Применение эволюционной оптимизации в работе алгоритмов предупреждения столкновения воздушных судов в воздухе

В. В. Худошин¹, Н. В. Иванцевич²

¹АО «Навигатор», г. Санкт-Петербург, Россия

²БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д. Ф. Устинова, г. Санкт-Петербург, Россия

Работа алгоритмов системы предупреждения столкновения воздушных судов второго поколения в определенной воздушной обстановке может приводить к выдаче экипажу нецелесообразной рекомендации выхода на манёвр [1].

Для выдачи более точных и правильных рекомендаций была проведена модернизация алгоритмов работы системы с применением нейронной сети, отрегулированной на тестовых наборах данных [2]. С помощью настроенной нейронной сети исследуемая воздушная обстановка оценивалась значительно лучше. Анализ полученных результатов выявил дальнейший способ повышения уровня разрешения исследуемой конфликтной ситуации в воздухе путем применения эволюционных алгоритмов в процессе настройки работы нейронной сети: тестирования нейронной сети с целью улучшения ее архитектуры и уточнения весов нейронных связей [3, 4]. В ряде случаев рассматриваемой воздушной обстановки был проведен дальнейший сравнительный анализ результатов работы модернизированной нейронной сети по вышеописанному методу с результатами предыдущей модернизации. Подтверждено, что в процессе второго этапа модернизации получена улучшенная конфигурация нейронной сети, позволяющая повысить точность необходимых рекомендаций.

Литература

1. RTCA DO-337. Recommendations for future collision avoidance systems. Washington: RTCA, 2012. 44 p.
2. Худошин В. В. Исследование работы алгоритмов предупреждения столкновений при полёте двух воздушных судов в одном направлении с медленным горизонтальным сближением // РИ-2020. Материалы конференции ч.1. СПб.: СПОИСУ, 2020. С. 361–362.
3. Саймон Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации. М.: ДМК Пресс, 2020. С. 1002.
4. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. М.: Телеком, 2006. С. 452.