ВИКОРИСТАННЯ АЛГОРИТМУ РОЗФАРБОВУВАННЯ ГРАФА ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ПОРЯДКУ ЗБОРУ ДАНИХ РАДІАЦІЙНОГО МОНІТОРИНГУ З ТОЧОК «РАНДЕВУ» БЕЗДРОТОВОЇ ЛІТАЮЧОЇ МЕРЕЖІ
Анотація
Присвячено використанню жадібного алгоритму розфарбовування
графа для визначення кількості й порядку застосування БПЛА літакового
типу (ЛБПЛА) для збирання інформації від точок “рандеву” літальної без-
проводної мережі на основі БПЛА (БПЛА-БМ) під час післяаварійного мо-
ніторингу Запорізької АЕС (ЗАЕС). Запропонована спрощена схема розгор-
тання БПЛА-БМ для організації передачі даних від постів контролю авто-
матизованої системи контролю радіаційної обстановки (АСКРО) до кризо-
вого центру під час післяаварійного моніторингу АЕС. Розроблено та опи-
сано схему розгортання підсистем БПЛА-БМ для організації передачі даних
між чотирма постами контролю АСКРО ЗАЕС і точками “рандеву” у ви-
падку пошкодження проводних каналів зв‟язку. Використовуючи побудова-
ний на бітових операціях над матрицею суміжності жадібний алгоритм
розфарбовування графа, визначено, що для збирання даних від чотирьох по-
стів контролю АСКРО ЗАЕС необхідно використовувати три ЛБПЛА
Посилання
2. Kharchenko V. S., Jastrebeneckij M. A., Fesenko H. V., Sachenko A. A. and Kochan V. V. (2017), “Sistema posleavarijnogo monitoringa AJeS s ispol'zovaniem bespilotnyh letatel'nyh apparatov: modeli nadezhnosti” [“NPP post-accident monitoring system based on unmanned aircraft vehicle: Concept, design principles”], Journal Yaderna ta radiatsiina bezpeka [Nuclear and Radia-tion Safety], vol. 4 (76), pp. 50–55 [Ukraine].
3. Fesenko H., Kharchenko V., Sachenko A., Hiromoto R. and Kochan V. (2018),“An Internet of Drone-based multi-version post-severe accident monitoring system: structures and reliability”. Dependable IoT for Human and Industry Modeling, Architecting, Implementation, River Publishers, Denmark, The Netherlands, pp. 197–217.
4. Moiseev V. S. (2017), Gruppovoye primeneniye bespilotnykh letatel'nykh apparatov [Group use of unmanned aerial vehicles], Monograph, Kazan', 572 p. [Russia].
5. Kučera L. (1991) “The greedy coloring is a bad probabilistic algorithm”. // Journal of Algorithm, vol. 12, pp. 674–684.
6. Kosowski A. and Manuszewski K. (2011), “Classical coloring of graphs”. Contemporary Mathema, vol. 352, pp. 1–20.
7. Hansen J., Kubale M., Kuszner Ł. and Nadolski A. (2004), “Distributed largest-first algorithm for graph coloring”. Lecture Notes in Computer Science, vol. 3149, pp. 804–811. DOI:10.1007/978-3-540-27866-5.
8. Matula D. and Beck L. (1983), “Smallest-last ordering and clustering and graph coloring algorithms”. Journal of the ACM (JACM), vol. 30, pp. 135–145.
9. Read R. (2014), Graph theory and computing, Academic Press, USA, New York, 344 p.
10. Matula D., Marble G. and Isaacson J. (2014), “Graph coloring algorithms”. Graph Theory and Computing, Academic Press, USA, New York, pp. 109–122.
11. Hertz A. and Werra D. (1989), “Connected Sequential Colorings”. Annals of Discrete Mathematics, vol. 39, pp. 51–59. DOI: 10.1016/S0167-5060(08)70297-8.
12. Wu Q. and Hao J.-K. (2012), “Coloring large graphs based on independent set”. Computers & OR, vol. 39, pp. 283–290. DOI:10.1016/j.cor.2011.04.002.
13. Komosko L., Batsyn M., Segundo P. and Pardalos P. (2016). “A fast greedy sequential heuristic for the vertex colouring problem based on bitwise operations”. Journal of Combinatorial Optimization, vol. 4, pp. 1665–1677.
14. Vestron. Avtomatizirovannaya sistema kontrolya radiatsionnoy ob-stanovki ZAES. Tehnicheskoe zadanie. TZ - VN. 702.410.34 [Westron. Automat-ed system for Radiation situation monitoring. Technical Task. TZ - VN. 702.410.34] (2011). Kharkiv, 124 p. [Ukraine]
ISSN 
