<?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">10.26102/2310-6018/2024.45.2.044</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1591</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Многомерный кластерный анализ данных трафика морской акватории для планирования маршрутов судов</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Multidimensional cluster analysis of vessel traffic data for route planning</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <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 Mihailovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>victor.grinyak@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Артемьев</surname>
              <given-names>Андрей Владимирович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Artemiev</surname>
              <given-names>Andrey Vladimirovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>artemyev@msun.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <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@dvo.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-3</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Дудко</surname>
              <given-names>Денис Олегович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Dudko</surname>
              <given-names>Denis Olegovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>dudko@dvo.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-4</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Сазонтова</surname>
              <given-names>Мария Дмитриевна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Sazontova</surname>
              <given-names>Maria Dmitrievna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>sazontova@dvo.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-5</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">Владивостокский государственный университет</aff>
        <aff xml:lang="en">Vladivostok State University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">Морской государственный университет имени адмирала Г.И. Невельского</aff>
        <aff xml:lang="en">Maritime State University named after admiral G.I. Nevelskoy</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-3">
        <aff xml:lang="ru">Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук</aff>
        <aff xml:lang="en">Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-4">
        <aff xml:lang="ru">Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук</aff>
        <aff xml:lang="en">Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-5">
        <aff xml:lang="ru">Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук</aff>
        <aff xml:lang="en">Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences</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>10.26102/2310-6018/2024.45.2.044</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=1591"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>Работа посвящена проблеме планирования маршрутов судов на акваториях с интенсивным движением. В условиях насыщенного трафика навигационная безопасность может быть обеспечена только при координации движения судов и реализации ими определенной схемы движения. В статье рассматривается задача планирования маршрута таким образом, чтобы он соответствовал практике судоходства, сложившейся в конкретном районе. Предлагаемый в работе метод планирования маршрутов основан на кластеризации данных о движении судов. Выделенные кластеры представляют собой области в трех- или четырехмерном фазовом пространстве с близкими значениями скоростей и курсов судов, на основе которых формируется граф возможных маршрутов. Особенностью подхода к построению графа является уменьшение числа вершин и ребер за счет моделирования выделенных кластеров охватывающими многоугольниками. В работе показано, что во многих случаях могут использоваться не только вогнутые, но и выпуклые многоугольники, что может дополнительно уменьшить мощность графа. В статье дается метрика расстояния между точками в фазовом пространстве, по которой ведется кластеризация данных, обсуждаются проблемы выбора параметров метрики и алгоритма кластеризации. Отмечается перспективность использования алгоритма DBSCAN. Работа сопровождается расчетами планируемых маршрутов судов на данных реальной акватории (Сангарский пролив). Приводятся результаты кластеризации данных о движении, выделения местоположения кластеров путем построения охватывающих многоугольников, вычисления маршрута судна. Отмечается, что рассматриваемая задача может быть актуальна в контексте перспективного развития автономного судовождения. В этом случае рассчитанный маршрут судна будет соответствовать движению других судов, находившихся на акватории ранее. Это позволит снизить вероятность возникновения опасных ситуаций при движении автономного судна в общем судопотоке.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>The work is devoted to the problem of planning ship routes in water areas with heavy traffic. In conditions of heavy traffic, navigational safety can be ensured only if ships adhere to a certain traffic pattern. The paper examines the problem of planning a route in such a way that it corresponds to the shipping practices that have developed in a particular area. The route planning method proposed in this work is based on clustering data on vessel traffic. The selected clusters represent areas in three- or four-dimensional phase space with similar speeds and courses of vessels, on the basis of which a graph of possible routes is formed. A feature of the approach for constructing a graph is the reduction in the number of vertices and edges by identifying the location of the selected clusters by covering polygons. The work shows that in many cases not only concave, but also convex polygons can be used, which can further reduce the power of the graph. The paper provides a metric for the distance between points in phase space, which is used to cluster data, and discusses the problem of choosing metric parameters and the clustering algorithm. The promise of using the DBSCAN algorithm is noted. The work is accompanied by calculations of planned vessel routes based on data from real water areas (Tsugaru Strait). The results of clustering traffic data, identifying the location of clusters by constructing enclosing polygons, and calculating the route of the vessel are presented. It is noted that the problem under consideration may be promising in the context of the future development of autonomous vessels navigation. In this case, the calculated route of the vessel will correspond to the movement of other vessels that were previously in the water area. This will reduce the likelihood of dangerous situations occurring when an autonomous vessel moves in the general traffic flow.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>безопасность судоходства</kwd>
