Новосибирск, Россия, 30 мая – 4 июня 2011 г.

Международная конференция
«Современные проблемы прикладной математики и механики: теория, эксперимент и практика», посвященная 90-летию со дня рождения академика Н.Н. Яненко
№ гос. регистрации 0321101160, ISBN 978-5-905569-01-2

Астракова А.С.   Черный С.Г.   Лаврентьев М.М.   Банников Д.В.  

Расположение датчиков для своевременного обнаружения волн цунами с их амплитудной фильтрацией

Докладчик: Астракова А.С.

     Ставится задача расположить заданное число датчиков таким образом, чтобы они за кратчайшее время могли обнаружить возмущение, возникшее в любой точке области возможного формирования волн цунами, при одновременном отборе возмущений по значениям их амплитуд. Задача ставится в виде оптимизационной задачи. Во-первых, на основе длинноволнового приближения зависимости скорости волны от глубины строится функционал времени первого обнаружения датчиками волны от самой удаленной точки области ее формирования. Его минимизация дает конфигурацию датчиков, обеспечивающую минимальное время регистрации волны, вышедшей из любой точки области возможного ее формирования. Во-вторых, рассматривается ряд функционалов и ограничений, отвечающих за амплитудную фильтрацию регистрируемых возмущений. Построен функционал, максимизация которого располагает датчики так, что наибольшее возмущение от каждого источника ловится по крайней мере одним датчиком. Другой функционал при его минимизации формирует конфигурацию так, что по крайней мере два ее датчика регистрируют волну из любого источника, если ее амплитуда не меньше заданного порога.
      В общем случае имеем задачу двухцелевой оптимизации, решением которой является множество конфигураций датчиков. Отображение этого множества на плоскость функционалов дает оптимальный фронт Парето. В основу метода решения двухцелевой оптимизационной задачи положен генетический алгоритм. Алгоритм исследуется на тестовой акватории с использованием модельных амплитуд.

Файл тезисов: Astrakova.doc
Файл с полным текстом: Astrakova.pdf


К списку докладов
© 1996-2017, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск