ОПТИМІЗАЦІЯ СЕНСОРНОГО ПОКРИТТЯ В ГІБРИДНИХ СИСТЕМАХ ПОЗИЦІЮВАННЯ

У статті розглянуто задачу оптимізації розміщення сенсорів в гібридних системах позиціювання, що функціонують в умовах динамічних виробничих середовищ. Сучасні промислові об’єкти характеризуються змінною структурою, наявністю мобільних елементів, складною топологією та обмеженнями щодо встановлення обладнання, що обумовлює потребу в ефективних підходах до проєктування систем позиціонування. Метою дослідження є розробка методу та алгоритму розміщення сенсорів (якорів) на промислових об`єктах з урахуванням критичності окремих зон майданчика, що надає можливість забезпечити необхідну точність позиціювання при мінімальних витратах на обладнання. Запропоновано методологію створення гібридних систем позиціювання, що ґрунтується на зонуванні простору промислового об`єкта та використанні фрагментарних структур. Для забезпечення необхідної точності та надійності, врахування просторових та економічних критеріїв використано метаевристичний еволюційний алгоритм, який надає можливість отримати субоптимальне рішення. Алгоритм реалізовано з використанням жадібної стратегії та подальшої адаптації популяції на основі мутацій та відбору. Метод дає змогу враховувати конфігурацію майданчика, технічні обмеження радіусів дії технологій позиціювання та вимоги до щільності покриття. Розглянуто способи дискретизації майданчика на полігони, що можуть бути задані геометричними фігурами. Новизна дослідження полягає у розробці методу розміщення сенсорів (якорів) на промислових об`єктах з урахуванням критичності окремих зон промислового майданчика, що надає можливість створювати гібридні системи та інтегрувати різні технології. Практична цінність полягає у розробці алгоритму оптимізації розміщення сенсорів для проєктування систем позиціонування на динамічних об’єктах зі складною структурою — зокрема, у будівництві, логістиці та промисловості. Подальші дослідження передбачають розширення можливостей використання методу за рахунок врахування масштабування об’єктів, порівняння різних метаевристичних стратегій оптимізації.