        <kwd>управление движением судов</kwd>
        <kwd>система установления путей движения</kwd>
        <kwd>интенсивное движение</kwd>
        <kwd>планирование маршрутов</kwd>
        <kwd>кластеризация</kwd>
        <kwd>алгоритмы на графах</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>navigation safety</kwd>
        <kwd>vessel traffic control</kwd>
        <kwd>traffic route establishment system</kwd>
        <kwd>heavy traffic</kwd>
        <kwd>route planning</kwd>
        <kwd>clustering</kwd>
        <kwd>graph algorithms</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Работа выполнена в рамках программы академического стратегического лидерства «Приоритет-2030», проект «Разработка алгоритмов автоматического расхождения судов в соответствии с МППСС-72, оценка их эффективности и безопасности».</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">This work was supported by the program of academic leadership "Priorotet-2030", project "Development of algorithms for vessels collision avoidance in accordance with COLREGs-72, assessment of their effectiveness and safety".</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ардельянов Н.П. Промежуточные результаты концепции е-навигации. Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. 2022;(2):8–11.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ривкин Б.С. е-Навигация. Прошло 5 лет. Гироскопия и навигация. 2020;28(1):101–120. https://doi.org/10.17285/0869-7035.0026</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Коренев А.С., Хабаров С.П., Шпекторов А.Г. Формирование траекторий движения безэкипажного судна. Морские интеллектуальные технологии. 2021;(4 1):158–165. https://doi.org/10.37220/MIT.2021.54.4.047</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Дыда А.А., Пушкарев И.И., Чумакова К.Н. Алгоритм обхода статических препятствий для безэкипажного судна. Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2021;13(3):307–315. https://doi.org/10.21821/2309-5180-2021-13-3-307-315</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Пинский А.С. Автономное судовождение. Морской вестник. 2021;(2):101–105.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Tsolakis A., Benders D., De Groot O., Negenborn R.R., Reppa V., Ferranti L. COLREGs-aware Trajectory Optimization for Autonomous Surface Vessels. IFAC-PapersOnLine. 2022;55(31):269–274. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.10.441</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Wang H.-B., Li X.G., Li P.F., Veremey E.I., Sotnikova M.V. Application of Real-Coded Genetic Algorithm in Ship Weather Routing. The Journal of Navigation. 2018;71(4):989–1010. https://doi.org/10.1017/S0373463318000048</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zhao L., Shi G. Maritime Anomaly Detection using Density-based Clustering and Recurrent Neural Network. The Journal of Navigation. 2019;72(4):894–916. https://doi.org/10.1017/S0373463319000031</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Таратынов В.В. Целесообразность разделения морских путей. Морской флот. 1969;(9):19–20.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Zhang B., Hirayama K., Ren H., Wang D., Li H. Ship Anomalous Behavior Detection Using Clustering and Deep Recurrent Neural Network. Journal of Marine Science and Engineering. 2023;11(4). https://doi.org/10.3390/jmse11040763</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</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 имени адмирала С.О. Макарова. 2020;12(3):436–449. https://doi.org/10.21821/2309-5180-2020-12-3-436-449</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Шуленина А.В. Кластеризация данных траекторий морских судов для планирования маршрутов через акватории с интенсивным движением. Информационные технологии. 2021;27(11):607–615. https://doi.org/10.17587/it.27.607-615</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Девятисильный А.С. Планирование маршрутов судов на основе ретроспективных данных о движении на морской акватории. Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2022;(10):34–40.  https://doi.org/10.36535/0236-1914-2022-10-6</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Прудникова Л.И., Артемьев А.В., Левченко Д.М. Планирование маршрутов судов по ретроспективным данным о движении на основе модельных представлений вычислительной геометрии. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023;11(2). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.41.2.015</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit15">
        <label>15</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гриняк В.М., Шурыгин А.В.; правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса». Программа сбора траекторных данных о движении судов из открытых интернет источников: опубл. 19.07.2018. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018618729 Российская Федерация. Зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit16">
        <label>16</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Головченко Б.С., Гриняк В.М. Информационная система сбора данных о движении судов на морской акватории. Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2014;(2):156–162.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit17">
        <label>17</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Pallotta G., Vespe M., Bryan K. Vessel Pattern Knowledge Discovery from AIS Data: A Framework for Anomaly Detection and Route Prediction. Entropy. 2013;15(6):2218–2245. https://doi.org/10.3390/e15062218</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit18">
        <label>18</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Naus K. Drafting Route Plan Templates for Ships on the Basis of AIS Historical Data. The Journal of Navigation. 2020;73(3):726–745. https://doi.org/10.1017/S0373463319000948</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit19">
        <label>19</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. The Journal of Navigation. 2017;70(3):648–670. https://doi.org/10.1017/S0373463316000850</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit20">
        <label>20</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. The Journal of Navigation. 2020;73(5):1014–1035. https://doi.org/10.1017/S0373463320000144</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>