ЗАСТОСУВАННЯ ДІАГРАМ ЛАГЕРРА – ВОРОНОГО ДЛЯ ПОБУДОВИ  ТА ОПТИМІЗАЦІЇ ІНФРАСТРУКТУРИ СИСТЕМИ ЕКСТРЕНОГО  ОПОВІЩЕННЯ НАСЕЛЕННЯ

А. М. Пасічник; М. Ю. Ріпа

doi:10.26661/2786-6254-2025-1-04

А. М. Пасічник Дніпровський державний технічний університет https://orcid.org/0000-0002-8561-1374
М. Ю. Ріпа Дніпровський державний технічний університет https://orcid.org/0009-0006-0932-1945

DOI: https://doi.org/10.26661/2786-6254-2025-1-04

Ключові слова: діаграма Лагерра – Вороного, системи екстреного оповіщення, оптимізація розміщення джерел, акустичні хвилі, звуковий тиск

Анотація

Актуальність статті обумовлена потребою розробки й удосконалення методів оптимального розміщення джерел звукових сигналів систем екстреного оповіщення населення для забезпечення ефективності їх функціонування. Розробка нових підходів дасть змогу зменшити витрати на обслуговування та розміщення таких систем, покращити час їх розгортання та забезпечити для населення території оповіщення нормативний і більш комфортний рівень акустичного тиску звукових сигналів.Метою дослідження є розробка алгоритму застосування діаграм Лагерра – Вороного для розміщення джерел звукових сигналів системи екстреного оповіщення населення з урахуванням акустичних та інших параметрів, що впливають на якість її роботи.У статті наведено результати моделювання й алгоритм використання діаграм Лагерра – Вороного для оптимізації розміщення джерел звукових сигналів у системах екстреного оповіщення населення. Запропонована методика дає змогу моделювати та визначати зони покриття з урахуванням ефективної дальності дії джерел оповіщення, щільності забудови, особливостей рельєфу й акустичних характеристик місцевості. Розроблений алгоритм враховує особливості поширення звукових хвиль у середовищі з різними умовами поглинання акустичних хвиль з огляду на особливості забудови території та висоту розміщення джерел, які впливають на їх ефективну дальність.Можливості застосування запропонованого підходу продемонстровано на прикладі розрахунку місць розміщення джерел звукових сигналів системи оповіщення для модельної території міста. Показано можливості урахування акустичних характеристик будівель території оповіщення та забезпечення параметрів нормативного рівня звукового тиску. Наведено алгоритм оптимізації використання радіусів дії джерел звукових сигналів.

Посилання

1. Kiseleva E.M. The Emergence and Formation of the Theory of Optimal Set Partitioning for Sets of the n-Dimensional Euclidean Space. Theory and Application. Journal of Automation and Information Sciences. 2018. Vol. 50 (9). P. 1–24. DOI: 10.1615/JAutomatInfScien.v50.i9.10.
2. Kiseleva E., Koriashkina L. Theory of Continuous Optimal Set Partitioning Problems as a Universal Mathematical Formalism for Constructing Voronoi Diagrams and Their Generalizations. I. Theoretical Foundations. Cybernetics and Systems Analysis. 2015. Vol. 51 (3). Р. 325–335. DOI: 10.1007/ s10559-015-9725-x.
3. Притоманова O. M. Розв’язання задачі оптимального розбиття множин із нечіткими параметрами в обмеженнях. Вісн. Львів. ун-ту. Сер. Прикл. матем. та інф. 2019. № 27. С. 97–107. DOI: 10.30970/ vam.2019.27.10444.
4. Кісельова О. М., Притоманова О. М., Гарт Л. Л. Застосування теорії оптимального розбиття множин до розв’язання задач штучного інтелекту та розпізнавання образів. Системні дослід. та інформ. технології: міжн. наук.-техн. журнал. 2021. № 4. С. 91–101. DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2021.4.07.
5. Koryashkina L.S., Alhorytmy terytorialnoyi sehmentatsiyi dlya merezhi servisnykh tsentriv iz perekryttyam zon obsluhovuvannya. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security. 2023. № 2. P. 12–25. DOI: 10.32782/IT/2023-2-2.
6. Кісельова О. М., Притоманова О. М., Журавель С. В., Шаравара В. В. Розв’язання однієї нескінченовимірної задачі location-allocation із нескінченими параметрами. Питання прикладної математики і математичного моделювання. Дніпро : Ліра. 2018. С. 99–109. DOI: 10.15421/321810.
7. Строєва В. O., Кісельова О. М., Строєва Г. В., Косенко A. Р. Математичне моделювання задачі розміщення підрозділів банку з метою оптимізації клієнтопотоку. Математичне моделювання. № 1 (43). ДДТУ: Кам’янське, 2020. С. 101–108. URL: http://matmod.dstu.dp.ua/issue/view/12566.
8. Bartolini N., Calamoneri T., La Porta T.F., & Silvestri S. Autonomous Deployment of Heterogeneous Mobile Sensors. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2011. Vol. 10 (6). P. 753–766. DOI: 10.1109/ TMC.2010.192.
9. Eledlebi K., Ruta D., Hildmann H., Saffre F., Al Hammadi Y., & Isakovic A.F. Coverage and Energy Analysis of Mobile Sensor Nodes in Obstructed Noisy Indoor Environment: A Voronoi-Approach." IEEE Transactions on Mobile Computing, 2022. Vol. 21 (8). P. 2745–2760. DOI: 10.1109/TMC.2020.3046184.
10. Murat A. A Continuous Analysis Framework for the Solution of Location-Allocation Problems with Dense Demand / A. Murat, V. Verter, G. Laporte. Les Cahiers du GERAD. 2008. 25 p.
11. Stergiopoulos Y., & Tzes A. Cooperative positioning/orientation control of mobile heterogeneous anisotropic sensor networks for area coverage. In 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Hong Kong, China, 2014. P. 1106–1111. DOI: 10.1109/ICRA.2014.6906992.
12. Piana E.A., Bonfiglio P., & Rychtarikova M. Acoustic Properties of Absorbing Materials. Applied Sciences, 2022. Vol. 12 (9). P. 4446. DOI: 10.3390/app12094446.
13. Aurenhammer, F Power Diagrams: Properties, Algorithms, and Applications. SIAM Journal on Computing, 1987. Vol. 16 (1). P. 78–96. DOI: 10.1137/S0097539790043016.