пятнадцать квадратиков. А весовой коэффициент по скорости равен 5,5. Тогда все ограничениям удовлетворяются. Если обнаружилось превышение ограничений, то в программе предусмотрен переход в пункт №1 алгоритма. 10). Теперь для девятой улицы находятся соседние улицы. Это: нулевая, вторая, третья, пятая. 11). Сравниваем их с уже пройденными. В итоге пятая улица извлекается из списка, как улица предыдущего уровня. 12). Создаем новый уровень №2 и сортируем соседние улицы. Например: нулевая, вторая, третья. 13). Например, сначала выбираем нулевую. Теперь предположим, что на карте одиннадцатая улица отсутствует. Тогда исследование нулевой улицы покажет вариант тупиковой улицы: 14). Значит, делаем нулевую улицу приоритетной для девятой улицы. Сравниваем с улицей цели, сравниваем с ограничениями. Все условия удовлетворяются. 15). Находим соседние улицы. Будет только девятая улица. Отсекаем ее следующим сравнением, как предыдущую. Теперь следуем к пункту №1. 16). Заносим улицу в буфер как исследованную. Пишем в буфер, что нулевая улица к цели не приведет. 17). Теперь возвращаемся к уровню №2. И берем следующую соседнюю с девятой улицу.
Представим теперь, что и другие соседние с девятой улицы уже исследованы. Тогда следуем к еще более раннему уровню, предварительно записав, сколько путей будут вести к цели через связку «пятая-девятая». 18) Исследуем уровень №1 и находим еще одну соседнюю с пятой улицу. Это седьмая улица.
Представим теперь, что полный цикл исследования уже произведен для второй улицы, как соседней с седьмой и исследуем теперь соседние улицы для второй. 19). Находим соседние улицы. Это: седьмая, восьмая, девятая, десятая, одиннадцатая, двенадцатая. Сортируем их, например, получается первой по списку двенадцатая улица. 20). Сверяем ее с предыдущим уровнем. Сверяем с улицей цели и получаем нужный результат. 21) Теперь строим итоговый путь: «пятая-седьмая-вторая-двенадцатая» 22) Считаем вес и число квадратов. 23) Проверяем, есть ли у второй улицы соседние, еще не исследованные. 4.4 Правила выбора оптимального пути из альтернативных вариантов
Логическим завершением работы оптимизатора при поиске наилучшего пути следования до точки цели должен стать соответствующий вывод о наилучшем маршруте, имеющим наибольший вес. Правила подсчета весов пояснены ниже.
Итак, в программе оптимизаторе предусмотрен вывод пяти альтернативных путей следования, подсчитанных с помощью рабочего алгоритма. Водителю необходимо выбрать два наилучших них. Один, для траектории движения, который является рабочим вариантом. Другой - резервный, для случая, при котором первый вариант по каким-то причинам станет неосуществимым, либо перестанет удовлетворять необходимым требованиям задачи оптимизации.
В случае, когда необходим автоматический режим выбора наилучшего маршрута из пяти альтернативных, разработанный оптимизатор, использует правила выбора, которые можно условно разделить на три следующих этапа:
1) Из информационно-измерительной системы извлекаются значения необходимых характеристик и психофизических свойств водителя, полученных посредством теста, либо введенных вручную. Это следующие показатели: - опыт; - знание маршрутов; - выносливость-усталость; - осторожность-рискованность; - аккуратность-небрежность;
2) Далее подсчитываются текущие показатели для всех выбранных путей. - количество квадратов до цели; - суммарный вес скорости; - количество приоритетных улиц в маршруте; - количество вероятных клиентов на пути этого маршрута;
3) После чего, опираясь на правила преобразования значений в коэффициенты таблицы 4.6 и 4.7, формируем результирующие веса для каждой улицы, по следующей формуле:
