<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2021.33.2.018</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">980</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Планирование маршрутов судов через акватории с интенсивным движением</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Ships route planning on heavy-traffic marine area</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0003-0549-230X</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Гриняк</surname>
              <given-names>Виктор Михайлович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Grinyak</surname>
              <given-names>Victor Mikhailovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>victor.grinyak@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Шуленина</surname>
              <given-names>Алена Викторовна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Shulenina</surname>
              <given-names>Alena Viktorovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>shuleninaav@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Прудникова</surname>
              <given-names>Лариса Ивановна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Prudnikova</surname>
              <given-names>Larisa Ivanovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>prudnikova.li@dvfu.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-3</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Девятисильный</surname>
              <given-names>Александр Сергеевич</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Devyatisilnyi</surname>
              <given-names>Alexander Sergeevich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>devyatis@iacp.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-4</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Владивостокский государственный университет экономики и сервиса Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН</aff>
        <aff xml:lang="en">Vladivostok State University of Economics and Service Institute of Automation and Control Processes FEBRAS</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">Дальневосточный федеральный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Far Eastern Federal University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-3">
        <aff xml:lang="ru">Дальневосточный федеральный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Far Eastern Federal University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-4">
        <aff xml:lang="ru">Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН</aff>
        <aff xml:lang="en">Institute of Automation and Control Processes FEBRAS</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2021.33.2.018</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=980"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>Статья посвящена проблеме обеспечения безопасности движения судов на морских акваториях. Рассматривается задача планирования маршрута перехода судна через акватории с интенсивным движением, которая представляется актуальной, в том числе в свете перспективного развития беспилотных морских транспортных средств. При движении через акватории с установленными путями планирование маршрута перехода судна следует осуществлять с учетом заданных ограничений. Возможным путем идентификации этих ограничений является выделение паттернов движения конкретной морской акватории из ретроспективной информации о ее трафике. Модельные представления такой задачи могут быть сформулированы на основе идеи о кластеризации параметров движения судов. В основу модели задачи планирования маршрута положен поиск кратчайшего пути на взвешенном графе. Предлагается несколько способов построения такого графа: регулярная сетка вершин и ребер, слоистая сетка вершин и ребер, случайная сетка вершин и ребер, вершины и ребра на основе ретроспективных данных. Вес ребер предлагается задавать как функцию «желательности» того или иного курса судна для каждой точки акватории с учетом выявленных паттернов движения. Для этого акватория разбивается на участки, и для каждого из них выполняется кластеризация курсов и скоростей. В работе обсуждаются возможные методы кластеризации, делается выбор в пользу субтрактивной кластеризации, не требующей предварительного задания количества кластеров. Источником данных о трафике акватории могут служить сервисы Автоматической идентификационной системы. В работе показана возможность использования данных АИС, доступных на специализированных интернет-ресурсах. Несмотря на «разреженность» этих данных, они хорошо отражают сводные особенности трафика акваторий. Приведены примеры планирования маршрутов перехода через Сангарский пролив и Токийский залив.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>This work is about navigation safety of marine traffic at sea areas. The paper considers the problem of planning a route for a vessel to cross water areas with heavy traffic. It should be borne in mind that the trajectory of the vessel should be consistent with established navigational practices and collective navigation experience. Isolation of established patterns of movement of a specific sea area from retrospective information about its traffic by clustering the parameters of vessel movement is a promising way to identify such an experience. The task is considered relevant due to the promising development of unmanned marine vehicles. Ship's passage routes planning passage should be carried out considering the specified restrictions when moving through the water areas with established routes. Isolation of patterns of movement of a specific marine area from retrospective information about its traffic is a possible way of identifying these restrictions. Model representations of such a problem can be formulated based on the idea of clustering the parameters of ship traffic. The model of the route planning problem is based on finding the shortest path on a weighted graph. There are several ways to construct such a graph: a regular mesh of vertices and edges, a layered mesh of vertices and edges, a random mesh of vertices and edges, vertices and edges based on historical data. The weight of the ribs is proposed to be set as a function of the “desirability” of a particular course of the vessel for each point of the water area, considering the identified movement patterns. The water area is divided into sections and for each of them clustering of rates and velocities is performed. Possible clustering methods are discussed in the paper, and a choice is made in favor of subtractive clustering, which does not require preliminary specification of the number of clusters. Services of the Automatic Identification System can serve as a source of data on water area traffic. The paper shows the possibility of using AIS data available on specialized Internet resources. These data reflect well the summary features of the water area traffic despite their “sparseness”. The historical AIS data of sea traffic at Tokyo Bay and Tsugaru Straight are used for identifying traffic schema and ship routes planning with the model designed under presented research.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>безопасность судовождения</kwd>
        <kwd>интенсивность движения</kwd>
        <kwd>траектория движения</kwd>
        <kwd>кластеризация</kwd>
        <kwd>трафик акватории</kwd>
        <kwd>Автоматическая идентификационная система</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>marine safety</kwd>
        <kwd>traffic intensity</kwd>
        <kwd>ship trajectory</kwd>
        <kwd>ship traffic</kwd>
        <kwd>clustering</kwd>
        <kwd>traffic area</kwd>
        <kwd>Automatic identification system</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Работа поддержана грантом Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ), проект 20-38-90018.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">This work was supported by the Russian Foundation for Basic Research, project no. 20-38-90018.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zhao L., Shi G. Maritime anomaly detection using density-based clustering and recurrent neural network. Journal of Navigation. 2019;72(4):894–916. </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Девятисильный А.С., Иваненко Ю.С. Поддержка принятия решений при обеспечении безопасности движения судов на основе кластеризации траекторий. Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2020;12(3):436-449.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Общие положения об установлении путей движения судов, № 9036. Издание ГУНиО МО СССР. 1987.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Першина Л.А., Астреина Л.Б. Выбор маршрута судна на основе погодных условий. Эксплуатация морского транспорта. 2019;(2):30-38.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Wang H.B., Li X.B., Li P.F., Veremey E.I., Sotnikiva M.V. Application of real-coded genetic algorithm in ship weather routing. Journal of Navigation. 2018;28(4):989-1010.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Сотникова М.В. Алгоритмы формирования маршрутов движения судов с учетом прогноза погодных условий. Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2009;(2):181-196.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Титов А.В., Баракат Л., Чанчиков В.А., Тактаров Г.А., Ковалев О.П.  Системы управления безэкипажными судами. Морские интеллектуальные технологии. 2019;1-4 (43):109-120.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Каретников В.В., Козик С.В., Буцанец А.А. К вопросу оценки рисков использования безэкипажных средств водного транспорта на участке акватории. Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2019;(6):987-1002.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Акмайкин Д.А., Букин О.А., Гриняк В.М., Москаленко М.А. Планирование маршрута перехода судна с учётом опасности морского волнения. Морские интеллектуальные технологии. 2018;4-5(42):148-152.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Akmaykin D.A., Grnyak V.M. Ships route searching with respect of sea waves danger. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019;272:032103.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Bishop C.M. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer Science Business Media. 2006.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Bezdek J.C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Boston: Springer, 1981.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Yager R., Filev D. Essentials of fuzzy modeling and control. New York: John Wiley &amp; Sons. 1994.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Debnath A., Chin H.Ch. Modelling collision potentials in port anchorages: application of the navigational traffic conflict technique (NTCT). Journal of Navigation. 2016;69(1):183-196.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit15">
        <label>15</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Иваненко Ю.С., Люлько В.И., Шуленина А.В., Шурыгин А.В. Цифровое представление и комплексная оценка навигационной безопасности движения на морских акваториях. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2020;8(1):40-41.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit16">
        <label>16</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Девятисильный А.С., Шуленина А.В. Оценка эмоциональной нагрузки на судоводителей в условиях коллективного движения. Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2019;(4):640-651.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit17">
        <label>17</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Горошко О.А., Девятисильный А.С. Система экспертного оценивания и визуализации параметров траектории безопасного движения судна. Мехатроника, автоматизация, управление. 2017;(2):127-134.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit18">
        <label>18</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Liu Z., Wu Zh., Zheng Zh. Modelling ship density using a molecular dynamics approach. Journal of Navigation. 2020;73(3):628-645.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit19">
        <label>19</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Weng J., Liao Sh., Yang D. Methodology for estimating waterway traffic capacity at shanghai estuary of the Yangtze river. Journal of Navigation. 2020;73(1):75-91.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit20">
        <label>20</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Wang L., Li Y., Wan Zh., Yang Z., Wang T., Guan K., Fu L. Use of AIS data for performance evaluation of ship traffic with speed control. Ocean Engineering.  2020;204.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit21">
        <label>21</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Naus K. Drafting route plan templates for ships on the basis of AIS historical data. Journal of Navigation. 2019;73(3):726-745.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit22">
        <label>22</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zhao L., Shi G. Maritime anomaly detection using density-based clustering and recurrent neural network. Journal of Navigation. 2019;72(4):894-916.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit23">
        <label>23</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zhen R., Jin Y., Hu Q., Shao Zh., Niktakos N. Maritime anomaly detection within coastal waters based on vessel trajectory clustering and naïve Bayes classiﬁer. Journal of Navigation. 2017;70(3):648-670.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit24">
        <label>24</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Tang H., Wei L., Yin Y., Shen H., Qi Y. Detection of abnormal vessel behaviour based on probabilistic directed graph model. Journal of Navigation. 2019;73(5):1014–1035.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>