Оптимизированный алгоритм статистической проверки гипотез ретроспективных исследований на основе геохронологического трекинга

Геохронологический трекинг как эффективная информационная технология работы с цифровыми картографическими наборами пространственных данных широко применяется в ретроспективных исследованиях закономерностей в перемещении тех или иных артефактов за установленный период времени. В статье представлены основные положения по алгоритмизации процедуры геохронологического трекинга при статистической проверке гипотез ретроспективных исследований. Произведена постановка задачи оптимизации алгоритма указанной процедуры для различных вариантов контролируемых параметров. Описаны результаты решения этой оптимизационной задачи как в общем виде, так и в ряде наиболее типовых вариантов. Полученные результаты решения оптимизационной задачи интерпретированы в терминах предметной области ретроспективных исследований. Показаны пути дальнейшего практического применения оптимизированного алгоритма в задачах современной логистики, интеллектуального анализа данных и формализованных знаний.

географические информационные системы, ГИС-технологии для ретроспективных исследований, геохронологический трек и трекинг, изоморфизм графов, рациональный алгоритм, оптимизация алгоритма, междисциплинарные исследования на базе ГИС, постановка задачи оптимизации

1. Ивакин Я.А., Потапычев С.Н., Ивакин Р.Я. Рациональный алгоритм проверки гипотез ретроспективных исследований использования водного транспорта на базе геохронологического трекинга // Вестник Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2019. Т. 11. № 3. С. 448-460. DOI:10.21821/2309-5180-2019-11-3-448-460

2. Ивакин Я.А., Потапычев С.Н. Геохронологический трекинг - специализированный ГИС-инструментарий исторического исследования // Историческая информатика. Информационные технологии и математические методы в исторических исследованиях и образовании. 2016. № 1-2. С. 3-11.

3. Ивакин Я.А., Потапычев С.Н. Информационная технология геохронологического трекинга для проверки гипотез ретроспективных исследований использования водного транспорта // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2018. Т. 10. № 2. С. 452-461. DOI:10.21821/2309-5180-2018-10-2-452-461.

4. Зыков А.А. Основы теории графов. М: Вузовская книга, 2004. 664 с.

5. Печенкин В.В., Королёв М.С., Дмитров Л.В. Прикладные аспекты использования алгоритмов ранжирования для ориентированных взвешенных графов // Труды СПИИРАН. 2018. № 6(61). С. 94-119. DOI:10.15622/sp61.4

6. Воротников В.И., Вохмянина А.В. Метод линеаризующей обратной связи в задаче управления по части переменных при неконтролируемых помехах // Труды СПИИРАН. 2018. № 6(61). С. 61-93. DOI:10.15622/sp61.3

7. Коваленко В.В. Состояние и мировые тенденции развития систем подводного наблюдения // Морские информационно-управляющие системы. 2016. № 2(10). С. 18-33.

8. Коваленко В.В. Океанологическое обеспечение распределенных систем подводного наблюдения // Морские информационно-управляющие системы. 2016. № 2(10). С. 68-79.

9. Deepak А., Tobias F. Average-case analysis of incremental topological ordering // Discrete Applied Mathematics. 2016. Vol. 158. Iss. 4. PP. 240-250.

10. Ammar A.B. Query Optimization Techniques in Graph Databases // International Journal of Database Management Systems (IJDMS). 2016. Vol. 8. Iss. 4.

11. ISO/IEC 15504: Information Technology - Software Process Assessment. URL: http://www.iese.fhg.de/SPICE (дата обращения 3 марта 2019)

12. Steve McConnel. Software Estimation: Demystifying the Black Art (Developer Best Practices). New York: MicrosoftPress, 2006. 610 p.

13. Steve McConnel. Code Complete: A Practical Handbook of Software Construction. New York: MicrosoftPress, 2004. 889 p.

14. Попович В.В. Теория обнаружения и поиска подвижных объектов. СПб.: Наука, 2016. 424 с.

15. Лаверов Н.П., Попович В.В., Ведешин Л.А., Коновалов В.Е. Современные методы и возможности системы освещения обстановки в Арктике в интересах обеспечения безопасности Северного морского пути // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 3. С. 141-157. DOI:10.21046/2070-7401-2017-14-3-141-157

16. Потапычев С.Н., Ивакин Я.А. Использование геопространственных данных для интеллектуальной поддержки принятия диспетчерских решений // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 1: Естественные и технические науки. 2018. № 2. С. 24-32.

17. Codescu M., Horsinka G., Kutz O., Mossakowski T., Rau R. DO-ROAM: Activity-Oriented Searh and Transport Navigation with OpenStreetMap / GeoSpatial Semantics // Proceedings of the 6th International Conference on GeoSpatial Sematics (GeoS 2011). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6631. Berlin, Heidelberg: Springer, 2011. PP. 88-107. DOI:10.1007/978-3-642-20630-6_6

18. Sigma Knowledge Engineering Environment. URL: http://sigmakee.sourceforge.net (дата обращения 03.03.2020)

19. Cooper R.G. Winning at new products. Accelerating the process from idea to launch. Cambridge (MA): Perseus Publishing, 2001. 227 р.