title: Random search and machine learning methods for obtaining cost-optimal road trajectory on the terrain
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шиманчук Дмитрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Simancuk Dmitrij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рычков Андрей Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ryckov Andrej Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Аббасов Меджид Эльхан оглы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Abbasov Medzid Elhan ogly
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 090457
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46662
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе ставится задача поиска оптимальной в смысле стоимости, заданной интегральным функционалом, траектории дороги на рельефе местности. Полученная задача сводится к поиску кратчайшего пути в виде кусочно-линейной кривой на равномерной сетке. Для поиска ломаных применяются методы случайного поиска и роевого интеллекта, полученные кривые сглаживаются с помощью интерполяции и сраниваются друг с другом. В работе описаны и реализованы методы случайного блуждания, муравьиной колонии, симуляции отжига, а также их модификации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper the problem of finding an optimal trajectory of the road in the sense of construction cost is set. The cost function is denoted as an integral functional of a special form, so the stated problem is reduced to a problem of calculus of variations. Then it is reduced to the problem of finding the best piecewise linear approximation to the smooth solution by introducing a uniform grid on the surface. For finding the approximation, the methods of random search and swarm intelligence are used. The obtained broken lines are then smoothed by interpolation. The results of the application of the methods are compared. The methods used in this work include ant colony optimization, random walk in a discrete state space, simulated annealing, and the modifications of the aforementioned algorithms.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: случайный поиск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: роевой интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: математическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вариационное исчисление
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: random search
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: swarm intelligence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: mathematical modelling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: calculus of variations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Random search and machine learning methods for obtaining cost-optimal road trajectory on the terrain
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы случайного поиска и машинного обучения для получения оптимальной по стоимости траектории дороги на рельефе местности
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma_final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46662/2/diploma_final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 502,05 kB
resources.filename: reviewSV_Ryckov_A_S.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46662/3/reviewSV_Ryckov_A_S.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 94,13 kB